Numerische Lösung großer strukturierter DAE-Systeme der chemischen Prozeßsimulation

Parallelizable numerical methods for solving large scale DAE systems are developed at the level of differential, nonlinear and linear equations. For this the subsystem-wise structure of the DAE systems based on unit-oriented modelling is explored. Partitionings are used to parallelize waveform relaxation and structured Newton methods. Initial values are computed with a modified Newton method. To solve large sparse systems of linear equations a special Gaussian elimination method is used. The algorithms were implemented on a CRAY C90 vector computer, as well as on both, moderately parallel CRAY J90 vector computers and massively parallel CRAY T3D machines. The methods were tested using several real life examples

Untersuchung des parallelen Gleichungslösers Paragon ProSolver-DES - slab solver - auf dem Rechner Intel Paragon XP/S 10

Die numerische Bibliothek Intel Paragon ProSolver dient zur Berechung linearer Gleichungssysteme und zur Bestimmung von Fourier-Transformierten auf dem Parallelrechner Intel Paragon XP/S. Sie besteht aus den Teilpaketen ProSolver-DES, ProSolver-SES, ProSolver-IES sowie ProSolver-FFT. Die vorliegende Arbeit untersucht den slab-solver-Teil des ProSolver-DES-Paketes zur Lösung sehr großer dichtbesetzter Gleichungssysteme hinsichtlich seiner Korrektheit und seiner Leistungsfähigkeit

Öffentliche Testphase und Weiterentwicklung der Pilotversion des Publikationsverbundes

In Forschung und Lehre werden eine Vielzahl von Dokumenten produziert. Dies sind wissenschaftliche Publikationen (Studien-, Diplom-, Doktorarbeiten), Forschungsberichte, Konferenzproceedings, Vorlesungsmanuskripte, Lehrunterlagen, Fachartikel usw. Ziel des Projekts ist der Aufbau eines elektronischen Publikationsverbunds, der Universitätsangehörige, seien es Lehrende, Lernende oder Forschende, in die Lage versetzt, für sie relevante, veröffentlichte Dokumente aus Forschung und Lehre innerhalb kürzester Zeitauf ihrem Bildschirm einzusehen und auszudrucken. Im vorliegenden Bericht werden die technischen und organisatorischen Weiterentwicklungen des Systems vorgestellt, die im Zuge der verschiedenen Testphasen an der Universität Stuttgart realisiert wurden. (Klassifikatorische Erschließung, Volltextrecherche, Qualitätssicherung der Dokumente, Einbringen eines Dokuments in mehreren Teildateien). Als Ergänzung zum vorangegangenen Bericht schließt die quantitative Endauswertungder Umfrage an

Effiziente und neuartige Verfahren zur Optimierung von Kraftfeldparametern bei atomistischen Molekularen Simulationen kondensierter Materie

Molekulare Simulationen ermöglichen es, den Einfluss mikroskopischer Prozesse auf makroskopische Phänomene zu studieren. Um Simulationen in den Naturwissenschaften erfolgreich anwenden zu können, müssen geeignete molekulare Modelle vorliegen. Das Fundament einer Simulation zur quantitativen Vorhersage von physikalischen Eigenschaften ist das sogenannte Kraftfeld. Die Hauptschwierigkeit liegt in dessen Parametrisierung. Dies manuell durchzuführen, ist sehr zeitaufwendig, da für jeden Parametersatz eine aufwendige Simulation durchzuführen ist. In dieser Arbeit wird ein neues automatisiertes Parametrisierungsschema vorgeschlagen, welches auf der Lösung eines mathematischen Optimierungsproblems basiert. Innerhalb des Optimierungsprozesses werden Eigenschaften, die aus einer Molekularen Simulation resultieren, an ihre entsprechenden experimentellen Referenzdaten angepasst. Da Molekulare Simulationen eine hohe Komplexität aufweisen und die resultierenden Eigenschaften mit statistischen Rauschen behaftet sind, wird das Optimierungsproblem sowohl mit bereits vorhandenen als auch mit neuartigen, effizienten und robusten numerischen Algorithmen gelöst

Iterative Verfahren für lineare Gleichungssysterne auf Distributed Memory Systemen

Für die Lösung großer linearer Gleichungssysteme mit schwach bzw. voll besetzten Koeffizientenmatrizen für Distributed Memory Systeme werden das GMRES-Verfahren und die QMR-Methode vorgestellt. Beide iterativen Verfahren basieren auf Krylov-Unterraum-Methoden. Die Weiterentwicklung dieser beiden Verfahren für Distributed Memory Systeme erfolgt in zwei Richtungen. Die erste Variante beruht auf einer Parallelisierung der Matrix* Vektor-Operation. Die zweite Richtung beinhaltet die Aufspaltung der Gesamtaufgabe in disjunkte bzw. sich überlappende Teilprobleme