Прямые и итерационные алгоритмы реализации спектральных методов Чебышева для многомерных дифференциальных краевых задач с использованием технологии GPGPU в среде Matlab
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анатацыя
Представлен сравнительный численный анализ эффективности стандартных прямых и итерационных алгоритмов реализации спектральных методов Чебышева для многомерных дифференциальных краевых задач с использованием технологии GPGPU в системе Матлаб. Показано, что итерационные методы семейства сопряженных градиентов с переобусловливателем Якоби превосходят в эффективности прямые методы даже при сравнительно небольших размерностях сетки. Кроме того, при использовании GPU бюджетного сегмента доступно многократное (2–4 раза) ускорение итерационных методов, при этом преимущество в эффективности реализации арифметических операций с разреженными матрицами возрастает с ростом их размерности.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Як цытаваць
[1]
Волков, В. et al. 2017. Прямые и итерационные алгоритмы реализации спектральных методов Чебышева для многомерных дифференциальных краевых задач с использованием технологии GPGPU в среде Matlab. Веснік Брэсцкага ўніверсітэта. Серыя 4. Фізіка. Матэматыка. 1 (Jan. 2017), 60–66.
Раздзел
МАТЭМАТЫКА