AMGCL公司

AMGCL是用代数多重网格(AMG)方法求解大型稀疏线性方程组的纯头C++库。AMG是求解方程组最有效的迭代方法之一,例如,在非结构网格上离散偏微分方程[BrMH85]、[Stue99]、[TrOS01]。该方法可以作为各种计算问题的黑盒解算器使用,因为它不需要任何有关基础几何体的信息。AMG通常不是作为独立的解算器使用,而是作为迭代解算器(例如共轭梯度、biggstab或GMRES)中的预处理器。该库具有最小的依赖性,并提供算法的共享内存和分布式内存(MPI)版本。AMG层次结构是在CPU上构建的,然后被传输到所提供的后端之一。这使得在OpenCL、CUDA或OpenMP技术的帮助下,可以透明地加速解决方案阶段。用户可以提供自己的后端,这使得AMGCL和用户代码之间能够紧密集成。


zbMATH中的参考文献(参考文献15条,1标准件)

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按年份排序(引用)

  1. Nathan Bell,Luke N.Olson,Jacob Schroder:PyAMG:Python中的代数多重网格解算器(2022)不是zbMATH
  2. 里扎科夫,P.B。;马蒂,J。;Dialami,N.:弹性渠道流固耦合问题的统一拉格朗日-欧拉模型(2022)
  3. Demidov,D.E.:非稳态问题解决的部分重用AMG设置成本摊销策略(2021)
  4. Isaev,S.A。;米奥,J.-J。;Nikushchenko,D.V。;苏达科夫,A.G。;Usachov,A.E.:利用节流效应模拟风切变对节能高层结构减阻的影响(2021)
  5. 赵光铉;夸克,多伊。;Lee,Young Ju:椭圆界面问题的局部保守浸入有限元法(2021)
  6. 赫拉姆钦科夫。;Khramchenkov,M。;德米多夫。;Garaeva,A.:变形多孔介质中冲蚀沉积过程的数学模型和实验研究(2021)
  7. 拉斯穆森,阿特盖尔·弗罗;桑德夫,托尔哈拉尔德;包,凯;劳瑟,安德烈亚斯;霍夫,约金;斯卡福斯特,Bård;克洛夫康,罗伯特;布拉特,马库斯;拉斯塔德,阿尔夫·比格;Sævareid,奥维;撒谎,克努特·安德烈亚斯;Thune,Andreas:开放多孔介质流动储层模拟器(2021)
  8. Thore,Carl Johan:使用低阶有限元对具有牵引边界条件的Stokes流进行拓扑优化(2021)
  9. 徐凯来;塔尔塔科夫斯基(Alexandre M.)。;伯格哈特,杰夫;Darve,Eric:使用深层神经网络从间接数据学习粘弹性模型(2021)
  10. 德米多夫。;Rossi,R.:子域通货紧缩与局部AMG相结合:使用AMGCL库的案例研究(2020)
  11. 哈希米,穆罕默德R。;里扎科夫,帕维尔B。;Rossi,Riccardo:模拟具有表面张力的两相不可压缩流体流动的强化有限元/水平集方法(2020)
  12. Thomas Germer,Tobias Uelwer,Stefan Conrad,Stefan Harmeling:PyMatting:一个用于Alpha Matting的Python库(2020)阿尔十四
  13. Demidov,D.:AMGCL:高效、灵活和可扩展的代数多重网格实现(2019)
  14. 伊泽夫,谢尔盖;巴兰诺夫,保罗;波波夫,伊戈尔;苏达科夫,亚历山大;亚历山大乌萨乔夫;古维纽克,谢尔盖;辛亚文,阿列克谢;朱丽宁,阿列克谢;马祖,亚历山大;德米多夫,丹尼斯;德克泰列夫,亚历山大;加夫里洛夫,安德烈;Shebelev,Alexander:零攻角和中等雷诺数下半圆形截面周围湍流气流的数值模拟和实验(2019)
  15. 肖杰,阿尔曼;摩赛比,法希德;米尔科,扎卡里奥托;Galvanetto,Ugo:瞬态弹性动力问题的无网格有限点法(2017)