Speaker
Description
Исследуются предобусловленные итерационные методы для решения разреженных СЛАУ высшего порядка, возникающих при сеточных аппроксимациях многомерных краевых задач. Предлагаются комбинированные алгебраические методы декомпозиции областей с использованием многосеточных подходов в подобластях [1], [2]. Итерационные процессы конструируются на основе блочных алгоритмов неполной факторизации с диагональной компенсацией, формулируемых с помощью структур данных, сочетающих характерные свойства многосеточных подходов и алгебраической декомпозиции областей (ADDMG) в подпространствах Крылова. Исследуются свойства получаемых алгоритмов для решения симметричных и несимметричных алгебраических систем. Обсуждаются эффективные технологии распараллеливания алгоритмов на многопроцессорных вычислительных системах с распределенной и иерархической общей памятью. Приводятся предварительные результаты численных экспериментов для представительной серии методических задач.
1. Y.L. Gurieva, V.P. Il'in, and D.I. Kozlov. Parallel Domain Decomposition Methods with Gгaph Pгeconditioning, Ргосееd. Parallel computational technologies (РСТ'2023), 215-228.
2. Batalov V., М., Guгieva, У. Petukhov, А. On Parallel Multigгid Methods for Solving Systems of Linear Algebгaic Equations. ln: Sokolinsky, L., ZymЫer, М. (eds) Parallel Computational Technologies. РСТ 2023. Communications in Computeг and Information Science, vol. 1868. Springeг
| Секция конференции | Методы вычислительной алгебры и решения уравнений математической физики |
|---|
