Учёные МГУ адаптировали для ноутбуков вычисления уровня суперкомпьютеров 

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

Сотрудники факультета вычислительной математики и кибернетики и физического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова совместно с российскими и зарубежными коллегами разработали эффективную вычислительную схему для поиска положения равновесия в моделях образования и распада кластеров частиц. В результате удалось намного сократить время расчетов и требуемые вычислительные мощности. Исследование опубликовано в журнале Computer Physics Communications.

Авторы статьи рассматривали различные системы, в которых происходят агрегация (объединение в кластеры) и фрагментация (раздробление таких кластеров). Такие системы можно встретить в различных масштабах: это и образование полимерных цепочек в растворах, и формирование звезд и планет из межзвездной пыли. Оба процесса агрегации и фрагментации протекают одновременно в результате столкновения частиц.

«Если физическая система состоит из огромного числа таких сталкивающихся частиц, то со временем можно надеяться на возникновение баланса между «слияниями» и «раздроблениями». В результате интересно ответить на вопрос, сколько частиц и каких размеров представлено в сбалансированной системе. Основная сложность с вычислительной точки зрения здесь заключается в необходимости совместного решения огромных систем из сотен тысяч и даже миллионов нелинейных уравнений», — рассказал один из авторов работы, аспирант МГУ, младший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий Сергей Матвеев.

Подобные вычисления даже с использованием суперкомпьютера могут занимать месяцы, поэтому математики проанализировали структуру уравнений, чтобы построить алгоритм с меньшей вычислительной сложностью. Сначала авторы статьи нашли способ представления больших матриц коэффициентов агрегации и фрагментации, который позволяет почти без потери информации уменьшать ее объем в миллионы и миллиарды раз. Кроме того, математикам удалось упростить операции суммирования, входящие в уравнения. Для этого потребовалось подобрать наиболее эффективный способ группировки членов суммирования.

Когда алгоритм был построен, время и мощности, необходимые для расчетов, значительно снизились: вычисления, требовавшие месяцы работы суперкомпьютера, оказалось возможно выполнить на ноутбуке за несколько часов. Предложенный способ вычислений математики использовали в работе по изучению поведения частиц в кольцах Сатурна.

Исследование проводилось совместно с учеными из Института вычислительной математики РАН, Сколковского института науки и технологий, Университета Лестера и Университета естественных и гуманитарных наук в Седльце.


Источник: news.rambler.ru



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: