Алгоритм блочно-неявный

Таким образом, можно заключить, что в разработанном алгоритме перемещение дисперсных элементов в окаймление позволяет его оптимизировать во всех отношениях без дополнительных затрат. Разработанный алгоритм блочно-построчного исключения с шагом неявной блочной обратной подстановки для решения задачи линеаризации системы разделения минимизирует требуемые объемы памяти ЭВМ и позволяет снизить накапливаемые ошибки усечения. [c.260]

Алгоритмы, обсуждавшиеся до сих пор в рамках подходов Лагранжа и Эйлера, называются иногда блочно-неявными. Однако расчет процесса установления в эйлеровых координатах может быть упрощен путем расщепления, при котором каждая зависимая переменная рассматривается по отдельности на шаге интегрирования по времени, а остальные переменные при этом предполагаются неизменными. Данное предположение корректно [c.91]

ТОЛЬКО в квазистационарном состоянии. В этом случае на каждом временном шаге необходимо решать N + 1 уравнений сохранения, но матрицы В, С, В и У в уравнении (4.65) содержат лишь по одному элементу. (Конечно, само уравнение преобразуется для того, чтобы из него можно было определять вектор Ф вместо вектора поправок бФ.) Сравнение вычислительной эффективности блочно-неявных алгоритмов и неявных алгоритмов с расщеплением дается ниже. Алгоритм с расщеплением близок к схеме Сполдинга и др. [75, 76], в которой используется весьма грубое описание процессов переноса. [c.92]

Вследствие вычислительных трудностей, которые возникают при использовании блочных неявных алгоритмов, рассмотренных в разд. 4, вполне естественным являются попытки [c.120]

Вторичные подсистемы рещаются посредством неявной блочной Ш- (или иЬ-) факторизации, которая эквивалентна стандартному или реверсивному блочному исключению Гаусса, так называемому алгоритму Томаса. В процессе блочного исключения необходимо рещить третичные линейные подсистемы, чьи матрицы являются либо подблоками на главной диагонали, обозначенные буквой В на рис. 5.6, либо матрицы, которые их замещают в процессе исключения. На щагах 1Ь, 2Ь и т. д. схемы блочного уменьшения по строкам для решения фундаментальной линейной системы, как показано на рис 5.7 и обсуждаемом ниже, необходимо решить дополнительные подсистемы, которые будем называть системами малого ранга (соответствуют нижнему окаймлению на рис. 5.6). Априори нельзя определить ранг Т-матриц на рис. 5.7 или матриц, которые их замещают в процессе уменьшения по строкам. Разреженный участок рис. 5.6 лучше использовать в случаях, если [c.256]

Общая эффективность вычислений. Для программы, реализующей неявный блочный алгоритм или алгоритм с расщеплением, требование оптимизации вычислений приводит к необходимости увеличения значения до максимально возможной величины, при которой достигается удовлетворительная сходимость. [c.93]

Теперь обозначим строки 1 и 2 как единую блочную строку, которая будет включена в операции над строкой 3 на шагах 2а, 2Ь, 2с (не показано на рис. 5.7). После Ь - 1 таких шагов решение фундаментальной системы занимает пространство, первоначально занимаемое матрицей В. Число требуемых операций для данного алгоритма такое же, как для блочного гауссовского исключения (меньше, чем требуется для блочного гауссо-жордановского исключения), однако в данном алгоритме неявная блочная обратная подстановка дает возможность использовать меньшие объемы памяти. [c.259]

Тип неявного алгоритма Неизвестные в блочной матрице Размер обращае- мой матрицы Число решаемых уравнений 10% Число шагов по времени до сходимости Процессор- ное время, с Скорость горения, см/с [c.94]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология