Bài viết giới thiệu phương pháp song song hóa thuật toán chọn tâm và tính véc tơ trọng số cho phương pháp không lưới RBF-FD giải phương trình Poisson. Kết quả thử nghiệm cho thấy, khi kích thước dữ liệu của bài toán tăng lên, việc song song hóa thuật toán chọn tâm và tính véc tơ trọng số đã cải thiện đáng kể thời gian tính toán. | ISSN: 1859-2171 TNU Journal of Science and Technology 195(02): 69 - 74 SONG SONG HÓA VIỆC CHỌN TÂM VÀ TÍNH VÉC TƠ TRỌNG SỐ CHO PHƯƠNG PHÁP KHÔNG LƯỚI RBF-FD GIẢI PHƯƠNG TRÌNH POISSON Đặng Thị Oanh*, Ngô Mạnh Tưởng Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Trong những năm gần đây, phương pháp không lưới RBF-FD (Radial Basis Function - Finite difference) giải phương trình đạo hàm riêng đã được nhiều nhà khoa học quan tâm. Phương pháp này hiệu quả đối với những bài toán có miền hình học phức tạp, hàm có độ dao động lớn hoặc không gian nhiều chiều, bởi tính mềm dẻo của nội suy RBF. Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất của phương pháp này là thời gian chọn tâm và tính véc tơ trọng số khá cao. Để khắc phục tình trạng này, chúng tôi giới thiệu phương pháp song song hóa thuật toán chọn tâm và tính véc tơ trọng số cho phương pháp không lưới RBF-FD giải phương trình Poisson. Kết quả thử nghiệm cho thấy, khi kích thước dữ liệu của bài toán tăng lên, việc song song hóa thuật toán chọn tâm và tính véc tơ trọng số đã cải thiện đáng kể thời gian tính toán. Từ khóa: Tính toán song song; Phương pháp RBF-FD; Không lưới; Phương pháp phần tử hữu hạn Ngày nhận bài: 02/01/2019; Ngày hoàn thiện: 13/02/2019; Ngày duyệt đăng: 28/02/2019 PARALLELIZATION IN CHOOSE THE CENTERS AND COMPUTE THE WEIGHT VECTORS FOR THE MESHLESS RBF-FD TO SOLVE POISSON EQUATION Dang Thi Oanh*, Ngo Manh Tuong TNU - University of Information and Communication Technology ABSTRACT In recent years, the RBF-FD (Radial Basis Function - Finite difference) method of solving partial differential equation has been researched by many scientists. This method is effective for problems with complex geometry, large fluctuations function or multidimensional space, due to the flexibility of RBF interpolation. However, the biggest problem of this method is that the time for choosing center and computing weight vector is quite high. To overcome this situation, we introduced a method of parallelizing the
