Mathematical simulation: principal segments, their peculiarities, and problems

Authors

  • G.A. Tarnavsky
  • A.V. Aliev

Keywords:

параллельные вычисления
математическое моделирование
вычислительный эксперимент
численные методы
автоматизация научных исследований

Abstract

A general scheme of mathematical simulation in natural sciences is considered as a unified deterministic sequence of stages with strictly specified functionalities. A number of problems arising at each stage when developing theoretical methods, computational algorithms, and computer codes as well as when employing them for basic research and applied studies are discussed.

New computational technologies

Downloads

Published

2007-10-22

Issue

Vol. 8 (2007): Issue 3.

Section

Section 1. Numerical methods and applications

Author Biographies

G.A. Tarnavsky

The Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics of SB RAS (ICM&MG SB RAS)

A.V. Aliev

The Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics of SB RAS (ICM&MG SB RAS)

References

  1. Волков К.Н. Разработка и реализация алгоритмов численного решения задач механики жидкости и газа // Вычислительные методы и программирование. 2007. 8, № 1. 197-213.
  2. Аксенов А.А., Коньшин В.Н. Применение программного комплекса FlowVision для проектирования авиакосмических конструкций // САПР и графика. 2004. 11. 51-68.
  3. Грахов Ю.В. Практика использования пакета ANSYS CFX для численных исследований на кластерных системах аэрогазодинамических характеристик многокомпонентных ракет // Параллельные вычислительные технологии. Труды международной конференции ПАВТ’2007. Изд-во ЮУрГУ, 2007. 2. 44-50.
  4. Тарнавский Г.А., Корнеев В.Д., Вайнер Д.А., Покрышкина Н.М., Слюняев А.Ю., Танасейчук А.В., Тарнавский А.Г. Вычислительная система «Поток-3»: опыт параллелизации программного комплекса. Часть 1. Идеология распараллеливания // Вычислительные методы и программирование. 2003. 4, № 1. 37-48.
  5. Тарнавский Г.А., Тарнавский А.Г. Мультипроцессорное компьютерное моделирование в гравитационной газовой динамике // Вычислительные методы и программирование. 2005. 6. 71-87 (https://num-meth.rcc.msu.ru).
  6. Алиев А.В., Тарнавский Г.А. Иерархические SPH-методы для математического моделирования в гравитационной газовой динамике // Сибирские электронные матем. изв. 2007. 6. 376-434 (http://semr.math.nsc.ru).
  7. Тимбай И.А. Движение капсулы Fotino на атмосферном участке траектории // (http://volgaspace.ru/samara_coe/expertises/fotino_timb_r.doc).
  8. Тарнавский Г.А., Шпак С.И. Проблемы численного моделирования сверхзвукового ламинарно-турбулентного обтекания тел конечного размера // Математическое моделирование. 1998. 10, № 6. 53-74.
  9. Кларк Дж., Макчесни М. Динамика реальных газов. М.: Мир, 1967.
  10. Тарнавский Г.А., Шпак С.И. Эффективный показатель адиабаты в задачах гиперзвукового обтекания тел реальным газом // Теплофизика и аэромеханика. 2001. 1. 41-57.
  11. Тарнавский Г.А., Хакимзянов Г.С., Тарнавский А.Г. Моделирование гиперзвуковых течений: влияние стартовых условий на финальное решение в окрестности точек бифуркации // Инженерно-физический журн. 2003. 76, № 5. 54-60.
  12. Тарнавский Г.А. Неединственность ударно-волновых структур в реальных газах: маховское и/или регулярное отражение // Вычислительные методы и программирование. 2003. 4, № 2. 258-276.
  13. Волков К.Н. Применение средств параллельного программирования для решения задач механики жидкости и газа на многопроцессорных вычислительных системах // Вычислительные методы и программирование. 2006. 7, № 1. 73-88.
  14. Тарнавский Г.А., Алиев А.В., Тарнавский А.Г. Пространственное распараллеливание с переключением координатных направлений для решения уравнений математической физики на суперЭВМ // Параллельные вычислительные технологии. Труды международной конференции ПАВТ’2007. Изд-во ЮУрГУ, 2007. 2. 109-112.
  15. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. СПб: БХВ-Петербург, 2002.
  16. Корнеев В.Д. Параллельное программирование в MPI. Москва; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.
  17. Selikhov A., Germai C. A channel memory based on fault tolerance for MPI applications // Future Generation Comp. Syst. 2005. 4, № 21. 709-715.
  18. Белоцерковский О.М. Математическое моделирование на суперкомпьютерах (опыт и тенденции) // Ж. вычисл. матем. и мат. физ. 2000. 40, № 8. 1221-1236.
  19. Korobeynikov S.N., Babichev A.V. Numerical simulation of dynamic deformation and buckling of nanostructures // ICF Interquadrennial conference, CD full papers (Ed. by R.V. Goldstein), Inst. for Problems in Mechanics RAS, Moscow. 2007.
  20. Тарнавский Г.А., Шпак С.И., Обрехт М.С. Численное моделирование и компьютерный алгоритм процесса сегрегации легирующих примесей на границе волны окисления в полупроводниковых подложках // Вычислительные методы и программирование. 2001. 2, № 1. 16-30.
  21. Тарнавский Г.А., Алиев А.В., Тарнавский А.Г. Создание специальных наноструктур донорных и акцепторных примесей в базовой подложке кремния для конструирования новых полупроводниковых материалов // Нано- и микросистемная техника. 2007. № 9. 51-62.
  22. Gingold R.A., Monaghan J.J. Smoothed particle hydrodynamics - Theory and application to non-spherical stars // Royal Astronomical Society, Monthly Notices. Nov. 1977. 181. 375-389.
  23. Тарнавский Г.А., Тарнавский А.Г., Гилев К.В. Информационно-вычислительный Интернет-центр «Аэромеханика». Первая линия: программный комплекс «Удар» // Вычислительные методы и программирование. 2005. 6. 27-48 (http://www.srcc.msu.su/num-meth).
  24. Ковеня В.М., Тарнавский Г.А., Черный С.Г. Применение метода расщепления в задачах аэродинамики. Новосибирск: Наука, 1990.
  25. Toro E.F. Riemann solvers and numerical methods for fluid dynamics. A practical Introduction. Berlin: Springer-Verlag, 1999.