Innovative Algorithms and Techniques for Large Scale Simulations

大规模模拟的创新算法和技术

基本信息

  • 批准号:
    9972533
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30.85万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    1999
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1999-09-01 至 2003-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project aims to develop a variety of robust, effective, and parallelizable solvers and preconditioners for sparse linear systems arising from finite element modeling and dense linear systems arising from boundary element modeling approaches. As is evidenced from our preliminary results, a careful cross-breeding of techniques from these two areas is capable of yielding the breakthrough needed in designing effective parallel preconditioners and solvers. The techniques proposed for sparse linear systems are based on a hierarchy of representations using block low-rank matrices and multipole approximations of the inverse. The project will study the implications of these techniques for compression schemes used in approximate dense linear system solvers as well. The project will also investigate algebraic multilevel techniques for sparse linear systems in which hiearchical representations are used to obtain an alternate preconditioned system. Parallel formulations of all these techniques will be developed along with theoretical estimates for convergence and parallel performance. In addition to these, this study will investigate projection-based techniques that affect preconditioning implicitly through a set of concurrent projections onto appropriate subspaces. Such techniques include row-projection methods and are robust forms of approximate inverse preconditioners.
该项目旨在为有限元建模产生的稀疏线性系统和边界元建模方法产生的稠密线性系统开发各种鲁棒、有效且可并行的求解器和预处理器。正如我们的初步结果所证明的那样,从这两个领域的技术仔细杂交能够产生设计有效的并行预处理器和求解器所需的突破。稀疏线性系统提出的技术是基于一个层次的表示使用块低秩矩阵和多极近似的逆。该项目还将研究这些技术对近似密集线性系统求解器中使用的压缩方案的影响。该项目还将研究稀疏线性系统的代数多级技术,其中层次表示用于获得替代的预处理系统。所有这些技术的并行配方将开发沿着与收敛性和并行性能的理论估计。除了这些,本研究将调查基于投影的技术,影响预处理隐含通过一组并发投影到适当的子空间。这些技术包括行投影方法,并且是近似逆预处理器的鲁棒形式。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Ahmed Sameh其他文献

Development of a Balanced 3D Translational Interconnected Manipulator With Solely Rotary Joints/Actuators and Free-Internal-Singularity Workspace
开发具有单独旋转关节/执行器和自由内部奇点工作空间的平衡 3D 平移互连机械臂
  • DOI:
    10.1109/access.2021.3136779
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Ahmed Sameh;Mohamed Fanni;Victor Parque;Abdelfatah M. Mohamed
  • 通讯作者:
    Abdelfatah M. Mohamed
Automatic Tag cloud Realization of web search results using Incremental Clustering By Directions Algorithm
自动标签云使用增量聚类方向算法实现网页搜索结果
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ramesh singh;D. Dhingra;Aman Arora;Ahmed Sameh;Amar Kadray;Jung;Ren;Shie;P. A. Chirita;C. S. Firan
  • 通讯作者:
    C. S. Firan
International Journal of Video& Image Processing and Network Security Calibrating Camera Shake Photographs Using Parallel De-convolution
国际视频杂志
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ahmed Sameh;Nazzly El Shazzly
  • 通讯作者:
    Nazzly El Shazzly
Brain Decoding using EEG Signals: Detection for Human Daily Activities
使用脑电图信号解码大脑:检测人类日常活动
Parallel Algorithms for Large-Scale Nanoelectronics Simulations Using NESSIE
  • DOI:
    10.1007/s10825-004-7078-1
  • 发表时间:
    2004-10-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.500
  • 作者:
    Eric Polizzi;Ahmed Sameh
  • 通讯作者:
    Ahmed Sameh

Ahmed Sameh的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Ahmed Sameh', 18)}}的其他基金

SI2-SSE Collaborative Research: SPIKE-An Implementation of a Recursive Divide-and-Conquer Parallel Strategy for Solving Large Systems of Liner Equations
SI2-SSE 协作研究:SPIKE-求解大型线性方程组的递归分治并行策略的实现
  • 批准号:
    1147422
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CSR: Large: Collaborative Research: Kali: A System for Sequential Programming of Multicore Processors
CSR:大型:协作研究:Kali:多核处理器顺序编程系统
  • 批准号:
    1111691
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Developing A Robust Parallel Hybrid System Solver
协作研究:开发鲁棒的并行混合系统求解器
  • 批准号:
    0635169
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR/AP: Collaborative Research: Model Reduction of Dynamical Systems for Real-time Control
ITR/AP:协作研究:用于实时控制的动态系统模型简化
  • 批准号:
    0325227
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Efficent Algorithms for Large-Scale Dynamical Systems
大规模动力系统的高效算法
  • 批准号:
    9912388
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CISE PostDoc: Computational Methods in VLSI Design
CISE博士后:VLSI设计中的计算方法
  • 批准号:
    9805743
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
MRI: Acquisition of a Computational Environment for Scientific Computing
MRI:获取科学计算的计算环境
  • 批准号:
    9871053
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
High Performance Computing for Large Dynamical Systems
大型动态系统的高性能计算
  • 批准号:
    9619763
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Acquisition of a Workstation Cluster for Research in High - Performance Computing
采购工作站集群用于高性能计算研究
  • 批准号:
    9414015
  • 财政年份:
    1994
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Hierarchically Parallel Algorithms for Portable and Scalable Performance
协作研究:可移植和可扩展性能的分层并行算法
  • 批准号:
    9396332
  • 财政年份:
    1993
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似海外基金

CAREER: Geometric Techniques for Topological Graph Algorithms
职业:拓扑图算法的几何技术
  • 批准号:
    2237288
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
AF: Small: New Techniques for Optimal Bounds on MCMC Algorithms
AF:小:MCMC 算法最优边界的新技术
  • 批准号:
    2147094
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
New algorithms and new data for insurance : impact of machine learning techniques in insurance ratemaking
保险新算法和新数据:机器学习技术对保险费率制定的影响
  • 批准号:
    RGPIN-2019-07077
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
New algorithms and new data for insurance : impact of machine learning techniques in insurance ratemaking
保险新算法和新数据:机器学习技术对保险费率制定的影响
  • 批准号:
    RGPIN-2019-07077
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Enhancement of magnetic resonance techniques using quantum algorithms
使用量子算法增强磁共振技术
  • 批准号:
    560574-2021
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Idea to Innovation
Investigate how to design cost-effective wearable intelligence techniques with dynamic active learning algorithms
研究如何利用动态主动学习算法设计经济高效的可穿戴智能技术
  • 批准号:
    2784470
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Studentship
New algorithms and new data for insurance : impact of machine learning techniques in insurance ratemaking
保险新算法和新数据:机器学习技术对保险费率制定的影响
  • 批准号:
    RGPIN-2019-07077
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Improved Mathematical Programming Techniques for Approximation Algorithms
改进近似算法的数学编程技术
  • 批准号:
    RGPIN-2015-06496
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
New algorithms and new data for insurance : impact of machine learning techniques in insurance ratemaking
保险新算法和新数据:机器学习技术对保险费率制定的影响
  • 批准号:
    RGPIN-2019-07077
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
AF: Small: Spectral and SDP Techniques: Average-Case Analysis and Subexponential Algorithms
AF:小:谱和 SDP 技术:平均情况分析和次指数算法
  • 批准号:
    1815434
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 30.85万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了