{"id":20625722,"url":"https://github.com/toadharvard/comp-math","last_synced_at":"2026-01-08T20:47:29.603Z","repository":{"id":225246756,"uuid":"765457808","full_name":"toadharvard/comp-math","owner":"toadharvard","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-05-27T23:05:14.000Z","size":17419,"stargazers_count":3,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-02-07T08:51:26.365Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/toadharvard.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-03-01T00:34:47.000Z","updated_at":"2024-05-27T23:06:23.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-03-01T01:48:53.280Z","dependency_job_id":"9c41e579-e53a-4d74-895f-03d6d110b1cc","html_url":"https://github.com/toadharvard/comp-math","commit_stats":null,"previous_names":["toadharvard/comp-math"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/toadharvard%2Fcomp-math","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/toadharvard%2Fcomp-math/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/toadharvard%2Fcomp-math/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/toadharvard%2Fcomp-math/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/toadharvard","download_url":"https://codeload.github.com/toadharvard/comp-math/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":246651911,"owners_count":20812047,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2024-11-16T13:10:44.851Z","updated_at":"2026-01-08T20:47:29.567Z","avatar_url":"https://github.com/toadharvard.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Вычислительная математика\n\n## Задача 1. Библиотека OpenMP\n\n### Описание\nДавайте рассмотрим книгу В. П. Гергеля “Высокопроизводительные вычисления для\nмногоядерных многопроцессорных систем” (2010). В главе 11 \"Решение\nдифференциальных уравнений в частных производных\", описывающей проблему\nчисленного решения задачи Дирихле для уравнения Пуассона, содержится алгоритм\n11.6 (Блочный подход к методу волновой обработки данных) её решения, который\nможет быть эффективно распараллелен при помощи OpenMP.\n\nВ первой части задания вам следует просто разобраться в этом алгоритме и\nреализовать его. Обратите внимание, что он возникает итерационно. Например,\nалгоритм 11.2 является корректным, но распараллеливание приводит к замедлению в\n25 раз вместо ускорения.\n\nВторая часть задания — провести численный эксперимент, исследующий\nэффективность (или неэффективность) параллельной версии. Модельные краевые\nзадачи необходимо выбрать самостоятельно, исходя из того, что вы хотели бы теми\nили иными экспериментами продемонстрировать. Это наиболее сложная часть\nзадания.\n\nКомментарии:\n1) Эта задача относится главным образом не к вычислительной математике, поскольку\nчисленный метод здесь весьма прост, а к параллельному программированию. Здесь\nможно проследить, как, зная специфику предметной области (в данном случае —\nметода решения уравнения), можно как весьма эффективно, так и совершенно\nнеэффективно организовать параллелизм по данным.\n2) В качестве документации по OpenMP, снабжённой комментариями, можно использовать\nглаву 5 (\"Параллельное программирование с использованием OpenMP\") той же книги\nили любые другие источники.\n### Решение\nРешение представлено в [Jupyter Notebook](/1/task1.ipynb)\n\n# Лицензия\n\nИсходный код распространятся по лицензии MIT, подробнее [LICENCE](./LICENCE)\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftoadharvard%2Fcomp-math","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Ftoadharvard%2Fcomp-math","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftoadharvard%2Fcomp-math/lists"}