彼得堡

PetRBF-一个并行O(N)算法用于径向基函数的高斯插值。我们开发了一种并行的径向基函数(rbf)插值算法,该算法具有O(N)复杂度,需要O(N)存储,并且可以很好地扩展到上千个进程。该算法采用gmres迭代求解器,以限制加法Schwarz方法(rasm)作为预条件,并采用快速矩阵向量算法。以前的快速rbf方法-达到最多O(NlogN)复杂度-是发展使用多二次和多谐波基函数。相比之下,本方法使用的高斯函数相对于域的方差很小,但是有足够的重叠。这是流体模拟的粒子方法的常用选择,我们的主要目标应用。高斯基函数的快速衰减使得迭代解算器即使在rasm中的子域很小时也能快速收敛。同时证明了插补精度可以达到机床精度。本方法是使用petsc库(开发人员版本)并行实现的。数值实验证明了该算法在1024个bluegene/L处理器(700mhzpowerpc处理器)上处理超过5000万个数据点的rbf插值问题的能力。并行代码在开源模型中是免费的。


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