汤姆·佩特卡;哈德里安·克鲁布瓦;李楠;埃斯特班·兰格尔;弗兰克·卡佩罗 粒子数据的自适应密度估计。 (英语) Zbl 1348.62276号 SIAM J.科学。计算。 S646-S666(2016)第5期第38页。 摘要:我们研究了密度估计,即离散粒子位置到三维笛卡尔网格上定义的连续粒子密度场的转换。该研究的特点是评估各种密度估计方法的准确性和性能的方法,四种密度估计器的评估结果,以及作为中间步骤计算Voronoi细分的自适应方法的大规模并行算法。我们在一台超级计算机上演示了我们的并行算法的性能和可扩展性,该算法用于估计超过5000亿网格点的1亿个粒子的密度。 MSC公司: 第62页,第35页 统计学在物理学中的应用 62G07年 密度估算 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68单位05 计算机图形;计算几何(数字和算法方面) 70-08 粒子力学和系统力学问题的计算方法 76米27 可视化算法在流体力学问题中的应用 85-08 天文学和天体物理学相关问题的计算方法 关键词:密度估计;单元格中的云;光滑粒子流体力学;Voronoi细分;最近网格点;三角形云 软件:VTK公司;纽约;DTFE公司;并行netCDF;Qhull公司;HACC公司;CUDA公司;CGAL公司;ParaView视图 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Peterka}等人,SIAM J.Sci。计算。38,第5号,S646——S666(2016;兹bl 1348.62276) 全文: 内政部 参考文献: [1] J.Ahrens、B.Geveci和C.Law,《ParaView:大数据可视化的最终用户工具》,载于《可视化手册》,学术出版社,2005年,第717页。 [2] A.S.Almgren、J.B.Bell、M.J.Lijewski、Z.Lukicí和E.Van Andel,{\it Nyx:计算宇宙学的大规模并行AMR代码},天体物理学。J.,765(2013),第39页。 [3] P.Balaji,D.Buntinas,D.Goodell,W.Gropp,S.Kumar,E.Lusk,R.Thakur,and J.L.Traff,{\it MPI on a million 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