Abstract
Significant part of the computational work in numerical simulations of technical systems, physical phenomena and technological processes is solving of linear algebraic equations systems arising from the discretization of the corresponding differential or integrodifferential equations. There are several classes of iterative methods for linear algebraic equations systems solving, which differ by the approach to the construction of the next iterative approximation. These classes are methods based on splitting, variational-type methods and projection-type methods. The aim of this study is the approach development for computational efficiency analysis of iterative methods for linear algebraic equations systems solving, which are difference analogues of continuum mechanics equations, and the approaches for method a’priori choice for linear algebraic equation solving with high computational efficiency. To choose the optimal numerical method for linear systems solving, in addition to the rate of convergence such characteristics of a linear system and numerical method, as condition number, smoothing factor and cost-coefficient should be considered. The smoothing factor and cost-coefficient can be computed through the amplification factors of the modes. The performance of a smoothing method is measured by its smoothing factor, but the cost of a numerical method is measured through its costcoefficient which shows the difference between amplitudes vanishing speeds of smooth modes and rough modes. The method for modes amplification factors computing using the discrete Fourier transform is proposed. The cost-coefficient usage allows to choose the optimal parameters of the multigrid preconditioner. Some test problems are considered and the efficiency of BiCGStab (BiConjugate Gradient Stabilized) method with the Incomplete LU and multigrid preconditioners is investigated for linear systems solving which follow from discrete forms of Helmholtz and Poisson equations. These linear algebraic equations systems arise in numerical simulation of incompressible viscous flow in a square cavity by using the LS-STAG cut-cell immersed boundary method with level-set function.
Highlights
Significant part of the computational work in numerical simulations of technical systems, physical phenomena and technological processes is solving of linear algebraic equations systems arising from the discretization of the corresponding differential or integrodifferential equations
There are several classes of iterative methods for linear algebraic equations systems solving, which differ by the approach to the construction of the iterative approximation
The smoothing factor and cost-coefficient can be computed through the amplification factors of the modes
Summary
Значительная доля всего объёма вычислительной работы при численном моделировании технических систем, физических явлений и технологических процессов приходится на решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), возникающих при дискретизации. Часто выбору итерационного метода решения СЛАУ уделяют мало внимания, оставляя неизменными те настройки, которые в соответствующих программных комплексах установлены по умолчанию, либо используются в похожих примерах в руководствах, как это часто делается при работе с OpenFOAM. Целью данной работы является построение методики анализа вычислительной эффективности итерационных методов решения СЛАУ, возникающих при численном решении разностных аналогов уравнений механики сплошной среды, а также методики априорного выбора метода решения таких СЛАУ, обладающего высокой вычислительной эффективностью. В то же время при теоретическом исследовании итерационных методов основное внимание, как правило, уделяется скорости сходимости, т.е. Однако опыт применения различных итерационных методов при решении задач механики сплошной среды показывает, что прямой связи между скоростью сходимости метода и его вычислительной эффективностью для конкретной задачи может не быть. При этом речь идет не только о различающихся трудоемкостях выполнения одной итерации при использовании различных методов, но и о необходимости учета таких характеристик, как коэффициент сглаживания и показатель «затратности», которые определяются не только численным методом, но и решаемой задачей
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Proceedings of the Institute for System Programming of RAS
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
