<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Дослідження ітераційних паралельних алгоритмів розв’язання розріджених лінійних систем рівнянь

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Розглянуто питання розробки та аналізу ітераційних алгоритмів для розв’язання великих розріджених систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР), включаючи паралельні методи обчислення. У роботі досліджено властивості розріджених матриць та підходи до організації ітераційних процесів Якобі, Гаусса–Зейделя та релаксації SOR. Створено програмну реалізацію на мові Python з використанням бібліотек SciPy та multiprocessing для прискорення обчислень на багатоядерних процесорах. Проведено експериментальне дослідження ефективності алгоритмів, що підтвердило підвищення продуктивності при використанні паралельних обчислень для великих систем.
The article considers the development and analysis of iterative algorithms for solving large sparse systems of linear algebraic equations (SLAE), including parallel computing methods. The properties of sparse matrices and approaches to organizing the iterative processes of Jacobi, Gauss-Seidel, and Successive Over-Relaxation (SOR) are investigated.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Денисюк В. О., Князький Д. В. Дослідження ітераційних паралельних алгоритмів розв’язання розріджених лінійних систем рівнянь // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27261.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (7)

  1. Коцовський В. М. Теорія паралельних обчислень: навч.посібник. Ужгород: ПП «АУТДОР-Шарк», 2021. 188 с. URL: https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/bitstream/lib/38994/1/%D0%9D%D0%B0%D0%B2%D1%87%D0%B0%D0%BB%D1%8C %D0%BD%D0%B8%D0%B9%20%D0%BF%D0%BE%D1%81%D1%96%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA.pdf .
  2. Багатозадачність. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Багатозадачність.
  3. Семеренко, В. П. Технології паралельних обчислень : навч. посіб. Вінниця: ВНТУ, 2018. – 104 с. URL: https://www.researchgate.net/publication/334710599_V_P_Semerenko_TEHNOLOGII_PARALELNIH_OBCISLEN_Minister stvo_osviti_i_nauki_Ukraini_Vinnickij_nacionalnij_tehnicnij_universitet
  4. Parallel Scaling Guide. URL: https://rc-docs.mines.edu/pages/user_guides/Parallel_Scaling_Guide.html?utm_source= chatgpt.com .
  5. Технології розподілених систем та паралельних обчислень: конспект лекцій: для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки/ Київ. нац. ун-т буд-ва і архіт. Київ: КНУБА, 2024. 98 с. URL: https://repositary.knuba.edu.ua/server/api/core/bitstreams/9b73ce1f-b611-4baf-bf35-048210ecc627/content
  6. Пропускна здатність. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Пропускна_здатність.
  7. The Unified Modeling Language. URL: https://www.uml-diagrams.org/.