Parallel Performance of a criticality problem with Monte Carlo code TRIPOLI-4

Το αντικείμενο της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η μελέτη της απόδοσης του Monte Carlo νετρονικού κώδικα TRIPOLI-4 όταν αυτός εκτελείται παράλληλα για ένα συγκεκριμένο πρόβλημα κρισιμότητας ενός πυρηνικού θερμικού αντιδραστήρα. Οι Monte Carlo κώδικες χρησιμοποιούνται ευρέως για την προσομοίωση πυρηνικών διαδικασιών, καθώς παρέχουν μια εξαιρετική πλατφόρμα για τη μοντελοποίηση υπολογισμών διάχυσης νετρονίων. Ο TRIPOLI-4 χρησιμοποιείται ευρέως σε εφαρμογές φυσικής αντιδραστήρων. Ο κώδικας προσομοιώνει τη ζωή ενός νετρονίου δειγματοληπτώντας τις συναρτήσεις πυκνότητας πιθανότητας πραγματοποίησης διαφόρων γεγονότων κατά την διάρκεια ζωής του νετρονίου και προσδιορίζει την ακριβή πορεία του, από την γέννησή του ως τον θάνατό του (διαφυγή, απορρόφηση κ. τ.λ.). Για πολύπλοκα προβλήματα ο σειριακός υπολογισμός είναι πολύ απαιτητικός σε χρόνο και υπολογιστική ισχύ, όμως με τη χρήση παράλληλων επεξεργαστικών μονάδων μπορεί να μειωθεί σημαντικά. Το πρόβλημα που μελετήθηκε αφορά την προσομοίωση ενός θερμικού αντιδραστήρα με ιδιαίτερα μεγάλη πολυπλοκότητα στη γεωμετρία και στα υλικά που τον αποτελούν, με αποτέλεσμα την απαίτηση μεγάλου υπολογιστικού χρόνου όταν εκτελείται σειριακά. Για τη μελέτη πραγματοποιήθηκαν παράλληλοι υπολογισμοί για το ίδιο πρόβλημα με αυξανόμενο αριθμό διεργασιών (από 2 έως 85 που υπήρχαν διαθέσιμες στο cluster τύπου Beowulf, διαθέσιμου στο ΕΚΕΦΕ «Δημόκριτος»). Για την αξιολόγηση της απόδοσης του κώδικα, όταν εκτελείται παράλληλα, χρησιμοποιήθηκαν τα μέτρα της επιτάχυνσης και της αποδοτικότητας. Η διαδικασία επαναλήφθηκε με το μέγεθος του προβλήματος μειωμένου στο μισό. Ο κώδικας έδειξε πολύ καλή παράλληλη συμπεριφορά με το ποσοστό της αποδοτικότητας να φτάνει το 85%. Η ποιότητα της παραλληλοποίησης καθορίζεται από το μέγεθος του προβλήματος, καθώς όσο ο αριθμός των επεξεργαστών αυξάνει, η δουλειά που απαιτείται από κάθε διεργασία μειώνεται, με αποτέλεσμα για μικρό μέγεθος προβλήματος τα επικοινωνιακά κόστη να είναι σημαντικότερα από τα υπολογιστικά.Monte Carlo codes are widely used in various reactor physics applications, since they can provide an excellent platform for modeling neutron transport calculations. TRIPOLI-4 Monte Carlo neutronics code is widely used in reactor physics applications. The simulations are carried out by following particle paths that are independent, either in the whole problem (radioprotection calculations) or on each generation basis (criticality calculations). For complex problems such as criticality problems of reactor models the required computational time can be extremely large. By using parallel computing the amount of time required for large/complex transport calculation can be reduced by more than an order of magnitude according to the number of processors used in each run. In the present thesis the parallel performance of TRIPOLI-4 for a specific criticality problem has been studied. Performance metrics such as speedup, efficiency and scalability have been used for the performance evaluation. The problem used is a simulation of a thermal reactor with high complexity, demanding large computational time. For the study a Beowulf cluster with 88 available processors in total was used

Mining a Small Medical Data Set by Integrating the Decision Tree and t-test

[[abstract]]Although several researchers have used statistical methods to prove that aspiration followed by the injection of 95% ethanol left in situ (retention) is an effective treatment for ovarian endometriomas, very few discuss the different conditions that could generate different recovery rates for the patients. Therefore, this study adopts the statistical method and decision tree techniques together to analyze the postoperative status of ovarian endometriosis patients under different conditions. Since our collected data set is small, containing only 212 records, we use all of these data as the training data. Therefore, instead of using a resultant tree to generate rules directly, we use the value of each node as a cut point to generate all possible rules from the tree first. Then, using t-test, we verify the rules to discover some useful description rules after all possible rules from the tree have been generated. Experimental results show that our approach can find some new interesting knowledge about recurrent ovarian endometriomas under different conditions.[[journaltype]]國外[[incitationindex]]EI[[booktype]]紙本[[countrycodes]]FI