SC²S Colloquium - September 17, 2013

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Date: September 17, 2013
Room: 02.07.023
Time: 2:30 pm, s.t.


Benedikt Stegmaier: Verbesserte Implementierung eines Langrange'schen Mikrophysik Moduls für den geophysikalischen Strömungslöser EULAG

EULAG ist ein Löser für die nicht-hydrostatische, anelastische Näherung der Navier-Stokes-, Kontinuitäts- und weiteren thermodynamische Gleichungen. Dieses Modell erlaubt die Simulation von atmosphärischen Strömungen über einen weiten Skalenbereich.

Für die Untersuchung von dynamischen und mikrophysikalischen Vorgänge in natürlichen Zirren und Kondensstreifen existiert das Eismikrophysikmodul LCM. Dieses beschreibt die mikrophysikalische Entwicklung der Eiskristalle (Bildung, Wachstum, Sedimentation, Verdampfen, etc.) und die Interaktion mit dem Wasserdampf- und Temperaturfeld. Während das EULAG-Grundmodell im Gitterpunktsraum operiert und Finite Differenzen benutzt, verwendet das LCM-Modul einen Lagrange'schen Ansatz. Die Eigenschaften der Eiskristalle werden dabei statistisch über eine Vielzahl von Simulationspartikeln abgeleitet. Gegenüber üblichen gitterpunktsbasierten Mikropyhsikschemata können die einzelnen mikrophysikalischen Prozesse bei diesem partikelbasiertem Ansatz plausibler im Modell berücksichtigt werden.

Die numerische Implementierung von LCM und dessen Ankopplung an EULAG soll in dieser Masterarbeit hinsichtlich Flexibilität und Effizienz verbessert werden. Darunter fällt vor allem das Implementieren einer speichereffizienteren, dynamischen Datenstruktur zur Verwaltung der Simulationspartikel.

Diese Verbesserungen erlauben zum einen flexiblere Modellkonfigurationen für eine realistischere Untersuchung bestimmter wissenschaftliche Fragestellungen. Zum anderen werden Ressourcen an den Großrechenanlagen geschont und EULAG-LCM auf zukünftige Rechnerarchitekturen vorbereitet.



Ivan Chernov: A GPU-based Multi-level Subspace Decomposition Scheme for Hierarchical Tensor Product Bases

The aim of this thesis is to employ a multi-level splitting of full grids in the incremental visualization of scientific data sets. The splitting is motivated by the approximation properties of the sparse grid technique. In the thesis, the current status of the hierarchization method is observed, the highly parallelizable part is extracted and it is shown, how it can be effectively implemented on a GPU to decompose and reconstruct small grids. Such an approach is particularly useful for the time-critical task of visualizing (reading, processing, drawing) large amounts of data, which should be as quick as possible and thus requires access to both, coarse and fine level representation of the data. Looking towards such large amounts of data, ideas of parallelization and data slicing are discussed and implemented.



Matthias Fischer: Effiziente Algorithmen zur Lösung der Black-Scholes Gleichung auf dimensionsadaptiven dünnen Gittern

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden Finite Elemente auf dimensionsadaptiven dünnen Gittern implementiert. Diese können zur Lösung von PDEs verwendet werden und sollen hier am Beispiel der Poisson- und Black-Scholes-Gleichung betrachtet werden. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Effizienz der verwendeten Algorithmen und Datenstrukturen. Hierbei spielen vor allem die Optimierung des aufwändigen Up-Down-Verfahrens sowie Parallelisierung (durch mehrere Threads und Vektorisierung) eine wichtige Rolle.