vem: 2.6.1.2.2 - Formulação Implícita t t t t t ( −4k) u + K( u + u + u + u ) t+ 1 ui, j 1 i, j i+ 1, j i−1, j i, j+ 1 i, j−1 = . (6) Na formulação implícita, as equações resultantes são acopladas, o que exige a resolução de um sistema de equações a cada passo de tempo. Usando (3) e (4), vem: u t+ 1 i. j − u Δt t i, j u t i, j 14 2 2 [ ] + O[ ( Δy) ] t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 ⎛ ui+ 1, j − 2ui, j + ui−1, j ui, j+ 1 − 2ui, j + ui, j−1 ⎞ = α ⎜ + ⎟ + O( Δt ) + O ( Δx) ⎜ 2 2 ( x) ( y) ⎟ , e ⎝ Δ Δ ⎠ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ⎟ t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 ⎛ ⎛ ⎞⎞ ⎛ + + ⎞ ⎜ ⎜ 1 1 u ⎟⎟ + + 1, u −1, u , + 1 u t 1 i j i j i j i, j−1 = 1+ 2α Δt − Δ ⎜ + ⎜ ⎜ + 2 2 ⎟ ui, j α t ⎟ ⎜ 2 2 . ⎝ ⎝ Δx Δy ⎠⎠ ⎝ Δx Δy ⎠ ?t Fazendo ?x = ? y = h e definindo K = a , vem: 2 h t i, j 2.6.1.3 - Equação hiperbólica t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 ( 1+ 4k) u −K( u + u + u + u ) u = , e i, j i+ 1, j i−1, j i, j+ 1 i, j−1 t t+ 1 t+ 1 t+ 1 t 1 ( u + K( u + u + u + u ) t+ 1 ⎛ 1 ⎞ + u i, j = ⎜ ⎟ i, j i+ 1, j i−1, j i, j+ 1 i, j−1 . (7) ⎝1 + 4k ⎠ Este tipo de EDP descreve problemas que envolvem propagação, transporte. Será agora discretizada a equação da onda linear de primeira ordem bidimensional. A equação é da forma ∂u ⎡ ∂u ∂u ⎤ Assim, = − ∂ ⎢c1 + c2 ⎥ . t ⎣ ∂t ∂y ⎦ 2.6.1.3.1 - Formulação explícita Usando (3) e (4), vem u t+ 1 i, j fazendo Δ x = Δy = h e c c = c , vem: t ut + ∇ . ( uc) = 0, onde c = ( c1, c2 ) . t t t t t − ui, j ⎡ ui+ 1, j −u i−1, j ui, j+ 1 −u i, j−1 ⎤ = −⎢c1 + c2 ⎥ , Δt ⎢⎣ 2Δx 2Δy ⎥⎦ 1 = 2
2.6.1.3.2 - Formulação implícita Usando (3) e (4), vem: u t+ 1 i, j − u Δt t i, j ⎡ = −⎢c ⎢⎣ fazendo Δ x = Δy = h e c c = c , vem: 1 = 2 15 t t t t ( u + u + u + u ) Δt = . (8) 2h t+ 1 t ui, j ui, j − c i+ 1, j i−1, j i, j+ 1 i, j−1 1 u t+ 1 i+ 1, j −u 2Δx t+ 1 i−1, j + c Δt 2 u t+ 1 i, j+ 1 −u 2Δy t+ 1 i, j−1 ⎤ ⎥ , ⎥⎦ t+ 1 t+ 1 t+ 1 t+ 1 ( u + u + u + u ) t+ 1 t u i, j = ui, j − c i+ 1, j i−1, j i, j+ 1 i, j−1 (9) 2.7 - APLICAÇÃO DO <strong>MÉTODO</strong> ODD-EVEN HOPSCOTH (OEH) O método é eficiente e tem boa precisão, conforme [33, 55]. As equações explícitas e implícitas são aplicadas em quatro varreduras. Considere iter como o número da iteração. Primeiro, a equação explícita é aplicada quando i + j + iter é par, e a equação implícita é aplicada quando i + j + iter é ímpar. Depois, a equação explícita é aplicada quando i + j + iter é ímpar e a equação implícita é aplicada quando i + j + iter é par. Essas quatro varreduras formam um passo do método Hopscotch. A figura 7 a seguir ilustra a aplicação do método. Os valores aproximados da solução nos pontos no instante de tempo t estão ilustrados com o uso do preenchimento em branco dos círculos que envolvem os pontos da discretização, na figura 7a. Primeiro, aplica-se a equação explícita em pontos alternados, começando no ponto acima e à esquerda, o que provê aproximações para os pontos da discretização identificáveis com o preenchimento em cinza dos círculos à sua volta. Após a aplicação da equação explícita, o domínio fica como na figura 7b. Em seguida, tendo em vista que os pontos envoltos por círculos cinza correspondem a informações no instante de tempo atualizado, t + ½, pode-se aplicar a fórmula implícita para obter aproximações neste instante de tempo, para os pontos que ainda não dispõem de aproximação para t + ½, ou seja, aqueles envoltos por círculos brancos (figura 7c). Note que todos os pontos necessários ao cálculo da equação implícita já estavam um instante de tempo à frente, e assim o cálculo da equação implícita se torna explícito, dispensando a resolução de um sistema de equações. Ao final desse procedimento o tempo será t + ½. Posteriormente, o passo se completa com a repetição do procedimento, invertendo a utilização da equação utilizada em cada ponto do domínio. A cada meio-passo torna-se necessário comunicar Agora, a equação explícita é aplicada aos pontos envoltos por círculos com preenchimento em 2h
- Page 1 and 2: Universidade Federal Fluminense MAU
- Page 3 and 4: PARALELIZAÇÃO DA RESOLUÇÃO DE E
- Page 5 and 6: Resumo Este trabalho propõe estuda
- Page 7 and 8: 1. Métodos Numéricos 2. Solução
- Page 9 and 10: SUMÁRIO CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO .
- Page 11 and 12: 6.6 - DESEMPENHO DO PARTICIONADOR P
- Page 13 and 14: Figura 41 - Processo de refinamento
- Page 15 and 16: CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO INTRODUÇ
- Page 17 and 18: CAPÍTULO 2 EQUAÇÕES DIFERENCIAIS
- Page 19 and 20: onde u é a solução, g é uma fun
- Page 21 and 22: aceitável em todo o domínio. Téc
- Page 23 and 24: 2.5 - MÉTRICAS A seguir estão def
- Page 25 and 26: Discretização Partindo das expans
- Page 27: u t i, j ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
- Page 31 and 32: método Hopscotch com processamento
- Page 33 and 34: no quadrado unitário [ ≤ , x ≤
- Page 35 and 36: Com o intuito de pesquisar qual o m
- Page 37 and 38: K (60 x 60) Quant. de iterações T
- Page 39 and 40: t = 1,25s 25 t = 1,50s Figura 15 -
- Page 41 and 42: CAPÍTULO 3 APLICAÇÕES PARALELAS
- Page 43 and 44: 3.1.3 - Escalabilidade A escalabili
- Page 45 and 46: ) Máquinas MIMD: Essas máquinas e
- Page 47 and 48: Figura 18 - Exemplo de uma “fat-t
- Page 49 and 50: Figura 20 - Exemplo de particioname
- Page 51 and 52: oeste noroeste sudoeste Figura 24 -
- Page 53 and 54: MPI_Buffer_attach: Cria um “buffe
- Page 55 and 56: Eficiência 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0
- Page 57 and 58: As figuras 29 e 30 a seguir apresen
- Page 59 and 60: Tamanho domínio 240 x 240 480 x 48
- Page 61 and 62: CAPÍTULO 4 O REFINAMENTO ADAPTATIV
- Page 63 and 64: efinamento inicial, as regiões pod
- Page 65 and 66: é a seguinte: Figura 38 - Um domí
- Page 67 and 68: Figura 42 - Comunicação entre fra
- Page 69 and 70: do domínio entre os processadores
- Page 71 and 72: elementos, pontos ou linha de matri
- Page 73 and 74: 5.1.5 - Metaheurísticas Uma metahe
- Page 75 and 76: apresentados vários projetos que t
- Page 77 and 78: uscam minimizar o perímetro das pa
- Page 79 and 80:
5.4 - IMPLEMENTAÇÃO DO REFINAMENT
- Page 81 and 82:
onde G é o ganho obtido por balanc
- Page 83 and 84:
) É calculado, usando a fórmula (
- Page 85 and 86:
Figura 48 - Exemplo de subdivisão
- Page 87 and 88:
6.3 - TRÁFEGO DAS FRANJAS A cada i
- Page 89 and 90:
seguir Inicializa montaEstrutura va
- Page 91 and 92:
As referências [7, 56] indicam alg
- Page 93 and 94:
Tabela 12 - Comparação entre os p
- Page 95 and 96:
lim2[a][b][c], ndeForam[a][b][c], q
- Page 97 and 98:
i) Rotina distribui Executa duas fu
- Page 99 and 100:
) Rotina verificaErro Calcula a nor
- Page 101 and 102:
A figura 62 a seguir é um exemplo
- Page 103 and 104:
As figuras 63 e 64 a seguir apresen
- Page 105 and 106:
Índice de desbalanceamento (ID) 0,
- Page 107 and 108:
q Tabela 18 - Ganho para o balancea
- Page 109 and 110:
desenvolvido aqui foi projetado. O
- Page 111 and 112:
Pode ser observado, comparando com
- Page 113 and 114:
Ganho 12 10 8 6 4 2 0 Ganho (Eq. da
- Page 115 and 116:
CAPÍTULO 7 CONCLUSÕES CONCLUSÕES
- Page 117 and 118:
APÊNDICE A Uma breve descrição d
- Page 119 and 120:
metis-4.0> pmetis Graphs/4elt.graph
- Page 121 and 122:
APÊNDICE B Uma breve descrição d
- Page 123 and 124:
Assignment output file: `a' (normal
- Page 125 and 126:
APÊNDICE C Uma breve descrição d
- Page 127 and 128:
APÊNDICE D Ambiente dos Testes Os
- Page 129 and 130:
[13] Brown, D.; Henshaw, W.; Quinla
- Page 131 and 132:
[39] Gustafson, J. L., Reevaluating
- Page 133 and 134:
198-206, hospedado no sítio http:/
- Page 135 and 136:
National Research Institute for Mat