Muchas bibliotecas FEM adaptativas utilizan estructuras de datos de malla más avanzadas para manejar la adición / eliminación de nodos, bordes, triángulos, tetraedros, etc. Por ejemplo, la biblioteca p4est usa estructuras de datos octree para el refinamiento de malla adaptable; a menudo no...
Dada una matriz dispersa genérica con m << n (corrección: m ≪ n 2 ) elementos distintos de cero (típicamente m ∈ O ( n ) ). A es genérico en el sentido de que no tiene propiedades específicas (por ejemplo, definición positiva), y no se supone ninguna estructura (por ejemplo, bandas).A ∈ Rn ×...
Me pregunto cómo se implementan efectivamente las condiciones de contorno de Dirichlet en matrices globales de elementos finitos dispersos. Por ejemplo, supongamos que nuestra matriz global de elementos finitos fue: K= ⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢5 520 0- 10 024 410 00 00 016 632- 10 037 70 00 00 020 03⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥y...
Supongamos que conozco la escasez esperada de una matriz (es decir, el número de ceros / número total posible de ceros). ¿Existe una regla general (tal vez aproximada) para decidir si usar el almacenamiento de matriz dispersa (específicamente, almacenamiento de fila comprimido) en lugar de...
¿Cuál es la forma más eficiente de obtener una matriz dispersa compleja de mi código Fortran a PETSc? Entiendo que esto depende del problema, por lo que traté de dar tantos detalles relevantes como sea posible a continuación. He estado jugando con el solucionador de valores propios FEAST [1] para...
Tengo un código de modelado basado en el filtro Kalman que he desarrollado para una aplicación de mapeo ionosférico regional casi en tiempo real. El código asimila datos de diferentes sensores en un mapa (descrito por un conjunto de funciones básicas) utilizando un filtro Kalman. Estoy tratando de...
Aprendí que para el solucionador BiCGStab para sistemas lineales dispersos es casi siempre necesario usar un preacondicionador. Ahora me di cuenta de que elegir una buena depende del problema. Navegando por la web descubrí que hay muchos preacondicionadores basados en ILU (ILUT, MILU, etc.) Aquí...
Tengo una matriz escasa y simétrica A (nxn). El método Lanczos transforma la matriz A en una matriz tridiagonal y simétrica T y los vectores Lanczos en la matriz V. A partir de ahí, ¿cómo calculo k valores propios más pequeños o más grandes y los vectores propios
Tengo un vector VVV que puede descomponerse en el espacio propio del operador escaso hermitiano MMM : V=∑ivim^iV=∑ivim^iV = \sum_i v_i \hat{m}_i ¿Hay una manera de encontrar el m i (el vector propio sí mismo) que se corresponden con la mayor v i (en magnitud)?m^im^i\hat{m}_iviviv_i Básicamente,...
Recuerdo débilmente de mis primeras conferencias "numéricas" que los solucionadores lineales iterativos para menudo requieren que cuando se descompone comoAA x = bAx=bAx=bUNAAA A = D + MA=D+MA=D + M donde D es una matriz diagonal y tiene diagonal cero, los elementos de deben ser dominantes sobre...
Recientemente me encontré con este artículo , que describe un esquema para ahorrar memoria al representar matrices dispersas. Un número entero de 32 bits puede almacenar números de hasta ~ 4 mil millones. Pero cuando resuelve un PDE, ha ido en paralelo y ha dividido el problema mucho antes de que...