Muitas bibliotecas adaptáveis do FEM usam estruturas de dados de malha mais avançadas para lidar com a adição / remoção de nós, arestas, triângulos, tetraedros, etc. Por exemplo, a biblioteca p4est usa estruturas de dados octree para refinamento de malha adaptável; você normalmente não encontra...
Dada uma matriz esparsa genérica com m << n (correção: m ≪ n 2 ) elementos diferentes de zero (normalmente m ∈ O ( n ) ). A é genérico no sentido de que não possui propriedades específicas (por exemplo, definição positiva), e nenhuma estrutura (por exemplo, bandagem) é assumida.A∈Rn×nA∈Rn×nA...
Estou me perguntando como as condições de contorno de Dirichlet em matrizes esparsas de elementos finitos globais são realmente implementadas com eficiência. Por exemplo, digamos que nossa matriz global de elementos finitos fosse: K= ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢520 0- 10 0241 10 00 00 01 1632- 10 0370 00 00 020...
Suponha que eu conheça a esparsidade esperada de uma matriz (ou seja, o número de não-zeros / número total possível de não-zeros). Existe uma regra prática (talvez aproximada) para decidir se o armazenamento de matriz esparsa deve ser usado (especificamente, armazenamento de linhas compactadas)...
Qual é a maneira mais eficiente de obter uma matriz esparsa complexa do meu código Fortran para o PETSc? Entendo que isso depende do problema, então tentei fornecer o maior número possível de detalhes relevantes abaixo. Eu estou brincando com o solucionador de autovalor FEAST [1] para problemas do...
Eu tenho um código de modelagem baseado em Kalman Filter que desenvolvi para um aplicativo de mapeamento ionosférico regional quase em tempo real. O código assimila dados de diferentes sensores em um mapa (descrito por um conjunto de funções básicas) usando um filtro Kalman. Estou tentando escalar...
Aprendi que para o solucionador BiCGStab para sistemas lineares esparsos, é quase sempre necessário usar um pré-condicionador. Eu já percebi que escolher um bom depende do problema. Navegando na web, descobri que existem muitos pré-condicionadores baseados em ILU (ILUT, MILU, etc.) Foi aqui que...
Eu tenho uma matriz esparsa e simétrica A (nxn). O método Lanczos transforma a matriz A em matriz tridiagonal e simétrica T e os vetores Lanczos na matriz V. A partir daí, como computo k autovalores menores ou maiores e autovetores
Eu tenho um vetor que pode ser decomposto no espaço eigens do operador esparso hermitiano :MVVVMMM V=∑ivim^iV=∑ivim^iV = \sum_i v_i \hat{m}_i Existe uma maneira de encontrar o (o próprio vetor próprio) que corresponde ao maior (em magnitude)?vim^im^i\hat{m}_iviviv_i Eu quero essencialmente os...
Lembro-me fracamente das minhas primeiras palestras "numéricas" de que os solucionadores lineares iterativos para geralmente exigem que quando seja decomposto comoAx=bAx=bAx=bAAA A=D+MA=D+MA=D + M onde D é uma matriz diagonal e tem diagonal zero, os elementos de devem ser dominantes sobre as...
Recentemente, me deparei com este artigo , que descreve um esquema para economizar memória na representação de matrizes esparsas. Um número inteiro de 32 bits pode armazenar números de até ~ 4 bilhões. Mas quando você resolve um PDE, fica paralelo e particiona o problema muito antes de o número de...