Um algoritmo em paralelo para solução de equações diferenciais evolutivas

Este trabalho que envolve matemática aplicada e processamento paralelo: seu objetivo é avaliar uma estratégia de implementação em paralelo para algoritmos de diferenças finitas que aproximam a solução de equações diferenciais de evolução. A alternativa proposta é a substituição dos produtos matriz-vetor efetuados sequencialmente por multiplicações matriz-matriz aceleradas pelo método de Strassen em paralelo. O trabalho desenvolve testes visando verificar o ganho computacional relacionado a essa estratégia de paralelização, pois as aplicacações computacionais, que empregam a estratégia sequencial, possuem como característica o longo período de computação causado pelo grande volume de cálculo. Inclusive como alternativa, nós usamos o algoritmo em paralelo convencional para solução de algoritmos explícitos para solução de equações diferenciais parciais evolutivas no tempo. Portanto, de acordo com os resultados obtidos, nós observamos as características de cada estratégia em paralelo, tendo como principal objetivo diminuir o esforço computacional despendido.

This work involves parallel processing and applied mathematics: Our goal is to evaluate a strategy for implementing parallel algorithms for finite diference approach,it is the solution of diferential equations of evolution. The alternative proposed is the replacement of the matrix-vector products performed sequentially by matrix-matrix multiplication method accelerated by Strassen in parallel. The work develops tests in order to verify the speedup related to the strategy of parallelization because sequential application have characterized for long periods of computation, this is caused by the large amount of calculation. Even alternatively, we use the algorithm in parallel to conventional explicit solution algorithms for solving partial diferential equations. Therefore, according to the results, we observe the characteristics of each strategy in parallel with the main purpose of reducing the computational effort expended.