The divide-and-conquer framework: a suitable setting for domain decomposition methods of the future

Autores/as

  • Ismael Herrera Revilla Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán 04510, México CDMX, México https://orcid.org/0000-0002-0488-374X
  • Iván Contreras Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán 04510, México CDMX, México
  • Graciela S. Herrera Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Ciudad Universitaria, Alcaldía Coyoacán 04510, México CDMX, México https://orcid.org/0000-0001-7465-4750

DOI:

https://doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2020.59.1.2078

Palabras clave:

MDD, DVS-DDM, computación paralela, aceleración paralela ideal, dividir y vencerás

Resumen

Este artículo surgió a partir de experimentos numéricos, en los cuales ciertos algoritmos, que en algunos textos científicos (DVS-BDDM) produjeron aceleración (o speedups) muchas veces mayores a la cantidad de procesadores utilizados (existen casos ya abordados de más de setenta, pero probablemente a menudo son mucho mayores). Con base en estos resultados sobresalientes, en este artículo se demuestra que creer en la aceleración ideal estándar, que se considera igual a la cantidad de procesadores, ha sido una limitante en el rendimiento buscado a través de distintas investigaciones sobre métodos de descomposición de dominio (MDD) y hasta el momento ha obstaculizado mucho su desarrollo. Por lo tanto, se propone una teoría mejorada en la que el objetivo de aceleración se base en el paradigma algorítmico “Divide y vencerás”, considerado con frecuencia como el leitmotiv de los métodos de descomposición de dominio, como un escenario adecuado para el MDD del futuro. 

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Publicado

2020-01-01

Cómo citar

Herrera Revilla, I., Contreras, I., & Herrera, G. S. (2020). The divide-and-conquer framework: a suitable setting for domain decomposition methods of the future. Geofísica Internacional, 59(1), 27–37. https://doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2020.59.1.2078

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