Comparison of Linear System Solvers Applied to Diffusion-Type Finite Element
Idioma: inglés
Editorial: Forgotten Books, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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Print on Demand. This book explores the performance of various iterative methods for solving the linear systems that arise from the finite element approximations of self-adjoint elliptic partial differential operators. The methods are compared based on their efficiency on serial and parallel machines, offering a comprehensive analysis of their strengths and weaknesses within different computational environments. The author presents a detailed study of several methods, including diagonal scaling, incomplete Cholesky decomposition, hierarchical basis functions, and a Neumann-Dirichlet domain decomposition technique. Numerical results obtained from tests performed on the NYU Ultracomputer Prototype are included, providing valuable insights into the practical performance of these methods. Through its rigorous analysis and practical testing, this book contributes significantly to the field of computational methods for solving partial differential equations, making it a valuable resource for researchers and practitioners in scientific computing, engineering, and applied mathematics. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
N° de ref. del artículo 9781332868490_0
- Título
- Comparison of Linear System Solvers Applied to Diffusion-Type Finite Element
- Autor
- Anne Greenbaum, Congming Li
- Editorial
- Forgotten Books
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- New
- Tipo de libro
- print-on-demand item
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1332868495
- ISBN 13
- 9781332868490
- Catálogos de vendedores
- Calculus
All of these methods offer some opportunity for exploiting parallelism. In fact, for a fixed number of processors P, if the problem size is large enough, then each of thesei methods can achieve a full factor of P speedup over its serial execution time.'the fonly; differences lie in the size and serial execution time of problem needed to achieve this factor of P speedup; i.e., in the granularity of parallel tasks compared to the total work per formed.
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