Loading…
Academic Journal
Применение высокопроизводительных вычислений для решения задачи Коши с дробным уравнением Риккати по нелокальной неявной конечно-разностной схеме
Твёрдый, Д.А., Паровик, Р.И.
Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki, Vol 46, Iss 1, Pp 103-117 (2024)
Saved in:
Title | Применение высокопроизводительных вычислений для решения задачи Коши с дробным уравнением Риккати по нелокальной неявной конечно-разностной схеме |
---|---|
Authors | Твёрдый, Д.А., Паровик, Р.И. |
Publication Year |
2024
|
Source |
Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki, Vol 46, Iss 1, Pp 103-117 (2024)
|
Description |
В статье представлено исследование вычислительной эффективности параллельной версии численного алгоритма для решения уравнения Риккати с производной дробного перменного порядка типа Герасимова-Капуто. Численный алгоритм представляет собой нелокальную неявную конечно-разностную схему, которая сводится к системе нелинейных алгебраических уравнений и решается с помощью модифицированного метода Ньютона. Нелокальность численной схемы создает высокую вычислительную нагрузку на вычислительные ресурсы, из-за чего возникает необходимость в реализации эффективных параллельных алгоритмов их решения. Исследуемый на эффективность численный алгоритм реализован на языке C из-за его универсальности при работе с памятью. Распаралеливание проводилось с помощью технологии OpenMP. Проводится серия вычислительных экспериментов на вычислительном сервере NVIDIA DGX STATION (Институт математики имени В.И. Романовского, г. Ташкент, Узбекистан) и ноутбуке HP Pavilion Gaming Laptop Z270X, где решалась задача Коши для дробного уравнения Риккати с непостоянными коэффициентами. На основе среднего времени вычисления вычисляются: ускорение, эффективность и стоимость алгоритма. Из анализа данных видно, что OpenMP параллельная программная реализация нелокальной неявной конечно-разностной схемы показывает ускорение работы от 9-12 раз в зависимости от количества задействованных ядер CPU.
|
Document Type |
article
|
Language |
English
Russian |
Publisher Information |
KamGU by Vitus Bering, 2024.
|
Subject Terms | |