6,258 matches
-
necesită subrelaxare (pt. subrelaxare, v. mai jos), reducând în final efortul de calcul. Algoritmul PISO (acronim din ), este o variantă a algoritmului SIMPLE în care corecțiile de presiune sunt calculate de mai multe ori (uzual de 3 ori). Este un algoritm mai potrivit pentru curgerile nestaționare. Curgerile turbulente sunt caracterizate prin câmpuri de viteze fluctuante stocastic. Aceste fluctuații amestecă mărimile transportate: impulsul, energia și speciile chimice. Scara fluctuațiilor se întinde de la cele mai mari, de nivel planetar (ex. turbulența atmosferică), până la
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
noduri, laturi și fețe sunt comune la două sau la mai multe celule. Aceste informații sunt stocate în matricea de conexiuni. Dacă nodurile rețelei sunt dispuse regulat, informațiile din matricea de conexiuni pot fi generate în timp real printr-un algoritm, iar existența matricei de conexiuni nu este necesară. Rețeaua de discretizare este în acest caz "structurată". În general rețelele structurate sunt rețele simple. Pentru geometrii sau moduri de discretizare complexe, când nu există un algoritm (ex.: nodurile rețelei au fost
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
în timp real printr-un algoritm, iar existența matricei de conexiuni nu este necesară. Rețeaua de discretizare este în acest caz "structurată". În general rețelele structurate sunt rețele simple. Pentru geometrii sau moduri de discretizare complexe, când nu există un algoritm (ex.: nodurile rețelei au fost distribuite neregulat), sau algoritmul nu este disponibil (ex. rețeaua a fost generată cu altă aplicație, iar algoritmul acesteia nu s-a transmis rutinei de rezolvare) matricea de conexiuni este necesară, iar despre rețea se spune
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
de conexiuni nu este necesară. Rețeaua de discretizare este în acest caz "structurată". În general rețelele structurate sunt rețele simple. Pentru geometrii sau moduri de discretizare complexe, când nu există un algoritm (ex.: nodurile rețelei au fost distribuite neregulat), sau algoritmul nu este disponibil (ex. rețeaua a fost generată cu altă aplicație, iar algoritmul acesteia nu s-a transmis rutinei de rezolvare) matricea de conexiuni este necesară, iar despre rețea se spune că este "nestructurată". O rețea de discretizare nestructurată poate
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
În general rețelele structurate sunt rețele simple. Pentru geometrii sau moduri de discretizare complexe, când nu există un algoritm (ex.: nodurile rețelei au fost distribuite neregulat), sau algoritmul nu este disponibil (ex. rețeaua a fost generată cu altă aplicație, iar algoritmul acesteia nu s-a transmis rutinei de rezolvare) matricea de conexiuni este necesară, iar despre rețea se spune că este "nestructurată". O rețea de discretizare nestructurată poate fi însă adaptată în funcție de rezultatele intermediare ale calculului, ea putând fi "rafinată" (îndesită
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
de tratat. Prin renumerotarea optimă a nodurilor lățimea benzii matricei poate fi minimizată. Prin înmulțirea la stânga a sistemului de ecuații cu transpusa lui formula 47 matricea formula 49 devine o matrice bandă simetrică, cu diagonala principală "dominantă", ceea ce asigură stabilitatea și convergența algoritmilor de rezolvare. Soluționarea sistemului global de ecuații poate fi făcută prin metode directe și metode iterative. Metodele directe rezolvă sistemul global de ecuații printr-o singură trecere. Avantajele lor sunt că rezolvarea se face într-un interval de timp cunoscut
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
Soluționarea sistemului global de ecuații poate fi făcută prin metode directe și metode iterative. Metodele directe rezolvă sistemul global de ecuații printr-o singură trecere. Avantajele lor sunt că rezolvarea se face într-un interval de timp cunoscut, iar la algoritmi buni și o programare îngrijită se pot rezolva sisteme cu câteva mii de ecuații cu o eroare de calcul rezonabilă. Totuși, eroarea de calcul, determinată în special de erorile de trunchiere, nu poate fi controlată în timpul rezolvării, ci doar în
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
stații cu mai multe procesoare, cu memorie partajată. Fiecare procesor prelucrează partea sa de matrice și apoi, după un anumit număr de iterații, schimbă între ele rezultatele. Schimbul de informații în rețele de calculatoare individuale este relativ lent, astfel că algoritmii trebuie să minimizeze aceste schimburi. Distribuirea sarcinilor se face în funcție de posibilități. De exemplu în sistemul de operare Windows XP un proces nu poate accesa o memorie mai mare de 2G, ca urmare o memorie de 4G nu poate fi exploatată
Mecanica fluidelor numerică () [Corola-website/Science/322472_a_323801]
-
iar capacitatea a rămas neschimbată. Dacă eliminăm din lista elementul C, se obține situația următoare: A X B D Deci elementele situate după cel eliminat s-au deplasat spre stânga cu o poziție. Analizând pentru lista implementată că tablou complexitatea algoritmilor de inserare a unui element într-o listă, eliminare a unui element din lista și de căutare a unui element, constatăm că în toate aceste cazuri numărul de operații elementare crește direct proporțional cu lungimea listei. În consecință complexitatea acestor
Listă (structură de date) () [Corola-website/Science/316957_a_318286]
-
la valoarea 0; Clasa conține metode pentru principalele operații asupra listei: adăugare de elemente, inserare, eliminare, înlocuire, căutare. A fost, de asemenea, redefinita metodă toString din clasa Object, astfel încât lista să poată fi convertita într-un șir de caractere afișabil. Algoritmii folosiți în aceste operații pot fi ușor urmăriți citind corpurile metodelor respective. După compilarea fișierului, se poate da comandă pentru a urmări rezultatul testării.
Listă (structură de date) () [Corola-website/Science/316957_a_318286]
-
sub numele de metoda de sumare a lui Abel: Există mai multe modalități de a vedea că, cel puțin pentru valorile absolute |"x"| < 1, Euler are dreptate că Membrul drept poate fi dezvoltat în serie Taylor, sau se poate folosi algoritmul de împărțire a polinoamelor. Pornind de la membrul stâng, se poate înmulți de două ori cu (1+"x") sau se poate ridica la pătrat seria geometrică Euler sugereză de asemenea diferențierea termen cu termen a seriei din urmă. Din punctul de
1 − 2 + 3 − 4 + · · · () [Corola-website/Science/316973_a_318302]
-
MATLAB oferă o soluție pentru implementarea algoritmilor paraleli, si anume instrumentul pentru calcul paralel (Parallel Computing Toolbox TM). Este oferit suport pentru procesoare cu mai multe nuclee, unități de procesare grafică și clustere de calculatoare. De asemenea, se pot paraleliza algoritmi fără a fi nevoie de programare
MATLAB Paralel () [Corola-website/Science/326483_a_327812]
-
MATLAB oferă o soluție pentru implementarea algoritmilor paraleli, si anume instrumentul pentru calcul paralel (Parallel Computing Toolbox TM). Este oferit suport pentru procesoare cu mai multe nuclee, unități de procesare grafică și clustere de calculatoare. De asemenea, se pot paraleliza algoritmi fără a fi nevoie de programare MPI sau CUDA. Există 12 motoare de calcul MATLAB (începând cu versiunea R2011b) care fac posibilă rularea algoritmilor paraleli. Acestea pot rula și de pe un sistem de calcul multiprocesor local, cu o configuratție de
MATLAB Paralel () [Corola-website/Science/326483_a_327812]
-
mai multe nuclee, unități de procesare grafică și clustere de calculatoare. De asemenea, se pot paraleliza algoritmi fără a fi nevoie de programare MPI sau CUDA. Există 12 motoare de calcul MATLAB (începând cu versiunea R2011b) care fac posibilă rularea algoritmilor paraleli. Acestea pot rula și de pe un sistem de calcul multiprocesor local, cu o configuratție de maxim 4 de astfel de motoare. Folosirea buclei parfor: Task-urile sunt distribuite automat către motoarele MATLAB. În cazul în care nici unul din aceste motoare
MATLAB Paralel () [Corola-website/Science/326483_a_327812]
-
astfel de motoare. Folosirea buclei parfor: Task-urile sunt distribuite automat către motoarele MATLAB. În cazul în care nici unul din aceste motoare nu este disponibil, atunci aplicația va rula n mod serial. Avantajele folosirii uneltei de calcul paralel MATLAB sunt: - folosirea algoritmilor paraleli impliciți - distribuirea automată către resursele disponibile - nu este nevoie de cod paralelizat - eficientizarea timpului de calcul prin folosirea resurselor disponibile (procesoare multi-core și unități grafice de procesare) - nu mai este necesară rescrierea codului, acesta poate rula pe orice sistem
MATLAB Paralel () [Corola-website/Science/326483_a_327812]
-
MATLAB va aloca corect resursele și instrumentele necesare. Un aspect foarte important la scrierea unei aplicații paralele în MATLAB pentru îmbunătățirea timpilor de calcul îl reprezintă folosirea variabilelor neindexate într-o buclă "parfor" (cum ar fi array-urile) - ca în orice algoritm de calcul paralel, este important că orice iterație dintr-o buclă "parfor" să fie independentă de celelalte. Altfel, array-urile trebuie împărțite (tehnică numită "slicing" - "feliere"). Exemplu rulare MathWorks:
MATLAB Paralel () [Corola-website/Science/326483_a_327812]
-
PRAM, Mașină paralelă cu acces aleator este un model teoretic utilizat în analiza eficienței algoritmilor paraleli. PRAM reprezintă o analogie de calcul paralel a Mașinii cu acces aleator (en. random access machine, RAM). În același mod în care RAM este utilizat de dezvoltatorii algoritmilor secvențiali pentru îmbunătățirea performanțelor, PRAM este utilizat pentru modelarea performanțelor algoritmilor
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
cu acces aleator este un model teoretic utilizat în analiza eficienței algoritmilor paraleli. PRAM reprezintă o analogie de calcul paralel a Mașinii cu acces aleator (en. random access machine, RAM). În același mod în care RAM este utilizat de dezvoltatorii algoritmilor secvențiali pentru îmbunătățirea performanțelor, PRAM este utilizat pentru modelarea performanțelor algoritmilor. Modelul PRAM consideră că timpul de acces la memorie și costul de sincronizare sunt nule. Este utilizat pentru analiza timpului de execuție, accelerare, eficiență și scalabilitate. Acesta neglijează problemele
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
algoritmilor paraleli. PRAM reprezintă o analogie de calcul paralel a Mașinii cu acces aleator (en. random access machine, RAM). În același mod în care RAM este utilizat de dezvoltatorii algoritmilor secvențiali pentru îmbunătățirea performanțelor, PRAM este utilizat pentru modelarea performanțelor algoritmilor. Modelul PRAM consideră că timpul de acces la memorie și costul de sincronizare sunt nule. Este utilizat pentru analiza timpului de execuție, accelerare, eficiență și scalabilitate. Acesta neglijează problemele de sincronizare și comunicare, dar oferă rezolvarea dependenței de memorie, prin
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
la memorie și costul de sincronizare sunt nule. Este utilizat pentru analiza timpului de execuție, accelerare, eficiență și scalabilitate. Acesta neglijează problemele de sincronizare și comunicare, dar oferă rezolvarea dependenței de memorie, prin utilizarea unui număr mare de procesoare. Costul algoritmilor este estimat utilizând doi parametrii: timpul și timpul multiplicat cu numărul de procesoare. Memoria partajată poate fi centralizată sau distribuită. Procesoarele operează sincron operații de citire din memorie, calcule, scrieri în memorie. Un model ideal, nu încearcă modelarea unei mașini
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
concurent la memoria partajată: Utilizând combinații ale acestor opțiuni de acces, s-au format următoarele modele: Majusculele E și C semnfică 'exclusiv' și 'concurent'. În funcție de scrierile concurente putem avea: În vederea dezvoltării unui agloritm PRAM, sunt necesare următoarele: Aceste tipuri de algoritmi sunt utili pentru înțelegerea noțiunii de concurență: împărțirea problemei în sub-probleme similare, și rezolvarea acestora în paralel. Algoritmii de eficiență PRAM, nu pot fi implementați folosind o combinare a Microprocesorului și a Memoriei dinamice cu acces aleator (en. Dynamic random-access
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
și C semnfică 'exclusiv' și 'concurent'. În funcție de scrierile concurente putem avea: În vederea dezvoltării unui agloritm PRAM, sunt necesare următoarele: Aceste tipuri de algoritmi sunt utili pentru înțelegerea noțiunii de concurență: împărțirea problemei în sub-probleme similare, și rezolvarea acestora în paralel. Algoritmii de eficiență PRAM, nu pot fi implementați folosind o combinare a Microprocesorului și a Memoriei dinamice cu acces aleator (en. Dynamic random-access memory, DRAM), deoarece DRAM nu permite accesul concurent, dar dacă se va implementa la nivelul componentelor sau prin
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
DRAM), deoarece DRAM nu permite accesul concurent, dar dacă se va implementa la nivelul componentelor sau prin citiri/scrieri către memoria internă Memorie statică cu acces aleator (en. Static random-access memory, SRAM) cu blocuri logice programabile FPGA, se poate utiliza algoritmul CRCW (citire și scriere concurentă). Relevanța implementării unui algoritm PRAM depinde de modelul de cost oferă o îmbunatațire a calculatorului; structura unui astfel de calculator poate fi diferită de modelul abstractizat. Modelul PRAM poate realiza mai multe Fire de execuție
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
se va implementa la nivelul componentelor sau prin citiri/scrieri către memoria internă Memorie statică cu acces aleator (en. Static random-access memory, SRAM) cu blocuri logice programabile FPGA, se poate utiliza algoritmul CRCW (citire și scriere concurentă). Relevanța implementării unui algoritm PRAM depinde de modelul de cost oferă o îmbunatațire a calculatorului; structura unui astfel de calculator poate fi diferită de modelul abstractizat. Modelul PRAM poate realiza mai multe Fire de execuție și poate oferi viteze mari pentru acceași problemă, în comparație cu
RAM paralel () [Corola-website/Science/326513_a_327842]
-
Triangulația unui set de puncte este o problemă foarte bine cunoscută și utilizată în multe domenii de cercetare științifică dar și în industria de entertainment (scanare 3D, algoritmi de găsire a căii optime în jocuri, etc). Putem rezuma problema triangulației unui set de puncte P în plan în găsirea unei organizări DT(P) astfel încât să nu existe niciun punct din P în circumcercul oricărui triunghi din DT(P
Triangulația Delaunay paralelă () [Corola-website/Science/326511_a_327840]