PARALLEL COMPUTING OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS-BASED APPLICATIONS

PARALLEL COMPUTING OF PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS-BASED APPLICATIONS (Libro en papel)

Editorial:
UNIVERSIDAD DE ALMERÍA
Año de edición:
Materia
Programación
ISBN:
978-84-8240-884-2
Páginas:
156
Encuadernación:
Otros
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La mayoría de los modelos matemáticos empleados para describir fenómenos físicos reales en ciencia e ingeniería están gobernados por ecuaciones parciales diferenciales no-lineales dependientes del tiempo PDEs (Partial Differential Equations). Generalmente, la solución de dichas ecuaciones requiere una discretización usando métodos como los de diferencias finitas, elementos finitos, volúmenes finitos o métodos de los momentos. El análisis del comportamiento de los modelos matemáticos basados en PDEs para sistemas reales es muy costoso desde el punto de vista computacional, y los costes pueden ser tan enormes que su implementación paralela se convierte en la única solución.
Adicionalmente, la reciente disponibilidad en el mercado de la computación de alta prestación de arquitecturas de nodos de memoria compartida conectados entre si ha incrementado la importancia de diseñar códigos eficientes apropiados para explotar estas plataformas. Dichas plataformas soportan tres paradigmas de comunicación: 1) el paradigma de memoria compartida, 2) el paradigma de paso de mensajes, y 3) el paradigma híbrido, que consiste en la combinación de los dos paradigmas anteriores. Cada uno de los paradigmas ofrece ventajas y desventajas en función de las características de la plataforma paralela y del problema.
Esta tesis analiza la solución numérica de tres aplicaciones científicas en física y en el campo del tratamiento de imágenes gobernadas por ecuaciones diferenciales, tridimensionales, independientes del tiempo. En particular, la primera aplicación es un método dependiente del tiempo que resuelve la ecuación integral del campo eléctrico para el análisis de la interacción entre hilos finos conductores y ondas electromagnéticas; la segunda aplicación es un método de diferencias finitas que resuelve la ecuación de difusión altamente acoplada con un sistemas masivo para filtrar imágenes 3D en biología celular y biomedicina; y la tercera aplicación es un conjunto de cuatro ecuaciones de reacción-difusión para simular el fenómeno de bursting en tres dimensiones, un fenómeno común en numerosos sistemas naturales.
Para ello, se analizan las características de los paradigmas de comunicación conforme se aplican para obtener las soluciones numéricas de las tres aplicaciones descritas anteriormente. Los resultados indican que es posible establecer una abstracción de los modelos de comunicación que permite un desarrollo eficiente, simple y robusto de los modelos de comunicación que son independientes de las arquitecturas de las diferentes plataformas usadas.