АЛГОРИТМ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ПРОГОНКИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРЯМОЙ И ОБРАТНОЙ ЗАДАЧ ДРОБНОГО УРАВНЕНИЯ ДИФФУЗИИ (2022)
Работа посвящена построению параллельных алгоритмов решения прямой начально-краевой задачи и обратной задачи о восстановлении правой части для уравнения диффузии с дробной производной по времени. При использовании дополнительной информации о решении в некоторой внутренней точке обратная задача сводится к прямой задаче для вспомогательного уравнения. После применения конечно-разностных схем задачи сводятся к решению систем линейных алгебраических уравнений. Разработанные алгоритмы основаны на методе параллельной прогонки и реализованы для многоядерных процессоров с использованием технологии OpenMP. Проведены численные эксперименты для исследования производительности разработанных алгоритмов.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 50104874
Дробные дифференциальные уравнения являются математическим аппаратом для описания многих реальных физических процессов. Область их практического применения продолжает расширяться [1–5]. Разработка эффективных численных алгоритмов решения прямых и обратных задач для дифференциальных уравнений с дробными производными представляет на сегодняшний день значительный теоретический и практический интерес. Это обусловлено способностью моделировать с помощью таких уравнений процессы аномальной диффузии [6–8].
Классическая начально-краевая задача для дифференциального уравнения состоит в определении решения из уравнения и дополнительных граничных и начальных условий. Примером обратных задач являются задачи определения неизвестных коэффициентов уравнения или неизвестных граничных или начальных условий [9]. При этом используется некоторая дополнительная априорная информация о решении.
Список литературы
- A. A. Kilbas, H. M. Srivastava, and J. J. Trujillo (Eds.), Theory and Applications of Fractional Differential Equations (Elsevier, Amsterdam, 2006).
- M. Cui, “Convergence Analysis of High-Order Compact Alternating Direction Implicit Schemes for the Two-Dimensional Time Fractional Diffusion Equation”, Numer. Algor. 62, 383-409 (2013). DOI: 10.1007/s11075-012-9589-3 EDN: YDJRGZ
- B. Jin and W. Rundell, “A Tutorial on Inverse Problems for Anomalous Diffusion Processes”, Inverse Probl. 31 (3) (2015). DOI: 10.1088/0266-5611/31/3/035003 EDN: URFRGT
- N. S. Belevtsov and S. Yu. Lukashchuk, “Lie Group Analysis of 2-Dimensional Space-Fractional Model for Flow in Porous Media”, Math. Meth. Appl. Sci. 41 (18), 9123-9133 (2018). DOI: 10.1002/mma.5078 EDN: VIAGGC
- M. A. Sultanov, D. K. Durdiev, and A. A. Rahmonov, “Construction of an Explicit Solution of a Time-Fractional Multidimensional Differential Equation”, Mathematics. 9 (17) (2021). DOI: 10.3390/math9172052 EDN: HZEAME
- H. Scher and E. W. Montroll, “Anomalous Transit-Time Dispersion in Amorphous Solids”, Phys. Rev. B 12 (6) (1975). DOI: 10.1103/PhysRevB.12.2455
- S. C. Kou, “Stochastic Modeling in Nanoscale Biophysics: Subdiffusion within Proteins”, Ann. Appl. Stat. 2 (2), 501-535 (2008). DOI: 10.1214/07-AOAS149
- R. Metzler, J.-H. Jeon, A. G. Cherstvy, and E. Barkai, “Anomalous Diffusion Models and Their Properties: Non-Stationarity, Non-Ergodicity, and Ageing at the Centenary of Single Particle Tracking”, Phys. Chem. Chem. Phys. 16, 24128-24164 (2014). DOI: 10.1039/C4CP03465A EDN: UQHZER
- A. A. Samarskii and P. N. Vabishchevich, Numerical Methods for Solving Inverse Problems of Mathematical Physics (De Gruyter, New York, 2007; LKI, Moscow, 2009). DOI: 10.1515/9783110205794
-
D. Baleanu, K. Diethelm, E. Scalas, and J. J. Trujillo, Fractional Calculus: Models and Numerical Methods (World Scientific, Singapore, 2012). DOI: 10.1142/10044 EDN: ZAGZQR
-
C. Li and F. Zeng, Numerical Methods for Fractional Calculus (CRC Press, New York, 2015). DOI: 10.1201/b18503 EDN: YKDSCT
-
I. Podlubny, Fractional Differential Equations (Academic Press, New York, 1999). EDN: ZAJOSX
-
T. Wei and Z. Q. Zhang, "Reconstruction of a Time-Dependent Source Term in a Time-Fractional Diffusion Equation", Eng. Anal. Bound. Elem. 37 (1), 23-31 (2013). DOI: 10.1016/j.enganabound.2012.08.003
-
A. K. Omran, M. A. Zaky, A. S. Hendy, and V. G. Pimenov, "An Efficient Hybrid Numerical Scheme for Nonlinear Multiterm Caputo Time and Riesz Space Fractional-Order Diffusion Equations with Delay", J. Funct. Spaces 2021, Art. ID 5922853 (2021). DOI: 10.1155/2021/5922853
-
V. G. Pimenov and E. E. Tashirova, "Numerical Method for Fractional Diffusion-Wave Equations with Functional Delay", Izv. Inst. Matem. Inform. Udmurt. State Univer. 57, 156-169 (2021). DOI: 10.35634/2226-3594-2021-57-07 EDN: XNVYGX
-
N. S. Belevtsov and S. Yu. Lukashchuk, "Parallel Algorithm for Numerical Solving of Fractional Differential Generalized Poisson Equation", in Proc. Int. Conf. on Parallel Computing Technologies, Kaliningrad, Russia, April 2-4, 2019 (South Ural State Univ., Chelyabinsk, 2019), pp. 165-174.
-
R. R. Gubaidullin, S. Yu. Lukashchuk, and A. V. Yuldashev, "Parallel Algorithms for Solving Initial Boundary Problems for Fractional Differential Equations", in Proc. Int. Conf. on Parallel Computing Technologies, Kaliningrad, Russia, April 2-4, 2019 (South Ural State Univ., Chelyabinsk, 2019), pp. 232-238.
-
C. Gong, W. Bao, G. Tang, et al., "A Parallel Algorithm for the Two-Dimensional Time Fractional Diffusion Equation with Implicit Difference Method", Sci. World J. 2014. Article ID 219580 (2014). DOI: 10.1155/2014/219580
-
X. Li and Y. Su, "A Parallel in Time/Spectral Collocation Combined with Finite Difference Method for the Time Fractional Differential Equations", J. Algorithms Comput. Technol. 15 (2021). DOI: 10.1177/17483026211008409
-
P. de Luca, A. Galletti, H. R. Ghehsareh, et al., "A GPU-CUDA Framework for Solving a Two-Dimensional Inverse Anomalous Diffusion Problem", in Advances in Parallel Computing. Parallel Comput. Technol. Trends (Amsterdam, IOS Press, 2020), Vol. 36, pp. 311-320. DOI: 10.3233/APC200056
-
X. Yang and L. Wu, "A New Kind of Parallel Natural Difference Method for Multi-Term Time Fractional Diffusion Model", Mathematics 8 (4), 596-615 (2020). DOI: 10.3390/math8040596 EDN: YKCCHD
-
Q. Wang, J. Liu, C. Gong, et al., "An Efficient Parallel Algorithm for Caputo Fractional Reaction-Diffusion Equation with Implicit Finite-Difference Method", Adv. Differ. Equ. 2016. Article Number: 207 (2016). DOI: 10.1186/s13662-016-0929-9
-
N. Alimbekova, A. Berdyshev, and D. Baigereyev, "Parallel Implementation of the Algorithm for Solving a Partial Differential Equation with a Fractional Derivative in the Sense of Riemann-Liouville", in Proc. IEEE Int. Conf. on Smart Information Systems and Technologies (SIST), Nur-Sultan, Kazakhstan, April 28-30, 2021.
-
M. A. Sultanov, E. N. Akimova, V. E. Misilov, and Y. Nurlanuly, "Parallel Direct and Iterative Methods for Solving the Time-Fractional Diffusion Equation on Multicore Processors", Mathematics 10 (3). Article Number: 323 (2022). DOI: 10.3390/math10030323
-
N. N. Yanenko, A. N. Konovalov, A. N. Bugrov, and G. V. Shustov, "Organization of Parallel Computing and the Thomas Algorithm Parallelization", in Numerical Methods in Continuum Mechanics (Comput. Center Sib. Branch of USSR Acad. Sci., Novosibirsk, 1978), Vol. 9, Issue 7, pp. 139-146.
-
E. N. Akimova, Parallel Algorithms for Solving the Gravimetry, Magnetometry, and Elasticity Problems on Multiprocessor Systems with Distributed Memory, Doctoral Dissertation in Mathematics and Physics (Institute of Mathematics and Mechanics, Ekaterinburg, 2009). EDN: QEPTZZ
-
N. J. Ford and A. C. Simpson, "The Numerical Solution of Fractional Differential Equations: Speed Versus Accuracy", Numer. Algorithms 26 (4), 333-346 (2001). DOI 10.1023/A: 1016601312158. EDN: ERIUQR
Выпуск
Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения.
Параллельные программные средства и технологии.
Другие статьи выпуска
В статье рассмотрен подход к автоматизированному распараллеливанию программ для кластеров с помощью системы SAPFOR (System FOR Automated Parallelization). Главной целью системы SAPFOR является автоматизация процесса отображения последовательных программ на параллельные архитектуры в модели DVMH, которая является моделью программирования, основанной на директивах. Помимо этого, система SAPFOR позволяет выполнять автоматически некоторый класс преобразований над исходным кодом программы по запросу пользователя через графический интерфейс. На определенных классах задач пользователь системы SAPFOR может рассчитывать на полностью автоматическое распараллеливание, если программа была написана или приведена к потенциально параллельному виду. Также в статье описаны подходы к построению схем распределения данных и вычислений на распределенную память в модели DVMH. Эффективность полученных алгоритмов построения схем аспределения данных и вычислений продемонстрирована на примере некоторых приложений из пакета NAS Parallel Benchmarks.
В данной статье рассматривается балансно-характеристический численный метод решения гиперболических систем уравнений на треугольных расчетных сетках. Описываются основные шаги алгоритма на примере решения двумерных уравнений мелкой воды. Метод верифицирован и проведено его сравнение с методами, разработанными другими авторами, на основных тестах для уравнений мелкой воды над ровным дном.
In this paper, we consider the Fredholm integral equations of the second kind and construct a new iterative scheme associated to the Nyström method, which was elaborated by Atkinson to approximate the solution over a large interval. Primarily, we demonstrate the inability to generalize the Atkinson iterative methods. Then, we describe our modified generalization in detail and discuss its advantages such as convergence of the iterative solution to the exact solution in the sense norm of the Banach space С0[a,b]. Finally, we give a numerical examples to illustrate the accuracy and reliability of our generalization.
В статье рассматривается параллельный алгоритм решения задач глобальной оптимизации и обсуждается его реализация с использованием набора инструментов Intel oneAPI. Предполагается, что целевая функция задачи задана как “черный ящик” и удовлетворяет условию Липшица. Изложенный в статье параллельный алгоритм использует схему редукции размерности на основе кривых Пеано, которые непрерывно и однозначно отображают отрезок вещественной оси на гиперкуб. В качестве средства для реализации параллельного алгоритма использован инструментарий Intel oneAPI, который позволяет писать один код как для центрального процессора, так и для графических ускорителей. Приведены результаты вычислительных экспериментов, полученные при решении серии сложных задач многоэкстремальной оптимизации.
На сегодняшний день многопроходный метод PIV (Particle Image Velocimetry) широко используется в области экспериментальной механики жидкости и газа из-за его высокой надежности при решении практических задач. Однако он имеет известное ограничение, связанное с ошибками, возникающими при вычислении производных скорости, необходимых для деформации обрабатываемых PIV-изображений при повышении производительности метода. Поскольку количество ошибок увеличивается с применением схем более высокого порядка, на практике чаще всего ограничиваются первым порядком, что в свою очередь приводит к снижению пространственного разрешения. В данной работе предлагается метод, допускающий применение схем более чем второго порядка, что позволяет заметно повысить точность измерения скорости и ее производных и тем самым увеличить пространственное разрешение. Метод не требует восстановления ошибочных векторов скорости, позволяет избежать численного расчета производных скорости и легко применим на практике.
Исследованы закономерности процессов испарения и конденсации чистого пара в методе решеточных уравнений Больцмана. Выполнено моделирование этих процессов при постоянных во времени потоках пара на границе расчетной области. Показано, что в этом случае осуществляются квазистационарные режимы испарения и конденсации. Предложен простой численно эффективный метод задания потока пара на плоской границе расчетной области путем вычисления функций распределения на входящих характеристиках метода решеточных уравнений Больцмана. В расчетах показано, что поток массы при испарении плоской поверхности пропорционален разности плотностей насыщенного и окружающего пара при данной температуре поверхности, что хорошо согласуется с законом Герца-Кнудсена. Результаты трехмерного и одномерного моделирования методом решеточных уравнений Больцмана совпадают с высокой точностью. Показано, что отношение разности плотностей к потоку вещества на границе фаз при заданной температуре линейно зависит от времени релаксации как для испарения, так и для конденсации. Исследовано влияние температуры на интенсивность потоков испарения и конденсации чистого пара. Обнаружена зависимость процессов испарения и конденсации от времени релаксации, которое определяет кинематическую вязкость флюида.
Процесс распараллеливания программ может быть затруднён ввиду их оптимизации под последовательное выполнение. Из-за этого полученная параллельная версия может быть неэффективной, а в некоторых случаях распараллеливание оказывается невозможным. Решить указанные проблемы помогают преобразования исходного кода программ. В данной статье рассматривается реализации в системе автоматизированного распараллеливания SAPFOR (System FOR Automated Parallelization) преобразований последовательных Фортран-программ, позволяющих облегчить работу пользователя в системе и существенно снизить трудоемкость распараллеливания программ. Применение реализованных преобразований в системе SAPFOR продемонстрировано на прикладной программе, решающей систему нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных. Также было произведено сравнение производительности полученной параллельной версией с версиями, распараллелеными вручную с использованием DVM и MPI технологий.
Издательство
- Издательство
- МГУ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- оссийская Федерация, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1
- Юр. адрес
- оссийская Федерация, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1
- ФИО
- Садовничий Виктор Антонович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- info@rector.msu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9391000
- Сайт
- https://msu.ru/