Hypercube Algorithms and Implementations: February 1986 (Classic Reprint)
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
Venditore AbeBooks dal 2 giugno 2021
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Print on Demand. This book delves into parallel algorithms and their implementation on hypercube computers. It presents efficient methods for solving complex equations arising in computational fluid dynamics, including elliptic and hyperbolic equations. The author explores the development of a library of parallel operators for distributed vectors and matrices, which greatly simplifies the implementation of these algorithms on hypercubes. Through numerical experiments, the book analyzes the performance of these algorithms on different architectures, providing valuable insights into their efficiency and scalability. The book highlights the significance of these algorithms in advancing the field of computational fluid dynamics and their potential for solving real-world problems by modeling complex physical phenomena. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Codice articolo 9781332142071_0
- Titolo
- Hypercube Algorithms and Implementations: February 1986 (Classic Reprint)
- Autore
- Oliver A. McBryan, E. F. Van de Velde
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1332142079
- ISBN 13
- 9781332142071
- Cataloghi dei venditori
- Calculus
The hyperbolic equations are the easiest to parallelize, and in fact we have parallelized various hyperbolic solvers by adding as little as one line of code to the corresponding serial code see section below. We have used several parallelization strategies for hyperbolic equations and we compare these from the point of view of computational efficiency. The simplest method is not the most efficient. However it is quite sufficient as computa tion already substantially dominates communication costs even for this method. From a software point of view we prefer the simpler approach trading a small amount of efficiency for a large decrease in software complex ity. Furthermore we have used the same parallelization strategy, which we call Transpose Splitting Parallelization, for various other applications, includ ing an fft-based fast Poisson solver see sections 8 and 14. The basic observation underlying this approach is that an efficient parallel matrix tran spose can be used to parallelize a numerical algorithm of adi or operator splitting type.
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