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乔戈斯·阿兰帕齐斯;Markos A.Katsoulakis。;彼得·普莱希奇;米歇拉·托弗;徐立凡

分级分数步近似和并行动力学蒙特卡罗算法。 （英语） 兹比尔1259.82110

J.计算。物理学。 231，第23号，7795-7814（2012）.
众所周知，动力学蒙特卡罗（KMC）算法是模拟非平衡、空间分布过程的重要工具。这种模型在材料科学、催化和复杂生物过程中有许多应用。通常，它们用于模拟原子和分子的传输微机械模型、吸附、脱附过程和表面扩散。此外，它们还可以应用于流行病学、生态学甚至交通网络中基于代理的进化博弈问题。
本文提出了一个数学框架，用于构造和分析晶格动力学蒙特卡罗（KMC）模拟的并行算法。所获得的算法能够模拟具有复杂化学和传输微机械的空间分布、非平衡物理化学过程中的广泛时空尺度。可以将这些算法用于特定的分层并行体系结构，例如多核处理器或图形处理单元（GPU）集群。
本文分为八个部分。在初步介绍了一般数学框架之后，我们介绍了分步动力学蒙特卡罗算法。在第3节中，描述了处理器通信调度（PCS）中分步方法的关键特征。在此之后，作者提出了KMC分数阶近似误差分析的形式化论证，这表明了格式的收敛阶。第5节显示了图形处理单元（GPU）的可能应用。第6节介绍了一种概率策略，该策略基于以下大众运输方法的思想，在仿真过程中动态地重新平衡工作负载。接下来，我们将对所提出的方法进行基准测试。
审核人：多米尼克·斯特扎卡（Rzeszow）

引用于1审查
引用于6文件

MSC公司：

82C80码 时间相关统计力学的数值方法（MSC2010）
82C20个 含时统计力学中的动态晶格系统（动力学伊辛等）和图上系统
82C70码 含时统计力学中的输运过程
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
65日元10 特定类别建筑的数值算法
2007年第47天 马尔可夫半群及其在扩散过程中的应用

关键词：

动力学蒙特卡罗方法;并行算法;马尔可夫半群;运算符拆分;图形处理单元

软件：

SPPARKS公园;CUDA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Arampatzis}等人，《计算杂志》。物理学。231，第23号，7795--7814（2012；Zbl 1259.82110）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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