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SC²S Colloquium - June 10, 2009

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Date: June 10
Room: 02.07.023
Time: 15 pm, s.t.

15:00 Uhr - Atanas Atanasov - Design und Implementierung eines Computational Steering Frameworks für CFD-Simulationen (DA)

Die signifikante Steigerung der Rechnerleistung in den letzten Jahren hat zu großen Veränderungen der Simulation von physikalischen Prozessen geführt. Die vorhandenen Hardware- und Software- Komponenten erlauben heute die Umstellung von Batch-mode Simulation und POSTVisualisierung der Ergebnisse zu Echtzeitmonitoring und interaktiver Steuerung der Simulation. Die Fähigkeit, Parameter einer laufender Simulation zu überwachen und zu verändern wird als Computational Steering bezeichnet. In Rahmen dieser Diplomarbeit wird das existierende PDE Framework Peano für CFD Simulation auf regulären und adaptiven kartesischen Gitter um Überwachungs- und Interaktionskomponenten erweitert. Es werden die Bewegung einfacher Geometrien und die Veränderung verschiedener Randbedingungen und deren Einflüsse auf die Simulation untersucht. Als Schnittstelle für den Benutzerinteraktion wird eine graphische Oberfläche mit Hilfe der QT-Bibliothek und des Visualization Toolkit implementiert.


15:15 Uhr - Sebastian Pohle - Numerical Solution Methods for Nonlinear Equation Systems of the SDSIrep Reputation System (IDP)

Das SDSIrep-Reputationssystem benötigt die Lösung eines großen polynomiellen Gleichungssystems. Als nichtlineare Löser wurden Newton-Verfahren, Newton-ähnliche Verfahren höherer Ordnung sowie nichtlineare Splitting-/Gradientenverfahren angewendet. Für den impliziten linearen Newton-Schritt wurden Splitting- und Gradientenverfahren benutzt. Die Rechnung wurde für verschiedene (dünnbesetzte) Matrix-Repräsentationen ausgeführt, darüber hinaus wurde eine speziell angepasste effiziente Datenstruktur implementiert. Speicherbedarf und Rechenzeit konnten somit von kubisch auf Exponent ~1.5 in der Anzahl der Variablem im Reputations-Gleichungssystem reduziert werden.

The SDSIrep reputation system requires the solution of a large polynomial equation system. Newton’s method, Newton-like higher order methods, and nonlinear splitting/gradient methods are used as nonlinear solver. The implicit linear Newton step utilizes splitting and gradient methods. The computations are made with several (sparse) matrix representations, and an adapted efficient data structure has been implemented. Memory requirement and computation time have been reduced from cubic relation to a power law of exponent ~1.5, with respect to the number of variables in the reputation equation system.