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最小-最大边界区域分解。 (英语) Zbl 0972.68086号

摘要:区域分解是求解大型数值系统最有效、最流行的并行计算技术之一。在子域中的计算量与子域的体积成比例的特殊情况下,域分解相当于最小化每个子域的表面积,同时均匀地划分体积。基于这一事实,我们研究了以下最小-最大边界多路分割问题。给定一个图(G)和一个整数(k>1,),我们希望将(G)划分为(k)子图(G{1},\ldots,G{k})(通过删除边),这样(i)(|G{i}|=Theta(|G|/k))表示所有的(i\in{1,\ldot,k}\);并且(ii)最小化任何子图(连接它与其他子图的边集)的最大边界大小。我们提供了一个算法,给定(G,)一个(d)维的形状良好的网格,将(G)划分为(k)个子图(G{1},ldots,G{k}),这样对于所有(i),(G{i})都有(Theta(|G|/k)顶点,并且(G{i})与其他子图连接的边的数量是(O(|G|/k)^{1-1/d})。我们的算法可以在\(O(|G|\log k)\)时间内找到这样的分区。最后,我们将结果扩展到顶点加权和基于顶点的图分解。我们的结果可以用于同时平衡分布式内存并行计算机上的计算和内存负载,而不会产生大的通信开销。c。

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2010年第68季度 计算模式(非确定性、并行、交互式、概率性等)
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全文: 内政部

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