Algorithm 854: Fortran 77 subroutines for computing the eigenvalues of Hamiltonian matrices II

This article describes Fortran 77 subroutines for computing eigenvalues and invariant subspaces of Hamiltonian and skew-Hamiltonian matrices. The implemented algorithms are based on orthogonal symplectic decompositions, implying numerical backward stability as well as symmetry preservation for the computed eigenvalues. These algorithms are supplemented with balancing and block algorithms which can lead to considerable accuracy and performance improvements. As a by-product, an efficient implementation for computing symplectic QR decompositions is provided. We demonstrate the usefulness of the subroutines for several, practically relevant examples

A Hamiltonian Krylov-Schur-type method based on the symplectic Lanczos process

We discuss a Krylov-Schur like restarting technique applied within the symplectic Lanczos algorithm for the Hamiltonian eigenvalue problem. This allows to easily implement a purging and locking strategy in order to improve the convergence properties of the symplectic Lanczos algorithm. The Krylov-Schur-like restarting is based on the SR algorithm. Some ingredients of the latter need to be adapted to the structure of the symplectic Lanczos recursion. We demonstrate the efficiency of the new method for several Hamiltonian eigenproblems

Structure-preserving eigenvalue solvers for robust stability and controllability estimates

Structured eigenvalue problems feature a prominent role in many algorithms for the computation of robust measures for the stability or controllability of a linear control system. Structures that typically arise are Hamiltonian, skew-Hamiltonian, and symplectic. The use of eigenvalue solvers that preserve such structures can enhance the reliability and efficiency of algorithms for robust stability and controllability measures. This aspect is the focus of the present work, which summarizes and extends existing structure-preserving eigenvalue solvers. Also, a new method for estimating the distance to uncontrollability in a cheap manner is presented. The structured eigenvalue algorithms described in this paper are intented to become part of HAPACK, a software package for solving structured eigenvalue problems and applications

5 Post-processing methods for passivity enforcement

Many physical systems are passive (or dissipative): they are unable to generate energy on their own, but they can store energy in some form while exchanging power with the surrounding environment. This chapter describes the most prominent approaches for ensuring that Reduced Order Models are passive, so that their math- ematical representation satisfies an appropriate dissipativity condition. The main focus is on Linear and Time-Invariant (LTI) systems in state-space form. Different conditions for testing passivity of a given LTI model are discussed, including Linear Matrix Inequalities (LMIs), Frequency-Domain Inequalities, and spectral conditions on associated Hamiltonian matrices. Then we describe common approaches for perturbing a given non-passive system to enforce its passivity. Various examples from electronic applications are used to demonstrate both theory and algorithm performance

Dense and sparse parallel linear algebra algorithms on graphics processing units

Una línea de desarrollo seguida en el campo de la supercomputación es el uso de procesadores de propósito específico para acelerar determinados tipos de cálculo. En esta tesis estudiamos el uso de tarjetas gráficas como aceleradores de la computación y lo aplicamos al ámbito del álgebra lineal. En particular trabajamos con la biblioteca SLEPc para resolver problemas de cálculo de autovalores en matrices de gran dimensión, y para aplicar funciones de matrices en los cálculos de aplicaciones científicas. SLEPc es una biblioteca paralela que se basa en el estándar MPI y está desarrollada con la premisa de ser escalable, esto es, de permitir resolver problemas más grandes al aumentar las unidades de procesado. El problema lineal de autovalores, Ax = lambda x en su forma estándar, lo abordamos con el uso de técnicas iterativas, en concreto con métodos de Krylov, con los que calculamos una pequeña porción del espectro de autovalores. Este tipo de algoritmos se basa en generar un subespacio de tamaño reducido (m) en el que proyectar el problema de gran dimensión (n), siendo m << n. Una vez se ha proyectado el problema, se resuelve este mediante métodos directos, que nos proporcionan aproximaciones a los autovalores del problema inicial que queríamos resolver. Las operaciones que se utilizan en la expansión del subespacio varían en función de si los autovalores deseados están en el exterior o en el interior del espectro. En caso de buscar autovalores en el exterior del espectro, la expansión se hace mediante multiplicaciones matriz-vector. Esta operación la realizamos en la GPU, bien mediante el uso de bibliotecas o mediante la creación de funciones que aprovechan la estructura de la matriz. En caso de autovalores en el interior del espectro, la expansión requiere resolver sistemas de ecuaciones lineales. En esta tesis implementamos varios algoritmos para la resolución de sistemas de ecuaciones lineales para el caso específico de matrices con estructura tridiagonal a bloques, que se ejecutan en GPU. En el cálculo de las funciones de matrices hemos de diferenciar entre la aplicación directa de una función sobre una matriz, f(A), y la aplicación de la acción de una función de matriz sobre un vector, f(A)b. El primer caso implica un cálculo denso que limita el tamaño del problema. El segundo permite trabajar con matrices dispersas grandes, y para resolverlo también hacemos uso de métodos de Krylov. La expansión del subespacio se hace mediante multiplicaciones matriz-vector, y hacemos uso de GPUs de la misma forma que al resolver autovalores. En este caso el problema proyectado comienza siendo de tamaño m, pero se incrementa en m en cada reinicio del método. La resolución del problema proyectado se hace aplicando una función de matriz de forma directa. Nosotros hemos implementado varios algoritmos para calcular las funciones de matrices raíz cuadrada y exponencial, en las que el uso de GPUs permite acelerar el cálculo.One line of development followed in the field of supercomputing is the use of specific purpose processors to speed up certain types of computations. In this thesis we study the use of graphics processing units as computer accelerators and apply it to the field of linear algebra. In particular, we work with the SLEPc library to solve large scale eigenvalue problems, and to apply matrix functions in scientific applications. SLEPc is a parallel library based on the MPI standard and is developed with the premise of being scalable, i.e. to allow solving larger problems by increasing the processing units. We address the linear eigenvalue problem, Ax = lambda x in its standard form, using iterative techniques, in particular with Krylov's methods, with which we calculate a small portion of the eigenvalue spectrum. This type of algorithms is based on generating a subspace of reduced size (m) in which to project the large dimension problem (n), being m << n. Once the problem has been projected, it is solved by direct methods, which provide us with approximations of the eigenvalues of the initial problem we wanted to solve. The operations used in the expansion of the subspace vary depending on whether the desired eigenvalues are from the exterior or from the interior of the spectrum. In the case of searching for exterior eigenvalues, the expansion is done by matrix-vector multiplications. We do this on the GPU, either by using libraries or by creating functions that take advantage of the structure of the matrix. In the case of eigenvalues from the interior of the spectrum, the expansion requires solving linear systems of equations. In this thesis we implemented several algorithms to solve linear systems of equations for the specific case of matrices with a block-tridiagonal structure, that are run on GPU. In the computation of matrix functions we have to distinguish between the direct application of a matrix function, f(A), and the action of a matrix function on a vector, f(A)b. The first case involves a dense computation that limits the size of the problem. The second allows us to work with large sparse matrices, and to solve it we also make use of Krylov's methods. The expansion of subspace is done by matrix-vector multiplication, and we use GPUs in the same way as when solving eigenvalues. In this case the projected problem starts being of size m, but it is increased by m on each restart of the method. The solution of the projected problem is done by directly applying a matrix function. We have implemented several algorithms to compute the square root and the exponential matrix functions, in which the use of GPUs allows us to speed up the computation.Una línia de desenvolupament seguida en el camp de la supercomputació és l'ús de processadors de propòsit específic per a accelerar determinats tipus de càlcul. En aquesta tesi estudiem l'ús de targetes gràfiques com a acceleradors de la computació i ho apliquem a l'àmbit de l'àlgebra lineal. En particular treballem amb la biblioteca SLEPc per a resoldre problemes de càlcul d'autovalors en matrius de gran dimensió, i per a aplicar funcions de matrius en els càlculs d'aplicacions científiques. SLEPc és una biblioteca paral·lela que es basa en l'estàndard MPI i està desenvolupada amb la premissa de ser escalable, açò és, de permetre resoldre problemes més grans en augmentar les unitats de processament. El problema lineal d'autovalors, Ax = lambda x en la seua forma estàndard, ho abordem amb l'ús de tècniques iteratives, en concret amb mètodes de Krylov, amb els quals calculem una xicoteta porció de l'espectre d'autovalors. Aquest tipus d'algorismes es basa a generar un subespai de grandària reduïda (m) en el qual projectar el problema de gran dimensió (n), sent m << n. Una vegada s'ha projectat el problema, es resol aquest mitjançant mètodes directes, que ens proporcionen aproximacions als autovalors del problema inicial que volíem resoldre. Les operacions que s'utilitzen en l'expansió del subespai varien en funció de si els autovalors desitjats estan en l'exterior o a l'interior de l'espectre. En cas de cercar autovalors en l'exterior de l'espectre, l'expansió es fa mitjançant multiplicacions matriu-vector. Aquesta operació la realitzem en la GPU, bé mitjançant l'ús de biblioteques o mitjançant la creació de funcions que aprofiten l'estructura de la matriu. En cas d'autovalors a l'interior de l'espectre, l'expansió requereix resoldre sistemes d'equacions lineals. En aquesta tesi implementem diversos algorismes per a la resolució de sistemes d'equacions lineals per al cas específic de matrius amb estructura tridiagonal a blocs, que s'executen en GPU. En el càlcul de les funcions de matrius hem de diferenciar entre l'aplicació directa d'una funció sobre una matriu, f(A), i l'aplicació de l'acció d'una funció de matriu sobre un vector, f(A)b. El primer cas implica un càlcul dens que limita la grandària del problema. El segon permet treballar amb matrius disperses grans, i per a resoldre-ho també fem ús de mètodes de Krylov. L'expansió del subespai es fa mitjançant multiplicacions matriu-vector, i fem ús de GPUs de la mateixa forma que en resoldre autovalors. En aquest cas el problema projectat comença sent de grandària m, però s'incrementa en m en cada reinici del mètode. La resolució del problema projectat es fa aplicant una funció de matriu de forma directa. Nosaltres hem implementat diversos algorismes per a calcular les funcions de matrius arrel quadrada i exponencial, en les quals l'ús de GPUs permet accelerar el càlcul.Lamas Daviña, A. (2018). Dense and sparse parallel linear algebra algorithms on graphics processing units [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/112425TESI

Exact diagonalization studies of quantum simulators

Understand and tame complex quantum mechanical systems to build quantum technologies is one of the most important scientific endeavour nowadays. In this effort, Atomic, molecular and Optical systems have clearly played a major role in producing proofs of concept of several important applications. Notable examples are Quantum Simulators for difficult problems in other branches of physics i.e. spin systems, disordered systems, etc., and small sized Quantum Computers. In particular, ultracold atomic gases and trapped ion experiments are nowadays at the forefront in the field. This fantastic experimental effort needs to be accompanied by a matching theoretical and numerical one. The main two reasons are: 1) theoretical work is needed to identify suitable regimes where the AMO systems can be used as efficient quantum simulators of important problems in physics and mathematics, 2) thorough numerical work is needed to benchmark the results of the experiments in parameter regions where a solution to the problem can be found with classical devices. In this dissertation, we present several important examples of systems, which can be numerically solved. The technique used, which is common to all the work presented in the dissertation, is exact diagonalization. This technique works solely for systems of a small number of particles and/or a small number of available quantum states. Despite this limitation, one can study a large variety of quantum systems in relevant parameter regimes. A notable advantage is that it allows one to compute not only the ground state of the system but also most of the spectrum and, in some cases, to study dynamics. The dissertation is organized in the following way. First, we provide an introduction, outlining the importance of this technique for quantum simulation and quantum validation and certification. In Chapter 2, we detail the exact diagonalization technique and present an example of use for the phases of the 1D Bose-Hubbard chain. Then in Chapters 3 to 6, we present a number of important uses of exact diagonalization. In Chapter 3, we study the quantum Hall phases, which are found in two-component bosons subjected to artificial gauge fields. In Chapter 4, we turn into dynamical gauge fields, presenting the topological phases which appear in a bosonic system trapped in a small lattice. In Chapter 5, a very different problem is tackled, that of using an ultracold atomic gases to simulate a spin model. Quantum simulation is again the goal of Chapter 6, where we propose a way in which the number-partitioning problem can be solved by means of a quantum simulator made with trapped ions. Finally, in Chapter 7, we collect the main conclusions of the dissertation and provide a brief outlook.Entendre i controlar sistemes complexos regits per la mecànica quàntica per a construir tecnologies quàntiques es un dels reptes mes rellevants de la ciència en l’actualitat. Els sistemes atòmics, moleculars i òptics han jugat clarament un rol capital en aquest esforç, produint proves de concepte per a diverses aplicacions de consideració. Exemples notables en son els simuladors quàntics dissenyats per a resoldre problemes complicats d’altres branques de la física, com ara sistemes d’espins, sistemes desordenats, etc.... i ordinadors quàntics de dimensions reduïdes. En particular, els experiments amb gasos d’àtoms ultrafreds i amb trampes iòniques son la punta de llança del camp en l’actualitat. El fantàstic afany experimental ha d’anar associat amb d’altres teòric i numèric que el corresponguin. Les raons principals son: 1) els estudis teòrics son necessaris per tal d’identificar règims adients en que els sistemes AMO puguin esser emprats com a simuladors quàntics eficients de problemes rellevants de la Física i les Matemàtiques, 2) els treballs numèrics exhaustius son necessaris per a contrastar els resultats dels experiments en regions de paràmetres en que els dispositius clàssics son capaços de trobar solucions. En aquesta tesi, presentem diversos exemples de sistemes rellevants que poden esser resolts numèricament. La tècnica emprada -que es comuna per a tot el treball- es la diagonalització exacta. L’ús d’aquesta tècnica es limitat a sistemes amb nombres baixos partícules i/o pocs estats quàntics accessibles. Malgrat aquesta limitació, es poden estudiar una gran varietat de sistemes quàntics en els règims rellevants dels paràmetres de control. Un avantatge notable es el fet que permet calcular no nomes l’estat de mínima energia del sistema, sinó que també la majoria de l’espectre i, en alguns casos, àdhuc estudiar-ne la dinàmica. La tesi s’organitza tal i com prossegueix. En primer lloc, proveïm una introducció, subratllant la importància d’aquesta tècnica per a la simulació quàntica i la validació quàntica i certificació. En el capítol 2, detallem la tècnica de la diagonalització exacta i presentem un exemple del seu us per a les fases per a una cadena de Bose-Hubbard unidimensional. En els capítols del 3 al 6, presentem alguns usos rellevants de la diagonalització exacta. En el capítol 3, estudiem les fases degudes a l’efecte Hall quàntic en un sistema de dues components de bosons sotmesos a camps de gauge artificials. En el capítol 4, canviem a camps de gauge dinàmics, presentant les fases topològiques que apareixen en un sistema de bosons atrapats en una petita xarxa reticular. En el capítol 5, s’hi tracta un problema ben diferent, el d’emprar gasos d’àtoms ultrafreds per a per a simular un model d’espín. La simulació quàntica es de nou l’objectiu del capítol 6, en que proposem una forma en que el problema de la partició de nombres pot esser resolt per mitja d’un simulador quàntic construït amb trampes iòniques. Finalment, en el capítol 7, recollim les conclusions principals del treball i donem una breu opinió del futur d’aquesta investigació.Entender y controlar sistemas complejos regidos por la mecánica cuántica para construir tecnologías cuánticas es una de los retos científicos más relevantes en la actualidad. Los sistemas atómicos, moleculares y ópticos han jugado claramente un rol capital en este esfuerzo, produciendo pruebas de concepto para diversas aplicaciones de consideración. Notables ejemplos son los simuladores cuánticos diseñados para resolver problemas complicados de otras ramas de la física, como lo son los sistemas de espines, sistemas desordenados, etc.. . . i los ordenadores cuánticos de dimensiones reducidas. En particular, los experimentos con gases de átomos ultrafríos y con trampas iónicas son la punta de lanza del campo en la actualidad. El fantástico empeño experimental tiene que ir asociado a otros teórico y numérico que le correspondan. Las principales razones son: 1) los estudios teóricos son necesarios para identificar regímenes adecuados en que los sistemas AMO puedan ser usados cómo simuladores cuánticos eficientes para problemas relevantes de la Física y las Matemáticas, 2) los trabajos numéricos exhaustivos son necesarios para contrastar los resultados de los experimentos en regiones de parámetros en que los dispositivos clásicos sean capaces de encontrar soluciones. En esta tesis, presentamos diferentes ejemplos de sistemas relevantes que pueden ser resueltos numéricamente. La técnica usada –que es común en todo el trabajo– es la diagonalización exacta. El uso de ésta técnica está restringido a sistemas con números bajos de partículas i/o estados cuánticos accesibles. A pesar de esta limitación, se puede estudiar gran variedad de sistemas cuánticos en los regímenes relevantes de los parámetros de control. Una ventaja notable es que permite calcular no sólo el estado de mínima energía del sistema, sino que también la mayoría del espectro e, en algunos casos, incluso estudiar la dinámica. La tesis se organiza como sigue. En primer lugar, ofrecemos una introducción, subrayando la importancia de esta técnica para la simulación cuántica y la validación cuántica y certificación. En el capítulo 2, detallamos la técnica de la diagonalización exacta y presentamos un ejemplo de su uso para una cadena de Bose-Hubbard unidimensional. En los capítulos del 3 al 6, presentamos algunos usos relevantes de la diagonalización exacta. En el capítulo 3, estudiamos las fases debidas al efecto Hall cuántico en un sistema de dos componentes de bosones sometidos a campos de gauge artificiales. En el capítulo 4, cambiamos hacia campos gauge dinámicos, presentando las fases topológicas que aparecen en un sistema de bosones atrapados en una pequeña malla reticular. En el capítulo 5, se trata un problema bien diferente, el de usar gases de átomos ultrafríos para simular un modelo de espín. La simulación cuántica es de nuevo el objetivo del capítulo 6, en que proponemos una forma en que el problema de la partición de números puede ser resuelta mediante un simulador cuántico construido con trampas iónicas. Finalmente, en el capítulo 7, recogemos las conclusiones principales de los trabajos y damos una breve opinión del futuro de ésta investigaciónPostprint (published version

System- and Data-Driven Methods and Algorithms

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 two-volume handbook covers methods as well as applications. This first volume focuses on real-time control theory, data assimilation, real-time visualization, high-dimensional state spaces and interaction of different reduction techniques

Machine Learning, Low-Rank Approximations and Reduced Order Modeling in Computational Mechanics

The use of machine learning in mechanics is booming. Algorithms inspired by developments in the field of artificial intelligence today cover increasingly varied fields of application. This book illustrates recent results on coupling machine learning with computational mechanics, particularly for the construction of surrogate models or reduced order models. The articles contained in this compilation were presented at the EUROMECH Colloquium 597, « Reduced Order Modeling in Mechanics of Materials », held in Bad Herrenalb, Germany, from August 28th to August 31th 2018. In this book, Artificial Neural Networks are coupled to physics-based models. The tensor format of simulation data is exploited in surrogate models or for data pruning. Various reduced order models are proposed via machine learning strategies applied to simulation data. Since reduced order models have specific approximation errors, error estimators are also proposed in this book. The proposed numerical examples are very close to engineering problems. The reader would find this book to be a useful reference in identifying progress in machine learning and reduced order modeling for computational mechanics

NASA Tech Briefs, December 1990

Topics: New Product Ideas; NASA TU Services; Electronic Components and Circuits; Electronic Systems; Physical Sciences; Materials; Computer Programs; Mechanics; Machinery; Fabrication Technology; Mathematics and Information Sciences; Life Sciences