Клеточно-автоматное моделирование волновых процессов в неоднородной среде Летняя школа по параллельному программированию 2010 Студенты: Риндевич К., Медянкин.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Моделирование процессов образования устойчивых структур с помощью самоорганизующихся клеточных автоматов Летняя школа 2012 Шарифулина Анастасия.
Advertisements

Параллельная реализация метода частиц в ячейках (PIC) в системе Charm++ Студентка: Ткачёва А.А., ФПМИ, 5 курс Руководитель: Перепелкин В.А. Зимняя школа,
Генерация вероятностных автоматов методами Reinforcement Learning Выполнил: Иринёв А. В. Руководитель: Шалыто А. А.
Реализация модели многочастичного газа FHP-MP на графическом ускорителе Подстригайло Алена, гр Научный руководитель: к.ф.-м.н. Калгин К.В.
Летняя школа по параллельному программированию 2012 Название проекта: Клеточно-автоматное моделирование синхронного режима разделения фаз с помощью MPI.
Эффективная параллельная реализация асинхронных клеточно-автоматных алгоритмов Калгин Константин ИВМиМГ СО РАН
Автоматизация процедур диагностики и планирования операций в ортопедии часть 2 Руководитель проекта: к.т.н., доцент Петрухин А.В. Аннотация.
Новосибирский государственный университет Механико-математический факультет Кафедра вычислительных систем Численное моделирования распространения упругих.
Выпускная работа по «Основам информационных технологий» Магистрант кафедры теоретической физики Глод Максим Евгеньевич Руководители: профессор Борздов.
Заглавие Статистическое моделирование в задачах регионального переноса атмосферных примесей.
Мелкозернистый параллелизм клеточно-автоматных моделей пространственной динамики Лекция 4 Руководитель: д.т.н., проф., Бандман О.Л. Лектор: к.ф.-м.н.,
Марковские процессы. Понятие случайного процесса Понятия: Cостояние Переход Дискретный случайный процесс Непрерывный случайный процесс.
Московский физико-технический институт Институт ядерных исследований РАН Выпускная квалификационная работа на степень бакалавра студента 881 группы Шкерина.
Две задачи физики нейтрино студента 607 группы А. В. Лохова. Научный руководитель доктор физ.-мат. наук, профессор А. И. Студеникин. Резенцент доктор физ.-мат.
1 Лекции по физике. Механика Волновые процессы. Релятивистская механика.
Исследование проблемы неинвариантности относительно поворота при решении уравнения Пуассона на декартовой сетке. Выполнили: Агафонцев А.А. Добролюбова.
Решить графически уравнение х 2 -4х+2=0. 1. Построить график функции у=х 2 -4х Решение уравнения – точки пересечения графика функции с осью Ох.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИНТЕРФЕРОМЕТРА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ЭФФЕКТА ФИЗО П.С. Тиунов Студент, кафедра «Физика» Научный руководитель: В.О. Гладышев,
Программные средства визуализации данных. Зачем нужны графики?
2006 Методы и параллельные алгоритмы идентификации моделей сложных систем. Санкт-Петербургский Государственный университет информационных технологий, механики.
Транксрипт:

Клеточно-автоматное моделирование волновых процессов в неоднородной среде Летняя школа по параллельному программированию 2010 Студенты: Риндевич К., Медянкин П. Руководители: Логинова А.В.

Модель HPP RP(2) Состояния клеткиЧетыре соседа у каждой клетки Движущиеся частицы единичной массы с единичной скоростью Частицы покоя с массой 2 и 4

Правила модели HPP RP(2) Столкновения частиц Образование частиц покоя Разрушение частиц покоя

Начальное состояние Начальное состояние системы определяется вектором начальных вероятностей вероятности присутствия движущихся частиц вероятности присутствия частиц покоя

Эволюция системы Переход системы в новое состояние состоит из двух этапов: - столкновение - сдвиг

Вероятности переходов Вероятность перехода клетки из одного состояния в другое рассчитывается на основе параметров среды - вероятность создания частицы покоя массой 2 - вероятность разрушения частицы покоя массой 2 - вероятность создания частицы покоя массой 4 - вероятность разрушения частицы покоя массой 4

Исходное состояние Пример

Состояние AСостояние B Особенности расчета вероятностей Дополнительный способ перехода из состояния A в состояние B: Одновременное создание и разрушение частицы покоя

x плотность x

x Распространение волны в плотной среде

x плотность Распространение волны в неоднородной среде

x плотность Распространение волны в неоднородной среде

Эффективность параллельной версии Эффективность распараллеливания ниже линейной из-за необходимости синхронизации на каждой итерации 1 st thread 2 nd thread 3 rd thread

Правила модели

Визуализация. Построение графиков плотности x плотность

Визуализация. Построение графиков скоростей x скорость

Визуализация. Эволюция клеточного автомата

Исследование зависимости модельной скорости от изменения различных вероятностей Исходные данные для всех исследований Равенство вероятностей HPP2rp модель Равновероятное начальное распределение

Исследование зависимости модельной скорости от изменения вероятности создания частицы покоя массы 4

Исследование зависимости модельной скорости от изменения вероятности создания частицы покоя массы 2

Исследование зависимости модельной скорости от изменения вероятности P

Изменение среднего количества движущихся частиц

Изменение среднего количества частиц покоя массы 2

Изменение среднего количества частиц покоя массы 4