SciCADE 95: International conference on scientific computation and differential equations

This report consists of abstracts from the conference. Topics include algorithms, computer codes, and numerical solutions for differential equations. Linear and nonlinear as well as boundary-value and initial-value problems are covered. Various applications of these problems are also included

Continuous Limits for Constrained Ensemble Kalman Filter

The Ensemble Kalman Filter method can be used as an iterative particle numerical scheme for state dynamics estimation and control--to--observable identification problems. In applications it may be required to enforce the solution to satisfy equality constraints on the control space. In this work we deal with this problem from a constrained optimization point of view, deriving corresponding optimality conditions. Continuous limits, in time and in the number of particles, allows us to study properties of the method. We illustrate the performance of the method by using test inverse problems from the literature

Iterative and parallel methods for linear systems, with applications in circuit simulation

Bij het ontwerp van elektronische schakelingen, ie gebruikt wor en in bijvoorbeeld CD-spelers en mobiele telefoons, maakt e ontwerper veelvul ig gebruik van circuitsimulatie Bij circuitsimulatie wor t het ge rag van een schakeling (circuit) oorgereken met een computer Hier oor wor t het maken van ure prototypes groten eels overbo ig Ook zou zon er eze simulaties het ontwerpen van complexe ge¨integreer e schakelingen, met vele uizen en transistoren, con ensatoren, weerstan en en ergelijke, niet mogelijk zijn Om snel een circuit te kunnen ontwerpen is het voor e ontwerper van belang at e simulatie niet te veel (computer-)rekentij kost Met snellere (slimmere) rekenmetho en en ook met snellere computers, kan e rekentij verkort wor en Dit proefschrift gaat groten eels over metho en ie tot oel hebben e rekentij voor het simuleren van een circuit korter te maken De nieuwe metho en ie we ontwikkel hebben zou en echter ook nuttig kunnen zijn bij e simulatie van an ere verschijnselen, zoals bijvoorbeel vloeistofstromingen en chemische processen Bij het simuleren van circuits wor t e meeste rekentij gebruikt voor het oplossen van grote stelsels lineaire algebra¨ische vergelijkingen Een stelsel van 2 vergelijkingen met 2 onbeken en, x en y, is bijvoorbeel 3x +5y =14 2x 3y =3, met als oplossing x =3eny = 1 Bij circuitsimulatie kunnen e stelsels zeer veel, bijvoorbeel meer an 50000, vergelijkingen hebben en evenveel onbeken en Deze stelsels hebben an wel een ijle structuur Dat wil zeggen at er veel vergelijkingen zijn ie slechts van een klein aantal onbeken en afhangen Door op een slimme manier gebruik te maken van eze structuur kan er veel rekentij bespaar wor en Na het inlei en e eerste hoof stuk beschrijven we in e hoof stukken 2 en 3 een gecombineer e irecte en iteratieve metho e voor het oplossen van eze stelsels vergelijkingen Bij een irecte metho e wor en onbeken en weggewerkt oor een geschikt veelvou van een vergelijking bij een an ere vergelijking op te tellen Op eze manier kan uitein- elijk e oplossing van het grote stelsel uitgereken wor en Bij een iteratieve metho e gebeurt ongeveer hetzelf e, maar e hoeveelhei rekenwerk wor t sterk beperkt oor op geschikte plaatsen in het proces co¨effici¨enten te verwaarlozen Het resultaat is an wel een bena ering van e oplossing in plaats van e exacte oplossing Men tracht e fout in e oplossing te verkleinen oor een correctie op e oplossing aan te brengen Deze correctie wor t gevon en oor een vergelijking voor e fout op te stellen en eze even-eens bij bena ering op te lossen Dit wor t herhaal tot at een vol oen nauwkeurige oplossing gevonden is In e praktijk maken circuitsimulatie-programma s vooral gebruik van irecte metho- en, om at eze sneller bleken te zijn an e tot nu toe bestaan e iteratieve metho en In hoof stuk 2 laten we zien at een gecombineer e irecte en iteratieve metho e wel rie keer sneller kan zijn an een irecte metho e Een prettige bijkomstighei van eze aanpak is at hij ook geschikt is voor parallelle computers Dat zijn computers waarin twee of meer processoren samenwerken Met eze computers kan het rekenwerk ver er versnel wor en met een factor ie kan oplopen tot het aantal processoren Hoofdstuk 4 gaat over het oplossen van lineaire stelsels vergelijkingen die optreden bij het simuleren van de periodieke stabiele toestan van een circuit Het gaat hierbij om circuits waarvan alle spannings- en stroombronnen periodiek zijn in de tijd. Dit heeft tot gevolg dat alle spanningen en stromen in het circuit zich na een bepaalde periode herhalen Simulatie van deze circuits geeft lineaire stelsels met een cyclische structuur Bestaande methoden voor it soort stelsels zijn niet zo goed geschikt voor parallelle computers De methode die we in hoofdstuk 4 voorstellen is dat wel De totale hoeveelheid rekenwerk is bij deze methode iets groter dan bij de bestaande methoden, maar dankzij het parallellisme kunnen de stelsels vergelijkingen op een parallelle computer toch beduiden sneller worden opgelost Hoofdstuk 5 gaat over een iteratieve methode voor lineaire stelsels vergelijkingen waarbij de co¨effici¨entenmatrix een polynoom is van een andere matrix Dit type lineaire stelsels komt onder andere voor bij een toepassing in de natuurkunde Er zijn (nog) geen toepassingen in circuitsimulatie Door de speciale structuur van het stelsel uit te buiten verkrijgen we een effici¨ente methode De nieuwe methode geeft vaak iets nauwkeuriger resultaten dan de bestaande methoden voor dit soort stelsel

Dynamic optimization with path constraints

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Chemical Engineering, 1998.Includes bibliographical references (p. 381-391).by William Francis Feehery.Ph.D

A predicted sequential regularization method for index-2 Hessenberg DAEs

10.1137/S0036142901384484SIAM Journal on Numerical Analysis3961889-1913SJNA

Model Order Reduction

An increasing complexity of models used to predict real-world systems leads to the need for algorithms to replace complex models with far simpler ones, while preserving the accuracy of the predictions. This three-volume handbook covers methods as well as applications. This third volume focuses on applications in engineering, biomedical engineering, computational physics and computer science