Участник:Alexboboshko/Решение начальной задачи Коши для системы ОДУ методом Рунге-Кутта 4-го порядка: различия между версиями
Alina (обсуждение | вклад) |
Alina (обсуждение | вклад) |
||
Строка 33: | Строка 33: | ||
==== Метод Рунге-Кутта четвертого порядка ==== | ==== Метод Рунге-Кутта четвертого порядка ==== | ||
+ | Зададим равномерную сетку | ||
+ | :<math> | ||
+ | x_i = a + ih,\ i = 1,\dots, n,\ h = \frac{b-a}{n} | ||
+ | </math> | ||
+ | |||
+ | Введём обозначения <math>y(x_i) = y_i</math>. | ||
:<math> | :<math> | ||
\begin{cases} | \begin{cases} |
Версия 15:53, 7 октября 2016
РК | |
Последовательный алгоритм | |
Последовательная сложность | [math] 4mn [/math] |
Объём входных данных | [math] m + 3 [/math] |
Объём выходных данных | [math] (m+1)n [/math] |
Параллельный алгоритм | |
Высота ярусно-параллельной формы | ? |
Ширина ярусно-параллельной формы | ? |
Основные авторы описания:
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Ме́тоды Ру́нге — Ку́тты — важное семейство численных алгоритмов решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Данные итеративные методы явного и неявного приближённого вычисления были разработаны около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.
Формально, методом Рунге — Кутты является модифицированный и исправленный метод Эйлера, они представляют собой схемы второго порядка точности. Существуют стандартные схемы третьего порядка, не получившие широкого распространения.
1.2 Математическое описание алгоритма
1.2.1 Общая формулировка методов
Рассматриваем задачу Коши
- [math] \frac{du}{dt} = f(t,u), u(0)=u_0 [/math]
Явный m-этапный метод Рунге-Кутта состоит в следующем. Пусть решение [math] y_n = y(t_n) [/math] уже известно. Задаются числовые коэффициенты [math] a_i, \ b_{ij},\ i = 2, 3, \dots, m,\ j = 1, 2, \dots, m-1,\ \sigma_i,\ i = 1, 2, \dots, m, [/math] и последовательно вычисляются функции
- [math] \begin{array}{l} k_1 = f(t_n, y_n), \ k_2 = f(t_n+a_2\tau,\ y_n+b_{21}\tau k_1) \\ k_3 = f(t_n+a_3 \tau, \ y_n+b_{31}\tau k_1+b_{32}\tau k_2), \ \dots, \\ k_m = f(t_n+a_m \tau, \ y_n+b_{m1}\tau k_1+b_{m2}\tau k_2+\dots+b_{m,m-1}\tau k_{m-1}) \end{array}{l} [/math]
Затем из формулы [math]\frac{y_{n+1}-y_n}{\tau} = \sum_{i = 1}^{m} \sigma_i k_i [/math] находится новое значение [math] y_{n+1} = y(t_{n+1}) [/math]
1.2.2 Метод Рунге-Кутта четвертого порядка
Зададим равномерную сетку
- [math] x_i = a + ih,\ i = 1,\dots, n,\ h = \frac{b-a}{n} [/math]
Введём обозначения [math]y(x_i) = y_i[/math].
- [math] \begin{cases} \bar k_1 = h\bar f(x_i,\bar y_i)\\ \bar k_2 = h\bar f(x_i + h/2,\bar y_i + \bar k_1/2)\\ \bar k_3 = h\bar f(x_i + h/2,\bar y_i + \bar k_2/2)\\ \bar k_4 = h\bar f(x_i + h,\bar y_i + \bar k_3)\\ \bar y_{i+1} = \bar y_i + [ \bar k_1 + 2\bar k_2 + 2\bar k_3 + \bar k_4 ]/6 \\ \end{cases} [/math]
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
В описанной выше вычислительной схеме наиболее трудоемкой является операция расчета правых частей ОДУ при вычислении [math]k_i ( i = 1, \dots, 4) , [/math] то есть основное внимание следует уделить распараллеливанию этой операции.
1.4 Макроструктура алгоритма
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
1.6 Последовательная сложность алгоритма
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
Поскольку в описанной выше вычислительной схеме наиболее трудоемкой является операция расчета правых частей ОДУ при вычислении [math]k_i ( i = 1, \dots, 4) [/math], то основное внимание следует уделить распараллеливанию этой операции. Здесь будет применяться подход декомпозиции уравнений системы ОДУ на подсистемы. Поэтому для инициализации рассмотрим следующую схему декомпозиции данных по имеющимся процессорным элементам с локальной памятью: на каждый [math]\mu[/math]- ПЭ (процессорный элемент) ([math]\mu = 0, \dots, p-1 [/math]) распределяется [math] m/p [/math] дифференциальных уравнений и вектор [math] \bar y_0 [/math]. Далее расчеты производятся по следующей схеме:
- на каждом ПЭ одновременно вычисляются [math] n/p [/math] соответствующих компонент вектора [math] \bar k_1 [/math] по формуле [math] [ \bar k_1 ]_{\mu} = h[ \bar f(x_i, \bar y_i) ]_{\mu} [/math]
- для обеспечения второго расчетного этапа необходимо провести сборку вектора [math] \bar k_1 [/math] целиком на каждом ПЭ. Затем независимо выполняется вычисление компонент вектора [math] \bar k_2 [/math] по формуле [math] [ \bar k_2 ]_{\mu} = h[ \bar f(x_i + h/2,\bar y_i + 1/2 \bar k_1)]_{\mu} [/math];
- проводится сборка вектора [math] \bar k_2 [/math] на каждом ПЭ, вычисляются компоненты вектора [math] \bar k_3:\ [ \bar k_3 ]_{\mu} = h [\bar f(x_i + h/2,\bar y_i + 1/2 \bar k_2)]_{\mu} [/math];
- проводится сборка вектора [math] \bar k_3 [/math] на каждом ПЭ, вычисляются компоненты вектора [math] \bar k_4:\ [ \bar k_4 ]_{\mu} = h [\bar f(x_i + h,\bar y_i + \bar k_3)]_{\mu} [/math];
- рассчитываются с идеальным параллелизмом компоненты вектора [math] \bar y_{i+1}:\ [\bar y_{i+1}]_{\mu} = [\bar y_{i}]_{\mu} + ([ \bar k_1 ]_{\mu} + 2[ \bar k_2 ]_{\mu} + 2[ \bar k_3 ]_{\mu} + [ \bar k_4 ]_{\mu})/6\ [/math] и производится сборка вектора [math] \bar y_{i+1} [/math] на каждом ПЭ. Если необходимо продолжить вычислительный процесс, то полагается [math] i = i + 1 [/math] и осуществляется переход на п. 1
Заметим, что в данном алгоритме производится четыре операции вычисления вектора правых частей ОДУ, шестнадцать операций сложения векторов и умножения вектора на число и четыре операции глобальной сборки векторов.
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Локальность данных и вычислений
2.2.1 Локальность реализации алгоритма
2.2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.2.1.2 Количественная оценка локальности
2.2.1.3 Анализ на основе теста Apex-Map
2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.4.1 Масштабируемость алгоритма
2.4.2 Масштабируемость реализации алгоритма
2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
2.6 Выводы для классов архитектур
2.7 Существующие реализации алгоритма
3 Литература
[1]
<references \>