本文对托卡马克的符号辅助计算特征值和线性求解程序(symbolic computation aided eigenvalue and linear code for Tokamaks,SCELT)进行了并行开发及功能拓展。具体为优化了非均匀网格加密的功能,提高了程序的收敛速度和收敛精度;增加...本文对托卡马克的符号辅助计算特征值和线性求解程序(symbolic computation aided eigenvalue and linear code for Tokamaks,SCELT)进行了并行开发及功能拓展。具体为优化了非均匀网格加密的功能,提高了程序的收敛速度和收敛精度;增加了程序对稀疏矩阵功能的支持,减少了程序对内存的消耗;使用并行思想和信息传递接口(message passing interface,MPI)技术对程序数值离散模块并行开发,通过多进程并行提高了程序数值离散的效率。同时,基于特征值问题计算的可扩展库(the scalable library for eigenvalue problem computations,SLEPc)特征值求解库为程序添加了大规模稀疏矩阵特征值并行求解功能,提高了程序研究问题的速度以及规模。通过计算内扭曲模(m=1,n=1)和电阻撕裂模(m=2,n=1)的线性增长率和模结构验证了并行及拓展后的程序的可靠性。此外,通过与初始版本的运行结果进行比较,展示了优化后的程序在运行速度、运行规模上的巨大优势,以及程序在研究复杂的磁流体动力学(magnetohydrodynamic,MHD)特征值问题的潜力。展开更多
文摘本文对托卡马克的符号辅助计算特征值和线性求解程序(symbolic computation aided eigenvalue and linear code for Tokamaks,SCELT)进行了并行开发及功能拓展。具体为优化了非均匀网格加密的功能,提高了程序的收敛速度和收敛精度;增加了程序对稀疏矩阵功能的支持,减少了程序对内存的消耗;使用并行思想和信息传递接口(message passing interface,MPI)技术对程序数值离散模块并行开发,通过多进程并行提高了程序数值离散的效率。同时,基于特征值问题计算的可扩展库(the scalable library for eigenvalue problem computations,SLEPc)特征值求解库为程序添加了大规模稀疏矩阵特征值并行求解功能,提高了程序研究问题的速度以及规模。通过计算内扭曲模(m=1,n=1)和电阻撕裂模(m=2,n=1)的线性增长率和模结构验证了并行及拓展后的程序的可靠性。此外,通过与初始版本的运行结果进行比较,展示了优化后的程序在运行速度、运行规模上的巨大优势,以及程序在研究复杂的磁流体动力学(magnetohydrodynamic,MHD)特征值问题的潜力。
