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申请/专利权人：上海瓴术科技有限公司
摘要：本发明涉及计算电磁学技术领域，且公开了一种基于MPI共享内存的FDFD并行算法及其应用，该基于MPI共享内存的FDFD并行算法及其应用，采用MPI对FDFD算法进行并行化处理，并引入了MPI的共享内存机制来存储中间向量，降低了计算资源，提高了FDFD算法的计算效率。实施例结果表明，相比于串行算法，并行算法在内存上的占用约为串行算法的2倍，但其在24个进程的加速比可达22.5，并行效率可达94％。该并行方案极大提高了FDFD算法的计算效率和应用范围，为进一步提升FDFD算法的计算性能提供了一定的参考价值。
主权项：1.一种基于MPI共享内存的FDFD并行算法及其应用，其特征在于：包括如下步骤：S1、根据计算频率对目标进行网格离散，建立适用于FDFD算法的电磁模型；S2、构造FDTD算法的系数矩阵；S3、大型复数稀疏矩阵方程组的快速求解；S31、共轭梯度迭代；FDFD方法的本质就是求解矩阵方程A·x＝b，其中系数矩阵A为一个复数稀疏矩阵；采用三元组来存储复数稀疏矩阵A，只存储稀疏矩阵的非零元素及非零元素所在的行号和列号；由于稀疏矩阵A中的非零元素分布并不是三角形矩阵、带状矩阵等特殊矩阵，现有的高效迭代求解器基本不适用；采用复数矩阵的共轭梯度法CGM求解矩阵方程；S32、基于MPI的共轭梯度迭代并行算法；共轭梯度算法将矩阵方程组的求解转化为简单的稀疏矩阵向量乘、向量内积以及向量加减法运算，可以极大提高矩阵方程组的计算效率；然而当计算目标点尺寸增大时，系数矩阵的规模也随之增大。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海瓴术科技有限公司 基于MPI共享内存的FDFD并行算法及其应用
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