Heuristika pro vyvažování kvalit se třemi variantami hraničního Sloanova algoritmu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A03107453" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:03107453 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21110/05:03107453

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Quality Balancing Heuristics with Three Variants of Sloan Algorithm

Popis výsledku v původním jazyce

We use a parallel direct solver based on the Schur complement method for solving large sparse linear systems arising from the finite element method. A domain decomposition of a problem is performed using a graph partitioning. It results in sparse submatrices. An envelope method is used to store these submatrices in the memory and to factorize them. Prior to the solution, the variables of each submatrix are reordered by the Sloan algorithm to minimize qualities: memory requirements and the factorizationtime. These qualities are usually disbalanced. In this paper, we describe results of integrating our recently developed Quality Balancing (QB) heuristics and our modification of the Sloan algorithm, called Boundary Sloan algorithm (BSA), to balance the qualities. We discuss the issues of behaviour of the QB heuristics and evaluate the results of implementation of 3 variants of the Sloan algorithm within the QB heuristics.

Název v anglickém jazyce

Quality Balancing Heuristics with Three Variants of Sloan Algorithm

Popis výsledku anglicky

We use a parallel direct solver based on the Schur complement method for solving large sparse linear systems arising from the finite element method. A domain decomposition of a problem is performed using a graph partitioning. It results in sparse submatrices. An envelope method is used to store these submatrices in the memory and to factorize them. Prior to the solution, the variables of each submatrix are reordered by the Sloan algorithm to minimize qualities: memory requirements and the factorizationtime. These qualities are usually disbalanced. In this paper, we describe results of integrating our recently developed Quality Balancing (QB) heuristics and our modification of the Sloan algorithm, called Boundary Sloan algorithm (BSA), to balance the qualities. We discuss the issues of behaviour of the QB heuristics and evaluate the results of implementation of 3 variants of the Sloan algorithm within the QB heuristics.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/IBS3086102" target="_blank" >IBS3086102: Paralelní algoritmy pro rozsáhlé simulace na svazcích (klastrech) PC</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2005

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the IASTED International Conference on PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING AND NETWORKS PDCN 2005

ISBN

0-88986-468-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

644-650

Název nakladatele

ACTA Press

Místo vydání

Anaheim

Místo konání akce

Innsbruck

Datum konání akce

15. 2. 2005

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—