多重网格算法

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P_1非协调四边形元解Stokes问题的多重网格算法

P_1非协调四边形元解Stokes问题的多重网格算法
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[ 关键词 ] P 非协调 四边形元 ,t e . So s问题 , k 多重 网格算法 , 定化方法 稳
[ 中图分类号 ]0 4 [ 2 1 文献标志码 ]A [ 文章编号 ]0 1 6 6 2 1 ) 100 —l 10 - 1 ( 02 O -0 11 4
尸 1非协调 四边 形元解 So e 问题的 多重网格算法 tks
黄 萍 , 琛 玮 杨 巨玲 徐 丹 丹 王 , ,
(. 1 中国人 民解放军理T大学理学院 ,江苏 南京 2 10 ) 11 1
( . 京 师范 大学 数 学 科 学 学 院 ,江 苏 南 京 2 0 4 ) 2南 10 6
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第 0 2年 3月 2 5卷 第 1 3 1 期

南京师大学报 ( 自然科学版 )

基于多尺度分析的多重网格法

基于多尺度分析的多重网格法
第 2 卷 第 4期 1
20 年 l 08 2月
宁 波 大 学 学 报 (理 工 版 )
J OUR NAL NGBO VERS TY(NS OFNI UNI I EE)
、 1 1 No ,. 0 2 A
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文章 编号 : 0 —12( 0 8) 40 3.4 1 153 20 0 .5 80 0 -
基于多尺度分析的多重网格法
孙 洁
( 浙江机 电职业技术学院 基础部 ,浙江 杭 州 3 0 5 10 3)
摘 要 :简单介 绍 了多重 网格 法和 小波 ,并指 出两者的相 似之 处 ,拓 展 了 B ig r s的思 想.利 用小 g 波的 多尺度 分析 与 多重 网格 法 的相似 处 ,及 小波基 的特 点 构造 多重 网格 法 中从粗 网格 到 细 网格
尺 度分析发 展 起 来的 ,D u eh s小波 构造 了 abci e
() 尺 的标准正交基[ 1 1. - 4
) 的标准正交基可以
p s o 方程时首先提 出的… os n i .同时 , ah uh H cbs 研究 出了可靠的多重网格法运算方案. 此后 , 许多数学
家根据不 同的插值和限制算子衍生出多种不同形
与低频误差 . 经典迭代算法仅能很快 地消去残量 中的高频部分 , 但对低频部分的效果不是很好 , 而
数值解 问题 中 ,小波 同样受到 了相当大 的关 注. Big 和 H nof 1 先提出了多重网格法与小波 r s g esn , S ̄ 6 首 的多尺度分析的相似之处 , 他们认为多尺度分析中
是误差 ,, 是残量) ,从而得到误差的近似 ,然后 再把误差转移到细网格 上校正先 前的近似解 . 而粗细网格之 问的转移可以用插值算子和限制算 子来实现. 标准的插值算子是从 尺 到 R 的线 N 性算子 ,利用粗网格向量 v 构造细 网格 向量 v , 这个插值算子记为 v :v , 如下定义 : h , 2 1= ,

三维区域上的多重网格算法

三维区域上的多重网格算法

第32卷 第12期 1998年12月 西 安 交 通 大 学 学 报JOURNAL OF XI′AN J IAO TON G UN IV ERSITY Vo1.32 №12 Dec.1998三维区域上的多重网格算法3刘之行 封卫兵(西安交通大学,710049,西安)摘要 对三维椭圆型偏微分方程边值问题,设定其求解区域为曲边六面体,在非均匀剖分条件下,使用多重网格算法.在规则区域和均匀网格下,多重网格方法的实施有其标准的算法流程.而对工程计算中常见的任意几何区域和非均匀网格剖分、多重网格方法的应用相对困难.此时可施行一坐标变换(等参变换),把物理空间中曲边六面体上的非均匀网格,映射到计算空间中长方体区域上的均匀网格,然后在计算空间中求解相应的偏微分方程边值问题.这种处理,使多重网格算法的使用成为方便可行.关键词 多重网格 任意几何区域 非均匀网格 坐标变换中国图书资料分类法分类号 O241.82Multigrid Method Applied to Three2Dimensional DomainsL i u Zhi xi ng Feng Weibi ng(Xi′an Jiaotong University,710049,Xi′an)Abstract Multigrid method has been used to solve three2dimensional elliptic boundary2value prob2 lems.Assume that the grids for a curved hexahedron domain are nonuniform.For uniform grids there is a standard algorithm for multigrid method.But if the domain adopts a general shape or the grids are nonuniform,application of multigrid methods is relatively difficult.An one2to2one transformation (isoparametric)is used to map the nonunifrom grids on a curved hexahedron in the physical plane to u2 niform grids of right2angled hexahedrion in the computational plane.The governing partial differential equations can thus be solved in the computational plane using a uniform grid by the standard multigrid method.K eyw ords m ultigri d general geomet ry nonunif orm gri d coordi nate t ransf orm ation 多重网格方法是应用于大型科学计算的一类有效的、新的计算方法,它把求解的效率提到前所未有的高度(理论上是最优阶的方法).在正方形区域的均匀网格剖分下实施多重网格算法是最便捷的.不幸的是,在科研和工程计算实践中,任意几何区域和非均匀网格剖分是大量发生的;此时,多重网格方法的各个分量,即松驰过程、限制算子、插值算子都要发生相应改变,从而导致整个多重网格算法技术深度和复杂程度的上升.许多作者做了很好的工作,使得在各种复杂情况之下,适当增加改进措施后,多重收到日期:1997Ο11Ο16. 刘之行:男,1945年5月生,理学院软件研究所,副教授. 3国家自然科学基金资助项目(19671067).网格方法仍可得到实现[1,2].但这些对多重网格方法的深层研究,往往属于计算数学界的专家们,一般工程计算人员,似乎难于问津.本文探索一种使用多重网格算法的途径,希望它能在科研和工程计算的一个广泛领域内找到自己的应用.1 偏微分方程及边界条件考虑在一般曲面六面体区域Ω(如图1)上,求解椭圆偏微分方程边值问题55x (p 5φ5x )+55y (q 5φ5y)+ 55z (r 5φ5z )=F 在Ω上φ|5Ω=g 间中 舼 sf ; x =x (ξ,η,ζ)y =y (ξ,η,ζ)z =z (ξ,η,ζ)an 糯 5ζ[λ25φξ+λ35φη+γ5φζ]=F J(8)其中α=1J(p ξ2x +q ξ2y +r ξ2z )β=1J(p η2x +q η2y +r η2z )γ=1J (p ζ2x +q ζ2y +r ζ2z )λ1=1J (p ξx ηx +q ξy ηy +r ξz ηz )λ2=1J (p ζx ξx +q ζy ξy +r ζz ξz )λ3=1J(p ηx ζx +q ηy ζy +r ηz ζz ) 体,故其上的多重网格方法的实施完全按标准情况进行.4.1 网格剖分如前所述,根据问题的需要,沿ξ,η和ζ方向分别作2l 、2m 和2n 份的等距剖分,这就是最细一层的网格.相邻两层网格,在各个方向上,粗网格的剖分步长是细网格剖分步长的两倍.4.2 求解步骤设离散化后所得线性方程组为L h u =f我们来给出其多重网格算法的核心部分,即二重网格部分,从已有的初值u 出发,做[1]u =S(ν1)(u ,f )d =I 2hh 3(L h 3u -f )v =L -12h 3du =u -I h2h 3vu =S(ν2)(u ,f )+ 121242121 (12)区域Ω是一个边长为1的正方体被“挖”掉一块后所余部分,如图3所示.若用一垂直于z 轴的平面去截它,所得网格剖分截面如图4所示.方程(12)中g (x ,y ,z )=y21+y 2x 2+y21+x2 舼 舼 全险保险费的货币量就会有减少的可能,反映出社会基本养老保险保障水平的高低将通过个人储蓄对商业养老保险产生间接的影响.3 结 论利用消费者选择理论,我们从近期和跨时期横纵两个方面对商业养老保险和社会养老保险之间的关系做了微观层次的分析,再一次说明在建立我国多层次的养老保险制度过程中,必须重视社会基本养老保险保障水平的研究,处理好社会养老保险与商业养老保险之间“度”和“量”的关系,否则,“以基本养老保险为主,商业养老保险为补充”的目标将落不到实处.当然,关于对社会基本养老保险保障水平更深入的研究,比如对社会基本养老保险统筹率以及工资替代率的定量研究,仍需做出更多努力.参考文献1 陈朝先.论社会保障分配与商业保险分配的关系.经济科学,1996,(5):25~302 刘子操.谈谈社会保险与商业保险的协调发展问题.财经问题研究,1995,(6):28~303 Whitmore G A,Yuan Wei,Jin Y ongjin.Attitudes to risk and insurance in China:an analysis of household survey da2 ta.Journal of Chinese Management Issues,1995,1(1):17~354 Cutler D M,Gruber J.Does public insurance crowd out pri2 vate insurance.Journal of Econmics,1996,110(4):391~4305 朱善利.微观经济学.北京:北京大学出版社,1995.106~109(编辑 杜秀杰)(上接第93页)结构参数的设计计算方法.通过对单涡圈、双涡圈和多涡圈的容积特性比较,可以看出,采用双涡圈或多涡圈理论设计涡旋机械,既可以达到减少回转半径、降低滑动面摩擦速度、减小磨损,又可以不减少有效吸气容积,从而充分利用涡旋机械可高速运转的特性.因此,可采用提高转速的方法来提高排气量,从而为大排气量涡旋机械的开发提供了理论基础.参考文献1 森下悦生.涡旋压缩机几何理论.邓立文译.流体工程, 1985,13(10):18~252 荒田信哲.制冷压缩机的现状和发展方向———封闭式涡旋压缩机.任金禄译.流体工程,1989,17(3):54~613 顾兆林.双涡圈涡旋压缩机理论及应用研究:[博士学位论文].西安:西安交通大学能源与动力工程学院,1997(编辑 管咏梅)(上接第97页)参考文献1 Hackbusch W.多重网格方法.林群等译.北京:科学出版社,19882 Brant A.Guid to multigrid development.In:Proceedings, Multigrid Methods.K oln2Proz,1981.233~2713 曹志浩.多格子方法.上海:复旦大学出版社,1988(编辑 杜秀杰)101第12期 马 敏等:社会养老保险与商业养老保险的关系分析。

讲稿多重网格算法及平均现象的解释

讲稿多重网格算法及平均现象的解释

讲稿多重网格算法及平均现象的解释多重网格算法(Multigrid Algorithm)是一种用于解决偏微分方程数值解的迭代方法,其特点是通过在不同的网格层次上进行逐层求解来提高算法的效率。

而平均现象(Averaging Phenomenon)则是指在多重网格算法中,粗网格上的误差和精细网格上的误差之间能够通过一种平均的方式相互影响和传播,最终使得算法收敛速度加快。

多重网格算法首先将原始问题离散化为不同层次的网格,通常包括粗网格和细网格。

在每一层次上,算法通过迭代求解来逼近问题的解,然后将该解传递到相邻的层次上。

在粗网格上,由于离散化程度较低,计算量相对更小,因此可以高效地求解近似解。

而在细网格上,精度较高,可以更准确地求解。

通过在不同层次间多次迭代,最终得到问题的数值解。

在多重网格算法中,平均现象是使算法收敛速度加快的关键。

在每一次迭代中,粗网格上的解被传递到细网格上,而细网格上的误差则通过一种平均的方式传回到粗网格上。

这种误差传递和平均化的过程使得细网格上的误差被平滑和减少,同时将误差传播回粗网格上,从而进一步减小粗网格上的误差。

通过多次迭代,误差逐渐减小,最终达到问题的收敛。

平均现象可以通过以下两个方面来解释:1. 粗网格修正:在每一层次的求解过程中,细网格上的误差通过插值传递到粗网格上。

通常采用的插值技术是限制性平均(Restriction Average),即对于每个细网格上的误差点,通过计算其周围的粗网格节点值的平均来修正。

这样,细网格上的误差会通过平均操作在粗网格上逐渐减小。

2. 细网格修正:在每一层次的求解过程中,粗网格上的解通过插值传递到细网格上。

通常采用的插值技术是延拓平均(Prolongation Average),即对于每个粗网格上的解点,通过计算其周围的细网格节点值的平均来修正。

这样,粗网格上的解会通过平均操作在细网格上逐渐修正。

通过以上两种修正方式,多重网格算法中的平均现象得以实现。

多重网格算法

多重网格算法
[3] J.Xu . Iternative methods by space decomposition and subspace correction,SIAM Reveiem,1992,34(4):581-613
二、已取得的成果和待扩充领域
• 多重网格算法经过近20年的研究,在经典 应用领域—线性和非线性、标量和非标量 椭圆型问题取得了丰硕的成果。
1 2
in,
j
qin,
1 j
1 s
1 2
2
1 2
in,
j
qin,
j
• 即: Lqin,j1 f
•其中:
L
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n i,
j
f
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j
qin,
j
多重网格方法的计算步骤
M M-1 M-2 M-3 M-4
两层“V”循环 多重网格方法
多层“V”循环 多重网格方法
完全多重网 格方法
三基本思想三大支柱套迭代技术四多重网格方法的计算步骤多层v循环多重网格方法两层v循环多重网格方法m1m2m3m4完全多重网格方法多重网格方法的计算步骤两层v循环多重网格方法的计算步骤h2h求解的方程为
多重网格算法
全广艳 2012年5月10日
一、发展过程 二、已取得的成果和待扩充领域 三、基本思想 四、多重网格方法的计算步骤
a.计算细网格上的亏损量:
dhn
fh
n
Lhuh
n
Lh (uh uh ) LhVh
b.从细网格到粗网格转移亏损量:
d
n H
I
H h
d
n h

多重网格算法综述

多重网格算法综述

多重网格算法综述邹静文 102071406摘要 本文总结了多重网格算法的基础理论,剖析了多重网格方法的一种并行模式以及总结了已取得的成果和待扩充的领域。

对多重网格方法的基本思想有一个较详细的概述,比较分析了单一网格和多重网格的计算结果,并对多重网格的并行模式进行了探索和分析。

关键词 多重网格算法,套迭代,粗网格校正,并行模式,交错多重网格,区域分解一、引言多重网格法(Multiple Grid Method),简称M —G 方法是近年来求解偏微分方程边值问题的快速方法之一,本文参考前人的文献资料,并结合所学知识,总结多重网格法的基础理论,包括多重网格的应用原则、具体实现步骤以及计算结果的分析和比较。

其计算结果表明:多重网格方法具有收敛速度快的优点,当多重网格方法所用层数越多,收效速度就越快;而且撞制粗、细网格层之间自适应转换的撞制参数在选取上有很大的灵活性;可以看出随着剖分的加密,单一网格方法达到收敛所需的迭代次数显著增加,而多重网格方法所需迭代次数基本上不随网格的疏密和层数而变化,这表明多重网格方法具有与网格参数无关的收敛性。

二、多重网格方法的基础理论多重网格方法的最初被提出是由于在网格方程迭代求解时,误差的各个Fourier 分量的衰减程度不同。

认识到高频振荡误差是局部行为,来源于附近几个网格点之间的相互藕合,与边界或距离较远的网格点信息无关;而低频光滑误差是全局行为,主要来源于边界信息。

传统的点或块松弛都是局部性较强的方法,因此它们能迅速抹平局部性的高频振荡误差,但对全局性的低频光滑误差却衰减缓慢。

实际上,经过初始几次迭代后,误差将呈现光滑性。

所以,习惯上称能迅速抹平高频振荡误差,使误差趋于光滑的松驰方法为有效光滑方法,并用松驰因子来刻画它们的光滑效应。

2.1多重网格方法思想的引入考虑在简单区域Ω上泊松方程的第一类边值问题(狄立克雷边值问题):(,)(,),(,)(,)0,(,)u x y f x y x y u x y x y -∆=∈Ω⎧⎨=∈∂Ω⎩这里Ω是一个单位正方形,∂Ω是这个正方形的边界如下图所示:在以步长为h 的网格上hΩ离散后,得到一个线性系统h h h L u f =,其中h L 是一个稀疏矩阵。

代数多重网格算法

代数多重网格算法

代数多重网格算法∗2007年2月14日1基本思想Gauss-Seidel算法的特点是,最初几步收敛的很快,但是很快就开始停滞不前.到最后几乎不收敛.从数值试验的图像可以看出,Gauss-Seidel迭代当插值点少的时候,收敛速度极快,但当插值点多的时候,由于上述效应收敛速度极慢.因此,代数多重网格(Algebraic Multi-Grid)算法利用这些特点,将由具体方程离散出来的矩阵,重投到一系列由细到粗的网格上,在每一层网格上只做若干次Gauss-Seidel迭代.与传统的多重网格算法不同,该算法不需要提供任何网格的信息.所有的信息完全只来自方程离散后的矩阵.假设Possion方程−∆u=f(1)用某种离散方法(比如,有限元或有限差分),在某个相当细的网格上,最后产生线性问题A x=b.(2)现在考虑如何将其投影到一个较粗的网格上.假设φ={φi},i=1,···,N为细网格上的一组分片一次线性有限元基函数.则矩阵A是一个N×N的矩阵,且元素a ij可以看作是对应基函数的一个双线性运算a(φi,φj).我们如果要将A重新投影到一个对应基函数为ψ={ψi},i=1,···,M,M<<N的粗网格上,则根据用φ表出ψ的关系,我们可以得到ψ=Pφ,(3)这里P是一个M×N的矩阵.相应的,如果令˜A=P AP T,˜x=P x,˜b=P b,(4)则˜A˜x=˜b(5)∗该文档为李若教授讲授的《数值分析高等算法》的课堂笔记,由王何宇整理.就可以看作是(2)投影到粗网格上以后的问题.代数多重网格的做法,就是对第k步的线性问题A k x=b k(6)先用Gauss-Seidel迭代进行几步迭代,得到一个近似解x k,然后将残问题A k x=b k−A k x k(7)用投影矩阵P k重投到粗一层的网格上得到第k+1步的问题,b k+1=P k b k−A k x k,(8)A k+1x=b k+1,A k+1=P k A k P Tk如此不断迭代和重投,直到得到一个规模相当小的线性问题后,可以用直接法(Gauss消去法)求得精确解,然后用记录下的一系列P k矩阵,还原出原问题的解.在还原的时候,仍然使用Gauss-Seidel迭代在每一层来改进数值解.如此整个过程为一步AMG迭代.2算法步骤现在给出严格的算法步骤.对过程AMG(A k,x k,b k),第一步如果A k的阶数小于一个给定的整数,比如20,则用Gauss消去法解出并x k并返回;否则,对问题(6)做3至5步Gauss-Seidel迭代;第二步产生问题(8),令x k+1=0;第三步递归调用AMG(A k+1,x k+1,b k+1);第四步x k=x k+P Tx k+1;k第五步做3至5步Gauss-Seidel迭代,返回.所以对问题(2),执行AMG(A,x,b)完成一次AMG迭代(迭代更新了x).而整个求解过程为do AMG(A,x,b)while(|b-Ax|<e).这里e为控制误差.现在整个算法过程,还剩下的问题就是如何产生P.假设(2)是在网格点x={x i},i= 1,···,N上离散的,那么我们首先要确定一个粗网格,也就是说,要考虑在x移除一些点,保留一些点.我们将保留的点称为核心点(core points).核心点的选取,应该满足如下两点:1.不能太多:核心点彼此之间,不能相邻;2.不能太少:所有被移除的点,必须至少与一个核心点相邻.根据这个原则,和稀疏矩阵存储规则,我们设计算法如下:第一步产生一维数组c[1:N],并置所有元素初值为零;第二步选出核心点:for i=1:N,如果c[i]==0,则x i为核心点,同时将所有满足a ij=0的c[j]+=1;第三步假设x i为第k个选出的核心点,则P的第k行元素为:0如果a ij==0,1c[j]如果a ij=0.注意该算法仍然只用了矩阵的信息而没有使用网格的信息.3算法分析该算法实际上的迭代过程完全基于Gauss-Seidel迭代.所以其收敛的要求和Gauss-Seidel一样,为矩阵对称正定.但是要达到加速收敛的效果,要求矩阵必须有网格和方程的背景,否则这样做是没有意义的.。

FLUENT 软件的多重网格并行算法及其性能

FLUENT 软件的多重网格并行算法及其性能

FLUENT软件的多重网格并行算法及其性能余江洪1,朱宗柏1,2,肖金生1,3(1武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室,2现代教育技术中心,3汽车工程学院,湖北430070)摘要:FLUENT软件是目前国际上比较流行的通用CFD软件包,用于模拟从不可压缩到高度可压缩范围内的复杂流动,对大规模问题可用并行多重网格方法进行求解。

为了找出FLUENT软件的最佳解题规模和并行粒度,以期最大限度地发挥软件和硬件的效能,对FLUENT软件采用的多重网格方法和区域分裂法进行了理论分析,通过反复实验,重点讨论了在并行求解过程中,采用不同的多重网格循环方法、区域网格分裂方法、解题的规模和计算节点数对并行性能的影响。

FLUENT软件有良好的并行性能,PEM Fuel Cell模块可以进一步优化,HPCC还有很大的升级空间。

关键词:燃料电池;多重网格;区域分裂;并行计算;FLUENTFLUENT软件是一种CFD(Computational Fluid Dynamics)求解器,它可以求解各种复杂流动,包括不可压缩流动(低亚音速)、弱可压流动(跨音速)和强压缩性问题(超音速)。

1由于FLUENT软件有多种求解方法的选择,并且提供了多重网格方法来加快收敛速度,同时可以进行并行计算,因此它可以为速度范围很广的流动问题提供高效准确的最优求解方案。

本文介绍了FLUENT软件的多重网格及并行算法,并测试、分析了其并行性能。

1 FLUENT软件中的多重网格方法多重网格方法(MGM:MultiGrid Method)是一种高效的串行数值计算方法。

其基本思想是,利用粗网格上的残差校正特性消除迭代误差的低频分量(长波分量,即光滑误差),同时利用细网格上的松驰光滑特性消除迭代误差的高频部分(短波分量,即振荡误差),套迭代技术负责通过限制和插值算子连接所有网格层共同求解同一问题[1][2][3][4]。

多重网格循环可以定义为在每一个网格层面通过网格层次时在网格层面内应用的递归程序,该程序通过在当前层面完成单一网格循环来扩展到下一个粗糙网格层面。

多重网格方法及其算法分析

多重网格方法及其算法分析

多重网格方法及其算法分析多重网格方法(Multigrid Method)是一种用于求解偏微分方程数值解的高效算法。

它通过在多个网格层级上迭代求解,将计算时间大大缩短,并提高了求解结果的精度。

本文将对多重网格方法及其算法进行深入分析。

一、多重网格方法简介多重网格方法是一种求解线性或非线性偏微分方程数值解的方法。

其基本思想是通过在不同精度的网格上进行迭代求解,从而达到快速求解的目的。

多重网格方法拥有以下特点:1. 多层网格结构:多重网格方法通过构建多个层级的网格结构,从粗网格开始,逐渐向细网格逼近。

每个网格层级包含不同的网格点数量,用于近似原始偏微分方程的解。

2. 收缩-插值操作:在不同网格层级之间,通过收缩和插值操作,将解从粗网格传递到细网格,或者将残差从细网格传递到粗网格。

这样可以加速迭代求解,达到更高的求解精度。

3. 快速下降:多重网格方法利用了网格层级结构,每次迭代都能快速收敛至最细网格,然后再进行细致的求解。

这种快速下降的策略有效地减少了计算时间。

二、多重网格方法算法分析多重网格方法包含以下主要步骤:1. 初始化:选择适当的初始解,并构建多层网格结构。

2. 粗网格迭代:在粗网格上进行迭代求解,不断逼近精确解。

3. 输运操作:通过插值或收缩操作,将解从粗网格传递到细网格,或者将残差从细网格传递到粗网格。

4. 细网格迭代:在细网格上进行迭代求解,提高求解精度。

5. 重复操作:重复进行输运操作和细网格迭代,直到达到预定的收敛标准。

6. 输出结果:得到最终的数值解。

多重网格方法的核心在于输运操作和迭代求解。

输运操作通过插值和收缩操作,将解从一个网格层级传递到相邻的层级,实现解的传递和精度提升。

而迭代求解则在每个网格层级上进行局部的求解,通过逐步逼近真实解来提高数值解的精度。

三、多重网格方法的应用领域多重网格方法在科学计算和工程领域有着广泛的应用。

它可以用于求解各种偏微分方程,如椭圆方程、抛物方程和双曲方程等。

椭圆问题的块中心有限差分多重网格法

椭圆问题的块中心有限差分多重网格法

椭圆问题的块中心有限差分多重网格法01 有限元法有限元方法的基础是变分原理和加权余量法,其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元,在每个单元内,选择一些合适的节点作为求解函数的插值点,将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式,借助于变分原理或加权余量法,将微分方程离散求解。

采用不同的权函数和插值函数形式,便构成不同的有限元方法。

在有限元方法中,把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元,在每个单元内选择基函数,用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解,整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的,则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。

根据所采用的权函数和插值函数的不同,有限元方法也分为多种计算格式。

从权函数的选择来说,有配置法、矩量法、最小二乘法和伽辽金法,从计算单元网格的形状来划分,有三角形网格、四边形网格和多边形网格,从插值函数的精度来划分,又分为线性插值函数和高次插值函数等。

不同的组合同样构成不同的有限元计算格式。

对于权函数,伽辽金(Galerkin)法是将权函数取为逼近函数中的基函数;最小二乘法是令权函数等于余量本身,而内积的极小值则为对代求系数的平方误差最小;在配置法中,先在计算域内选取N个配置点。

令近似解在选定的N个配置点上严格满足微分方程,即在配置点上令方程余量为0。

插值函数一般由不同次幂的多项式组成,但也有采用三角函数或指数函数组成的乘积表示,但最常用的多项式插值函数。

有限元插值函数分为两大类,一类只要求插值多项式本身在插值点取已知值,称为拉格朗日(Lagrange)多项式插值;另一种不仅要求插值多项式本身,还要求它的导数值在插值点取已知值,称为哈密特(Hermite)多项式插值。

单元坐标有笛卡尔直角坐标系和无因次自然坐标,有对称和不对称等。

常采用的无因次坐标是一种局部坐标系,它的定义取决于单元的几何形状,一维看作长度比,二维看作面积比,三维看作体积比。

多重网格格子Boltzmann方法的并行算法

多重网格格子Boltzmann方法的并行算法

多重网格格子Boltzmann方法的并行算法刘智翔;宋安平;徐磊;郑汉垣;张武【摘要】针对复杂流动数值模拟中的格子Boltzmann方法存在计算网格量大、收敛速度慢的缺点,提出了基于三维几何边界的多重笛卡儿网格并行生成算法,并基于该网格生成方法提出了多重网格并行格子Boltzmann方法(LBM).该方法结合不同尺度网格间的耦合计算,有效减少了计算网格量,提高了收敛速度;而且测试结果也表明该并行算法具有良好的可扩展性.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2014(034)011【总页数】5页(P3065-3068,3072)【关键词】格子Boltzmann方法;多重网格;并行算法;可扩展性;OpenMP【作者】刘智翔;宋安平;徐磊;郑汉垣;张武【作者单位】上海大学计算机工程与科学学院,上海200444;上海大学计算机工程与科学学院,上海200444;上海大学高性能计算中心,上海200444;上海大学计算机工程与科学学院,上海200444;上海大学计算机工程与科学学院,上海200444;上海大学计算机工程与科学学院,上海200444;上海大学高性能计算中心,上海200444【正文语种】中文【中图分类】TP338.6;O246复杂流体运动的数值模拟一直是大规模科学与工程计算中最重要且具有挑战性的研究领域之一。

与基于宏观纳维-斯托克斯(Navier-Stokes, N-S)方程的计算流体动力学和基于微观分子动力学的流体力学模拟方法不同,基于Boltzmann 方程的格子Boltzmann方法(Lattice Boltzmann Method, LBM)从介观尺度来描述流体系统[1]。

由于Boltzmann 方程自身本质的运动学特性,且能根据经典的Chapman-Enskog 展开得到连续型的N-S方程,因此LBM比基于连续介质假设的N-S方程包含了更多的物理内涵[2]。

同时,LBM具有天然的并行性和方便处理边界条件等优点,使之适合处理复杂几何形状和复杂流动大规模计算问题[3]。

基于多核异构的代数多重网格的并行算法实现

基于多核异构的代数多重网格的并行算法实现

基于多核异构的代数多重网格的并行算法实现刘荣;陈华;李庆贺;张艺丹;贾昌辉【摘要】近年来,受GPU其高浮点峰值性能的提高和应用领域中大规模科学计算问题的驱动,高性能领域中利用代数多重网格(AMG)求解稀疏线性方程组成为研究热点.针对经典的AMG算法,探究建立阶段(网格粗化)和求解阶段的并行计算结构,提出基于多核异构的AMG并行计算模式.数值实验表明,并行计算模式计算效率相对于串行提高了3~4倍,加速效果明显.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)014【总页数】5页(P120-124)【关键词】代数多重网格;并行计算;多核异构;GPU【作者】刘荣;陈华;李庆贺;张艺丹;贾昌辉【作者单位】中国石油大学(华东),青岛266580;中国石油大学(华东),青岛266580;中国石油大学(华东),青岛266580;中国石油大学(华东),青岛266580;中国石油大学(华东),青岛266580【正文语种】中文【中图分类】O151.2;O246;TP312近年来,图形处理器(GPU)由于其高浮点峰值性能和其可编程性,越来越多的应用与高性能计算领域。

随着GPU和CPU的计算能力的不断提升,将两者整合以提高效率成为研究热点。

CPU+GPU的模式是一种简单、有效的并行模式,在并行计算过程中充分利用CPU的高计算能力和GPU的细粒度并行的优势,达到资源的充分利用。

代数多重网格(简称“AMG”)[1,2],是高性能领域求解稀疏线性方程组的重要方法,广泛应用于地下水勘探、爆炸性材料建模、电磁学应用、核物理应用等领域。

多重代数网格在算法上具有良好的可拓展性,在求解每个非零元所需的操作数可以为常数,不随并行规模的扩大而增加。

因此提高AMG算法的计算效率对于科学计算具有重要的意义。

目前,李佳佳等[3]提出了AMG中稀疏矩阵的GPU并行乘法,在求解阶段提高了AMG的求解效率,提高了2~3倍的计算效率。

徐小文,莫则尧[4]通过探究代数多重网格网格粗化的并行算法,在建立阶段优化了网格粗化的效率。

一类求解广义特征值问题的瀑布型多重网格法

一类求解广义特征值问题的瀑布型多重网格法

一类求解广义特征值问题的瀑布型多重网格法白建军;胡晔【摘要】将满足Lipschiz条件的连续电磁场Maxwell方程组的广义特征值问题,利用有限元离散转化为线性方程组后,提出了一种新的基于并行保域逆迭代法的外推瀑布型多重网格法求解线性方程组的广义特征值问题.数值试验结果表明,该方法简单易行,与一般共轭梯度法作为磨光算子相比精度更高,有效地减少了运算时间,提高了运算效率.【期刊名称】《长江大学学报(自然版)理工卷》【年(卷),期】2013(010)012【总页数】3页(P1-3)【关键词】瀑布型多重网格法;广义特征值;外推方法;保域迭代法【作者】白建军;胡晔【作者单位】吕梁学院数学系,山西吕梁033000;吕梁学院数学系,山西吕梁033000【正文语种】中文【中图分类】O241.82笔者研究满足Lipschiz条件的常系数连续电磁场Maxwell方程组[1],即求向量场u满足:式中,Ω∈R2为连通多项式域,∂Ω表示Ω∈R2的边界;n表示∂Ω的外法向单位向量。

通过有限元离散,最终将式(1)中特征值的计算转化为求解线性方程组的问题,对于大型矩阵计算问题,笔者以并行保域逆迭代法为光滑子,结合新外推方法提出一类求解广义特征值的方法。

1 有限元离散为了离散式(1),先将区域Ω作三角剖分。

根据变分原理[2-5],由有限元逼近[4]将问题转化为:求并且:其中,p为拉格朗日乘子令和分别为V h和Qh的标准有限元基函数:定义:则式(2)和式(3)可导成A X=λB X形式。

其中,A和B都是n×n实矩阵。

2 光滑过程并行保域逆迭代算法(PDS)周树荃[6-7]等提出并行保域逆迭代算法有效避免了漏根、迭代过程的不收敛等缺点,提高了解的精度。

算法1(对称不定矩阵LDL T分解在标准存储格式下的并行计算)由于矩阵A∈R n×n具有对称性,利用该算法求单位三角矩阵L=(lij)和对角方阵D,使A=LDL T成立。

多重网格法简介(MultiGrid)

多重网格法简介(MultiGrid)

多重⽹格法简介(MultiGrid)多重⽹格法是⼀种⽤于求解⽅程组的⽅法,可⽤于插值、解微分⽅程等。

从专业⾓度讲多重⽹格法实际上是⼀种多分辨率的算法,由于直接在⾼分辨率(⽤于求解的间隔⼩)上进⾏求解时对于低频部分收敛较慢,与间隔的平⽅成反⽐。

就想到先在低分辨率(间隔较⼤)上进⾏求解,因为此时,间隔⼩,数据量⼩,进⾏松弛时的时空耗费⼩,⽽且收敛快,⽽且⼀个很重要的优点是在低分辨率上对初值的敏感度显然要低于对⾼分辨率的初值的要求。

这⼀点是显⽽易见的,例如我们平时看⼀个很复杂的物体,在很远的地⽅,你可能就觉得它是⼀个点或⼀个球,但是在近处你就不能这么近似,或许发明多重⽹格法的⼈就是从这⼀基本⽣活常识发现的吧。

多重⽹格法可以直接在低分辨率上以⼀个随意的初值进⾏计算,然后再进⾏插值,提⾼其分辨率,再在更⾼分辨率进⾏计算;也可以现在⾼分辨率以随意初值进⾏计算,得到⼀个结果,再将其限制(插值)到低分辨率去,再在低分辨率上进⾏解算,最终再从低分辨率经插值计算达到⾼分辨率。

有关多重⽹格法的资料可以到这⾥下载:多重⽹格技术(multigrid solver)微分⽅程的误差分量可以分为两⼤类,⼀类是频率变化较缓慢的低频分量;另⼀类是频率⾼,摆动快的⾼频分量。

⼀般的迭代⽅法可以迅速地将摆动误差衰减,但对那些低频分量,迭代法的效果不是很显著。

⾼频分量和低频分量是相对的,与⽹格尺度有关,在细⽹格上被视为低频的分量,在粗⽹格上可能为⾼频分量。

多重⽹格⽅法作为⼀种快速计算⽅法,迭代求解由偏微分⽅程组离散以后组成的代数⽅程组,其基本原理在于⼀定的⽹格最容易消除波长与⽹格步长相对应的误差分量。

该⽅法采⽤不同尺度的⽹格,不同疏密的⽹格消除不同波长的误差分量,⾸先在细⽹格上采⽤迭代法,当收敛速度变缓慢时暗⽰误差已经光滑,则转移到较粗的⽹格上消除与该层⽹格上相对应的较易消除的那些误差分量,这样逐层进⾏下去直到消除各种误差分量,再逐层返回到细⽹格上。

讲稿多重网格算法及平均现象的解释课件

讲稿多重网格算法及平均现象的解释课件
好的可扩展性。
05 总结与展望
CHAPTER
本课程内容的总结
01
02
03
04
介绍了多重网格算法的基本原 理和实现方法,包括网格生成 、离散化、迭代求解等步骤。
讲解了多重网格算法在解决流 体动力学、电磁学等领域中的
实际应用和优势。
探讨了多重网格算法的平均现 象及其在收敛速度和精度方面
的作用。
通过案例分析和实验验证,展 示了多重网格算法在实际问题
主题目的
通过本次课程,使学员了解多重网格算法的基本原理、平均现象的概念及其在 算法中的作用,掌握相关计算技巧,提高解决实际问题的能力。
课程目标
01
掌握多重网格算法的基 本原理和实现方法;
02
理解平均现象的概念、 性质及其在算法中的作 用;
03
学习如何应用多重网格 算法解决实际问题;
04
提高学员的数值计算能 力和科学素养。 Nhomakorabea平均现象的实例分析
通过具体例子解释平均现象
例如,一组学生的考试成绩分别为80分、90分、70分、85分、95分,那么这组数据的平均成绩为85 分,即 $overline{x} = frac{1}{5} (80 + 90 + 70 + 85 + 95) = 85$。这个平均成绩代表了这组数据 的集中趋势。
03 平均现象的解释
CHAPTER
平均现象的定义
简述平均现象的概念
平均现象是指在一组数据中,所有数据之和除以数据的个数得到的数值。这个数 值代表了这组数据的集中趋势,反映了一组数据的“平均水平”。
平均现象的数学模型
介绍平均现象的数学公式
平均数的数学模型为 $overline{x} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i$,其中 $n$ 是数据的个数,$x_i$ 是每一个数据, $overline{x}$ 是平均数。

代数多重网格算法

代数多重网格算法

代数多重网格算法代数多重网格算法(algebraic multigrid method,简称AMG)是一种用于求解线性代数方程组的数值方法,特别适用于大规模的、稀疏的线性方程组。

AMG算法结合了代数方法和多重网格技术,能够快速、高效地求解线性方程组,是一种非常强大的求解器。

AMG算法的核心思想是通过构建粗网格模型来近似细网格上的线性代数方程组,从而实现高效的求解。

该算法可以分为以下几个步骤:1.建立粗网格模型:根据细网格的结构,构造一个粗略的网格模型。

这个模型通常比原始网格拥有更少的节点和单元,因此粗网格上的方程组规模更小。

2.选择插值算子:通过插值算子将细网格上的解插值到粗网格上,从而在粗网格上构造一个近似解。

插值算子的选择非常关键,一般有线性插值、加权平均等方法。

3. 求解粗网格方程组:在粗网格上使用传统的迭代方法(如Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代等)求解方程组。

由于粗网格上方程组规模较小,因此计算速度更快。

4.修正细网格解:通过使用插值算子将粗网格上的解修正到细网格上,从而在细网格上获得一个更准确的解。

修正的步骤通常与插值算子的方法相反。

通过以上四个步骤,AMG算法能够在较短的时间内求解原始的线性代数方程组。

相比于传统的直接解法和迭代法,AMG算法具有以下优点:1.高效的计算速度:AMG算法通过使用粗网格模型,将原始方程组规模缩小,因此计算速度更快。

2.高精度的解:AMG算法通过修正细网格解,能够得到更精确的解。

3.大规模问题的求解能力:AMG算法适用于大规模和稀疏的线性方程组,能够处理数百万乃至数十亿个未知数的问题。

4.并行计算的可扩展性:由于AMG算法的计算过程可以自然地分解成多个独立的任务,因此非常适合并行计算,具有良好的可扩展性。

综上所述,代数多重网格算法是一种高效、高精度、可扩展的线性代数方程组求解方法。

在科学计算、工程领域和计算机图形学中,AMG算法被广泛应用于各种领域的问题求解。

基于多重网格的模拟退火算法

基于多重网格的模拟退火算法
格组 成,在 粗 网格 上,数 值算 法 快速 收敛 ,但解 的质 量 较差 ,在细 网格 上算 法收 敛 到高精 度 的解 ,但 收 敛速度 较 慢.粗 细 网格 的 结合,使得 数值 算法 能 以较 短 的时 间收敛 到高精 度 的解 .已有 不少研 究 者将 多 重 网格法 与 智 能算 法相 结合 用 于求 解 复杂 函数 优化 问题 [ 4 - 6 J 等,文 献 [ 6 ] 详细 讨论 了多重 网格 法 与演化

种 和遗 传 算法 一样 被广 泛 应用 的优 秀 全局搜 索 算法 .然而 理论 研 究表 明模 拟退 火 算法 实现 全局 收敛 多重 网格 法 口 】 被 认 为是 求解 偏微 分 方程 组 收敛 速 度最 快 的数 值 方法 之一 .它 由 多层粗 细 不 同的 网
的时 间性 能很差 L 2 J ,大量 实验 也表 明在求 解高 维 函数优化 问题 时其搜 索 能力非 常有 限.
Ab s t r a c t :M u l t i g r i d me t h o d s h a v e b e e n p r o v e n t o b e a n e ic f i e n t a p p r o a c h i n a c c e l e r a t i n g t h e c o n v e r g e n c e r a t e o f
第2 5卷 第 4期
2 0 1 3年 l 2月
湖 南文 理 学 院 学 报 ( 自然 科 学 版 )
J o u na r l o f H u n a n U n i v e r s i t y o f Ar t s a n d S c i e n c e ( Na t u r a l S c i e n c e E d i t i o n )

基于多重网格的SIRT加速算法

基于多重网格的SIRT加速算法

第22卷 第1期 CT理论与应用研究 Vol.22, No.1 2013年1月(25-32) CT Theory and Applications Jan., 2013乔灵博, 李亮, 陈志强. 基于多重网格的SIRT加速算法[J]. CT理论与应用研究, 2013, 22(1): 25-32.Qiao LB, Li L, Chen ZQ. Accelerated SIRT algorithm based on multigrid[J]. CT Theory and Applications, 2013, 22(1): 25-32.基于多重网格的SIRT加速算法乔灵博a,b,李亮a,b,陈志强a,b(清华大学 a.工程物理系;b.粒子技术与辐射成像教育部重点实验室,北京100084)摘要:在同时迭代重建算法,即SIRT的基础上,提出了一种基于多重网格的加速算法。

SIRT算法在对每个像素更新时,更新量与所有穿过该像素的射线所覆盖的其他像素有关。

鉴于此,通过运用多重网格的思想,对SIRT算法进行了分析,指出了其全局性的迭代特点,进而根据“细网光滑、粗网校正”,实现较快的SIRT迭代重建。

本文提出的新算法主要通过降低计算量来实现加速效果,而与其他常见的加快迭代收敛速度的加速策略并不冲突。

数值实验证明,该算法对噪声抑制更好,同时在本文数值实验条件下,计算速度相比SIRT提高接近一倍。

关键词:SIRT;多重网格;加速文章编号:1004-4140(2013)01-0025-08 中图分类号:TP301.6 文献标志码:A常用的CT(Computerized Tomography)重建算法一般可以分为解析重建算法和迭代重建算法两类[1]。

解析重建算法物理思想清晰、计算速度快,已经广泛应用于各类商业系统;而迭代重建算法需要反复迭代,计算量庞大,执行速度慢一直成为限制其发展的重要因素。

随着近年来计算机硬件的快速发展以及各种加速技术的出现,迭代重建算法以其独特的优势开始受到广泛关注。

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• 将上式变形得:
1 1 2 1 n n+1 1 1 2 1 n n ∆s − 2 ∇ + 2 ωi, j qi, j = ∆s + 2 ∇ − 2 ωi, j qi, j
• 即: Lq
n +1 i, j
= f
1 1 2 1 n •其中: L = − ∇ + ωi, j ∆s 2 2 1 1 2 1 n n f = + ∇ − ωi, j qi, j 2 ∆s 2
一、发展过程
• 80年代,多重网格算法基本成熟,只是收 敛性证明远远落后于实际计算的效果,尤 其对于比较复杂的问题。 • 进入 年代后,由于 进入90年代后,由于O.Widlund,J.Bramble , 等人的努力,视所有迭代方法为子空间校 正,将多重网格算法融入新的理论框架中, 从而使得传统多重网格技术焕发出强大生 命力和应用前景。
•多次重复1、2过程直至结果收敛。
谢 谢。
三、基本思想—三大支柱
• 细网格松弛 • 粗网格校正 • 套迭代技术
四、多重网格方法的计算步骤
• 二维扩散方程:
∂q 2 = ∇ q − ωq ∂s
• 差分式:
q
n +1 i, j
−q
n i, j
∆s
1 2 n+1 1 2 n n +1 = ∇ qi, j − ωi, j + ∇ qi, j − ωin, j 2 2
一、发展过程
• 参考文献:
[1]J.Bramble , J.Pasciak ,J.Xu . Parallel Multilevel put.,1990,55(191):1-22. [2]A.Brandt . Multilevel adaptive solutions to boundary value put.,1997,31. [3] J.Xu . Iternative methods by space decomposition and subspace correction,SIAM Reveiem,1992,34(4):581-613
• 1、设定初值
(n) 对 Lhuh=fh作1~2次迭代,得近似解: h
u
(n) h
u
h
H
两层“ 循环多重网格方法 两层“V”循环多重网格方法
两层V循环多重网格方法的计算步骤
2、粗网格修正:
Lhuh=fh
a.计算细网格上的亏损量:
d = fh − Lh u
n h
n h
Lh (uh − u ) = LhVh
n h
b.从细网格到粗网格转移亏损量:
d =I d
n H
H n h h
两层V循环多重网格方法的计算步骤
c.在粗网格上精确求解修正量:
n n H H H d.由粗网格到细网格转移修正量:
n h n h H H e.计算细网格修正后的量:
L V =d
V =I V
n h n h
ˆ u = u +V
n h
多重网格算法
全广艳 2012年 2012年5月10日 10日
一、发展过程 二、已取得的成果和待扩充领域 三、基本思想 四、多重网格方法的计算步骤
一、发展过程
• 多重网格算法是一种迭代方法。它兴起于最 近20年,最初可追溯到Southwell的两层网格 松驰方法,然后Fedorenko和Bachvalov将其 推广到多层,并指出潜在的快速收敛性。 • 进入70年代中期,A.Brandt和W.Hackbusch 的工作才标志着多重网格算法研究的全面 开始。
多重网格方法的计算步骤
M M-1 M-2 M-3 M-4
两层“ 循环 两层“V”循环 多重网格方法
多层“ 循环 多层“V”循环 多重网格方法
完全多重网 格方法
两层V循环多重网格方法的计算步骤
• 设网格步长分布为H和h 且 H=2h, 求解的方程为: Lhuh=fh
h H
两层V循环多重网格方法的计算步骤
二、已取得的成果和待扩充领域
• 多重网格算法经过近20年的研究,在经典 应用领域—线性和非线性、标量和非标量 椭圆型问题取得了丰硕的成果。 • 八十年代开始已深入到计算流体力学 (CFD),时间相关问题、波动方程、积 分方程等领域。
二、已取得的成果和待扩充领域
• 多重网格算法也其他领域也取得大量成果, 如统计物理中的快速Monte-Carlo方法、 积分变换、图象处理等等。 • 多重网格技术与别的领域中高效方法结合, 产生了许多新方法,如高精度谱多重网格 算法、处理非规则问题的代数多重网格方 法等等。
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