¿Conexiones de solucionadores iterativos para grandes sistemas de ecuación en Física?

Estoy tratando de encontrar los dominios de la física donde resolver grandes sistemas de ecuaciones es computacionalmente costoso. Los sistemas dispersos son de mi interés particular, donde la matriz de entrada A está en GB (hasta 100 GB).

¿Qué tipo de ecuaciones?
¿Cuál sería el propósito de tal lista?
Deberías editar tu pregunta y expandirla un poco. En su forma actual, es imposible responderla. ¿Puede dar ejemplos de lo que tiene en mente?
Seguro. Digamos que tiene ecuaciones PDE que linealiza con FEM o FVM. Terminas con un sistema de ecuaciones lineales que luego se puede convertir en el famoso Ax=b donde A es enorme (decenas de GB) y escaso. Puede resolverlo con métodos directos y tiene que usar solucionadores iterativos como CG/BCGSTAB/GMRES/multi-grid. ¿Responde a tu pregunta?
Marcin, a los físicos les gustaría tener sus supercomputadoras debajo del escritorio en lugar de usar clústeres con procesos de envío complicados. Con las GPU esto es posible.

Respuestas (1)

Por un lado, la solución de cualquier PDE utilizando el método de elementos finitos produce un gran sistema de ecuaciones disperso. En el caso no lineal, el método es iterativo, por lo que debe resolver un sistema lineal muchas veces. Las aplicaciones en física son innumerables. Para nombrar unos pocos:

  • Relatividad general numérica
  • hidrodinámica
  • Magnetohidrodinámica
  • Estructura estelar y evolución.
  • Dispersión y propagación de la radiación electromagnética.

Luego tienes ecuaciones integrales diferenciales como las que provienen de la mecánica cuántica computacional (Hartree-Fock, Density Functional), la electrostática y muchos otros lugares. Estos se transforman en sistemas de ecuaciones lineales bajo la mayoría de los métodos numéricos.

Con todo, sin calificaciones adicionales, la lista es simplemente demasiado larga. ¡Los sistemas de ecuaciones están en todas partes!