commit 42de987acc10b61c9667458b470bd2dce6894cef
parent e65094231abde35a37f4c99fc55aff7234c2c39a
Author: Ivan Gankevich <igankevich@ya.ru>
Date: Fri, 17 Nov 2017 15:46:04 +0300
Fix overfull hboxes.
Diffstat:
| arma-thesis-ru.org | | | 130 | +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++---------------------------------------- |
| arma-thesis.org | | | 70 | +++++++++++++++++++++++++++++++++------------------------------------- |
2 files changed, 97 insertions(+), 103 deletions(-)
diff --git a/arma-thesis-ru.org b/arma-thesis-ru.org
@@ -56,11 +56,12 @@
Эти сложности стали отправной точкой в поиске модели, не основанной на линейной
теории волн, и в исследованиях процесса АРСС был найден необходимый
математический аппарат.
-1. Параметром процесса АРСС является автоковариационная функция (АКФ), которая
- может быть напрямую получена из энергетического или частотно-направленного
- спектра морского волнения (который, в свою очередь является входным
- параметром для модели Лонге---Хиггинса). Так что входные параметры одной
- модели могут быть легко преобразованы во входные параметры другой.
+1. Входным параметром процесса АРСС является автоковариационная функция (АКФ),
+ которая может быть напрямую получена из энергетического или
+ частотно-направленного спектра морского волнения (который, в свою очередь
+ является входным параметром для модели Лонге---Хиггинса). Так что входные
+ параметры одной модели могут быть легко преобразованы во входные параметры
+ другой.
2. Процесс АРСС не имеет ограничение на амплитуду генерируемых волн: их крутизна
может быть увеличена на столько, на сколько это позволяет АКФ реальных
морских волн.
@@ -113,7 +114,7 @@
дискретно заданной взволнованной поверхностью, и
- разработка комплекса программ, реализующего генерацию взволнованной морской
поверхности и вычисления поля давлений на системах с общей (SMP) и
- распределенной (MPP) памятью, а также гибридных (GPGPU) системах, использующих
+ распределенной (MPP) памятью, а также гибридных системах (GPGPU), использующих
графические сопроцессоры для ускорения вычислений.
**** Теоретическая и практическая значимость работы.
@@ -300,16 +301,15 @@ Motion Programme (LAMP), программе для моделирования к
**** Модель АРСС.
В\nbsp{}cite:spanos1982arma модель АРСС используется для генерации временного
-ряда, спектр которого совпадает с аппроксимацией Пирсона---Московица (ПМ) для
-спектров морского волнения. Авторы проводят эксперименты для одномерных моделей
-АР, СС и АРСС. Они отмечают превосходное совпадение полученного и исходного
-спектров и более высокую вычислительную эффективность модели АРСС по сравнению с
-моделями, основанными на суммировании большого числа гармоник со случайными
-фазами. Также отмечается, что для того чтобы спектр полученного временного ряда
-совпадал с заданным, модели СС требуется меньшее количество коэффициентов, чем
-модели АР. В\nbsp{}cite:spanos1996efficient автор обобщает формулы для
-нахождения коэффициентов модели АРСС для случая нескольких переменных
-(векторов).
+ряда, спектр которого совпадает со спектром Пирсона---Московица (ПМ). Авторы
+проводят эксперименты для одномерных моделей АР, СС и АРСС. Они отмечают
+превосходное совпадение полученного и исходного спектров и более высокую
+вычислительную эффективность модели АРСС по сравнению с моделями, основанными на
+суммировании большого числа гармоник со случайными фазами. Также отмечается, что
+для того чтобы спектр полученного временного ряда совпадал с заданным, модели СС
+требуется меньшее количество коэффициентов, чем модели АР.
+В\nbsp{}cite:spanos1996efficient автор обобщает формулы для нахождения
+коэффициентов модели АРСС для случая нескольких переменных (векторов).
Отличие данной работы от вышеперечисленных состоит в исследовании трехмерной
модели АРСС (два пространственных и одно временное измерение), что во многом
@@ -584,7 +584,7 @@ Motion Programme (LAMP), программе для моделирования к
нет. Таким образом, единственным проверенным решением на данный момент является
использование процессов АР и СС по отдельности.
-**** Критерии выбора процесса для моделирования разных профилей волн.
+**** Критерии выбора процесса.
:PROPERTIES:
:CUSTOM_ID: sec-process-selection
:END:
@@ -1287,11 +1287,11 @@ arma.plot_nonlinear(file.path("build", "nit-standing"), args)
e^{-2\pi i (x u + y v)}
dx dy.
\end{equation*}
-Решение уравнения будем искать в виде обратного преобразования Фурье
-\(\phi(x,z)=\InverseFourierY{E(u,v)}{x,z}\). Подставляя[fn::Выражение \(v={-i}{u}\)
-не подходит в данной задаче, поскольку потенциал скорости должен стремиться к
-нулю с увеличением глубины до бесконечности.] \(v={i}{u}\) в формулу, решение
-перепишется как
+Ищем решение уравнения в виде обратного преобразования Фурье
+\(\phi(x,z)=\InverseFourierY{E(u,v)}{x,z}\). Подставляя[fn::Выражение
+\(v={-i}{u}\) не подходит в данной задаче, поскольку потенциал скорости должен
+стремиться к нулю с увеличением глубины до бесконечности.] \(v={i}{u}\) в
+формулу, решение перепишется как
\begin{equation}
\label{eq-guessed-sol-2d}
\phi(x,z) = \InverseFourierY{e^{2\pi u z}E(u)}{x}.
@@ -1436,11 +1436,11 @@ Mathematica\nbsp{}cite:mathematica10. В линейной теории широ
}{x}
.
\end{equation*}
-Профиль прогрессивной волны описывается формулой
+Профиль прогрессивной волны задается формулой
\(\zeta(x,t)=A\cos(2\pi(kx-t))\). Подстановка этого выражения
в\nbsp{}eqref:eq-solution-2d дает равенство
\(\phi(x,z,t)=-\frac{A}{k}\sin(2\pi(kx-t))\Sinh{2\pi{k}{z}}\). Чтобы свести его
-к формуле линейной теории волн, представим гиперболический синус в
+к формуле линейной теории волн, представим гиперболический косинус в
экспоненциальной форме и отбросим член, содержащий \(e^{-2\pi{k}{z}}\), как
противоречащий условию \(\phi\underset{z\rightarrow-\infty}{\longrightarrow}0\).
После взятия действительной части выражения получится известная формула линейной
@@ -2245,7 +2245,7 @@ arma.plot_io_events(names)
Другие отличия подпрограмм БПФ, влияющие на производительность, не были
выявлены.
-**** Производительность кода OpenCL, вычисляющего поле потенциала скорости.
+**** Производительность кода, вычисляющего поле потенциала скорости.
:PROPERTIES:
:header-args:R: :results output raw :exports results
:END:
@@ -2725,7 +2725,7 @@ downstream-объектов. Это означает, что если решае
которых будет выполняться задача выбираются в зависимости от того, где физически
находятся входные файлы.
-**** Отображение алгоритма генерации взволнованной поверхности на архитектуру системы.
+**** Отображение имитационных моделей на архитектуру системы.
Модели АР и СС реализованы в программном комплексе, работающем по принципу
вычислительного конвейера, в котором каждое звено применяет некоторую функцию к
выходным данным предыдущего звена. Звенья конвейера распределяются по узлам
@@ -2861,8 +2861,8 @@ digraph {
#+RESULTS: fig-pipeline
[[file:build/pipeline-ru.pdf]]
-Конвейер объектов можно считать развитием модели BSP (Bulk Synchronous
-Parallel)\nbsp{}cite:valiant1990bridging, применяемой в системах обработки
+Конвейер объектов можно считать развитием модели Bulk Synchronous Parallel
+(BSP)\nbsp{}cite:valiant1990bridging, применяемой в системах обработки
графов\nbsp{}cite:malewicz2010pregel,seo2010hama. Конвейер позволяет исключить
глобальную синхронизацию (где это возможно) между последовательно идущим этапами
вычислений путем передачи данных между звеньями параллельно с вычислениями, в то
@@ -3427,8 +3427,8 @@ Keepalived\nbsp{}cite:cassen2002keepalived.
копией главного объекта, то подчиненный объект отправляется на один из
оставшихся узлов, и в худшем случае текущий шаг вычислений выполняется заново.
-Описанный выше подход предназначен для объектов, у которых нет объекта-родителя
-и которые имеют только один подчиненный объект в каждый момент времени, и
+Описанный выше подход предназначен для объектов, у которых нет родителя и
+которые имеют только один подчиненный объект в каждый момент времени, и
повторяет механизм работы контрольных точек восстановления. Преимуществом
данного подхода является то, что он
- сохраняет состояние программы только между последовательными шагами вычислений
@@ -3440,30 +3440,31 @@ Keepalived\nbsp{}cite:cassen2002keepalived.
кластера за один шаг вычислений или произвольного количества подчиненных узлов в
любой момент работы программы.
-Далее следует пример работы алгоритма восстановления после сбоев
+Для кластера из четырех узлов и гипотетической параллельной программы алгоритм
+восстановления после сбоев работает следующим образом
(рис.\nbsp{}[[fig-fail-over-example]]).
-1. *Исходное состояние.* На начальном этапе вычислительный кластер не требует
+1. /Исходное состояние./ На начальном этапе вычислительный кластер не требует
никакой настройки за исключением настройки сети. Алгоритм предполагает полную
связность узлов кластера и лучше всего работает с древовидными топологиями
сети, в которых все узлы кластера соединены несколькими сетевыми
коммутаторами.
-2. *Построение иерархии узлов.* При первичной загрузке на всех узлах кластера
- запускаются резидентные процессы, которые совместно строят иерархию поверх
- топологии сети кластера. Положение резидентного процесса в иерархии
+2. /Построение иерархии узлов./ При первичной загрузке на всех узлах кластера
+ запускаются резидентные процессы, которые совместно строят свою иерархию
+ поверх топологии сети кластера. Положение резидентного процесса в иерархии
определяется позицией IP-адреса его узла в диапазоне IP-адресов сети. Для
установления связи каждый из процессов соединяется только с предполагаемым
главным процессом. В данном случае процесс на узле \(A\) становится главным
процессом для всех остальных. Иерархия изменяется, только если новый узел
присоединяется к кластеру или какой-либо из существующих узлов выходит из
строя.
-3. *Запуск главного управляющего объекта.* Первый управляющий объект запускается
+3. /Запуск главного управляющего объекта./ Первый управляющий объект запускается
на одном из подчиненных узлов (узел \(B\)). Главный объект может иметь только
один подчиненный объект в любой момент времени, а резервная копия главного
объекта посылается вместе с этим подчиненным объектом \(T_1\) на главный узел
\(A\). \(T_1\) представляет собой последовательный шаг программы. В программе
может быть произвольное количество последовательных шагов, и, когда узел
\(A\) выходит из строя, текущий шаг перезапускается с начала.
-4. *Запуск подчиненных управляющих объектов.* Управляющие объекты \(S_1\),
+4. /Запуск подчиненных управляющих объектов./ Управляющие объекты \(S_1\),
\(S_2\), \(S_3\) запускаются на подчиненных узлах кластера. Когда узел \(B\),
\(C\) или \(D\) выходит из строя, соответствующий руководящий управляющий
объект перезапускает завершившиеся некорректно подчиненные объекты (\(T_1\)
@@ -3697,8 +3698,8 @@ title(xlab="Размер взволнованной поверхности", yla
сообщений обычно предполагают
- равномерную загрузку каждого процессора,
- бесперебойное и надежное выполнение пакетных задач, и
-- постоянное число параллельных процессов/потоков во время выполнения, равное
- общему количеству процессоров.
+- постоянное число параллельных процессов во время выполнения, равное общему
+ количеству процессоров.
Первое предположение несправедливо для программы моделирование морского
волнения, поскольку модель АР требует динамической балансировки нагрузки между
процессорами для генерации каждой части поверхности только когда генерация всех
@@ -3716,27 +3717,27 @@ title(xlab="Размер взволнованной поверхности", yla
кластере.
В данном разделе обсуждаются преимущества и недостатки этого подхода.
-В сравнении с переносимыми системами пакетной обработки заданий (PBS) для
-распределения нагрузки на узлы кластера предлагаемый подход использует
-легковесные управляющие объекты вместо тяжеловесных параллельных задач.
-Во-первых, это позволяет иметь очереди объектов на каждом узле, вместо того
-чтобы иметь несколько очередей задач на весь кластер. Зернистость управляющих
-объектов гораздо выше, чем у пакетных задач, и, несмотря на то что время их
-выполнения не может быть надежно спрогнозировано (также как и время выполнения
-пакетных задач\nbsp{}cite:zotkin1999job), объекты из нескольких параллельных
-программ могут быть динамически распределены между одним и тем же множеством
-узлов кластера, делая нагрузку более равномерной. Недостатком является
-необходимость в большем количестве оперативной памяти для выполнения нескольких
-задач на одних и тех же узлах, а также в том что выполнение каждой программы
-может занять больше времени из-за общих очередей управляющих объектов.
-Во-вторых, предлагаемый подход использует динамическое распределение ролей
-главного и подчиненного между узлами кластера вместо их статического присвоения
-конкретным физическим узлам. Это делает узлы взаимозаменяемыми, что необходимо
-для обеспечения отказоустойчивости. Одновременное выполнение нескольких
-параллельных программ на одном и том же множестве узлов увеличивает пропускную
-способность кластера, но также уменьшает их производительность, взятую по
-отдельности; динамическое распределение ролей является основанием, на котором
-строится устойчивость к сбоям.
+В сравнении с системами пакетной обработки заданий (PBS) для распределения
+нагрузки на узлы кластера предлагаемый подход использует легковесные управляющие
+объекты вместо тяжеловесных параллельных задач. Во-первых, это позволяет иметь
+очереди объектов на каждом узле, вместо того чтобы иметь несколько очередей
+задач на весь кластер. Зернистость управляющих объектов гораздо выше, чем у
+пакетных задач, и, несмотря на то что время их выполнения не может быть надежно
+спрогнозировано (также как и время выполнения пакетных
+задач\nbsp{}cite:zotkin1999job), объекты из нескольких параллельных программ
+могут быть динамически распределены между одним и тем же множеством узлов
+кластера, делая нагрузку более равномерной. Недостатком является необходимость в
+большем количестве оперативной памяти для выполнения нескольких задач на одних и
+тех же узлах, а также в том что выполнение каждой программы может занять больше
+времени из-за общих очередей управляющих объектов. Во-вторых, предлагаемый
+подход использует динамическое распределение ролей главного и подчиненного между
+узлами кластера вместо их статического присвоения конкретным физическим узлам.
+Это делает узлы взаимозаменяемыми, что необходимо для обеспечения
+отказоустойчивости. Одновременное выполнение нескольких параллельных программ на
+одном и том же множестве узлов увеличивает пропускную способность кластера, но
+также уменьшает их производительность, взятую по отдельности; динамическое
+распределение ролей является основанием, на котором строится устойчивость к
+сбоям.
В сравнении с MPI для разбиения программы на отдельные сущности предлагаемый
подход использует легковесные управляющие объекты вместо тяжеловесных процессов.
@@ -3848,7 +3849,7 @@ Ant (таб.\nbsp{}[[tab-ant]]). Для увеличения пропускно
резидентными процессами, запущенными на каждом узле. Производительность программы
сравнивалась с производительностью версии на OpenMP, запускаемой на одном узле.
-Bscheduler превосходит OpenMP как на одном, так и на двух узлах
+Bscheduler превосходит OpenMP в обоих случаях
(рис.\nbsp{}[[fig-bscheduler-performance]]). В случае одного узла более высокая
производительность объясняется тем, что Bscheduler не сканирует очередь задач в
поисках частей, для которых готовы все зависимости (как это происходит в
@@ -3893,8 +3894,8 @@ title(xlab="Размер взволнованной поверхности", yla
морского волнения, выходящего за рамки линейной теории волн, были достигнуты
следующие основные результаты.
- Процессы АР и СС были использованы для моделирования морских волн произвольных
- амплитуд. Интегральные характеристики генерируемой взволнованной поверхности
- были верифицированы путем сопоставления с характеристиками реальной морской
+ амплитуд. Интегральные характеристики взволнованной поверхности были
+ верифицированы путем сопоставления с характеристиками реальной морской
поверхности.
- Новый метод был использован для вычисления поля потенциала скорости под
генерируемой поверхностью. Получившееся поле было верифицировано путем
@@ -3952,9 +3953,6 @@ Emacs, предоставляющего вычислительное окруж
скопировав репозиторий диссертации[fn:repo], установив Emacs и экспортировав
документ.
-Исследования были выполнены в рамках грантов РФФИ (проекты \mbox{16-07-01111},
-\mbox{16-07-00886}, \mbox{16-07-01113}).
-
[fn:repo] [[https://github.com/igankevich/arma-thesis]]
* Список сокращений и условных обозначений
diff --git a/arma-thesis.org b/arma-thesis.org
@@ -56,8 +56,9 @@ not based on linear wave theory, and ARMA process studies were found to have all
the required mathematical apparatus.
1. ARMA process takes auto-covariate function (ACF) as an input parameter, and
this function can be directly obtained from wave energy or
- frequency-directional spectrum (which is the input for Longuet---Higgins
- model). So, inputs for one model can easily be converted to each other.
+ frequency-directional spectrum (which is the input parameter for
+ Longuet---Higgins model). So, inputs for one model can easily be converted to
+ each other.
2. There is no small-amplitude waves assumption. Wave may have any amplitude,
and can be generated as steep as it is possible with real sea wave ACF.
3. Period of the realisation equals the period of PRNG, so generation time grows
@@ -103,10 +104,10 @@ The distinct feature of this work is
- the use of /three-dimensional/ AR and MA models in all experiments,
- the use of velocity potential field calculation method suitable for discretely
given wavy surface, and
-- the development of software programme that
- implements sea wavy surface generation and pressure field computation on both
- shared memory (SMP) and distributed memory (MPP) computer systems, and also on
- hybrid (GPGPU) systems using graphical coprocessors to accelerate computations.
+- the development of software programme that implements sea wavy surface
+ generation and pressure field computation on both shared memory (SMP) and
+ distributed memory (MPP) computer systems, but also hybrid systems (GPGPU)
+ which use graphical coprocessors to accelerate computations.
**** Theoretical and practical significance.
Implementing ARMA model, that does not use assumptions of linear wave theory,
@@ -278,15 +279,15 @@ advanced models.
**** ARMA model.
In\nbsp{}cite:spanos1982arma ARMA model is used to generate time series spectrum
-which is compatible with Pierson---Moskowitz (PM) approximation of sea wave
-spectrum. The authors carry out experiments for one-dimensional AR, MA and ARMA
-models. They mention excellent agreement between target and initial spectra and
-higher performance of ARMA model compared to models based on summing large
-number of harmonic components with random phases. The also mention that in order
-to reach agreement between target and initial spectrum MA model require lesser
-number of coefficients than AR model. In\nbsp{}cite:spanos1996efficient the
-authors generalise ARMA model coefficients determination formulae for
-multi-variate (vector) case.
+of which is compatible with Pierson---Moskowitz (PM) spectrum. The authors carry
+out experiments for one-dimensional AR, MA and ARMA models. They mention
+excellent agreement between target and initial spectra and higher performance of
+ARMA model compared to models based on summing large number of harmonic
+components with random phases. The also mention that in order to reach agreement
+between target and initial spectrum MA model require lesser number of
+coefficients than AR model. In\nbsp{}cite:spanos1996efficient the authors
+generalise ARMA model coefficients determination formulae for multi-variate
+(vector) case.
One thing that distinguishes present work with respect to afore-mentioned ones
is the study of three-dimensional (2D in space and 1D in time) ARMA model, which
@@ -553,7 +554,7 @@ to correct AR process coefficients, but there is no such formula for the second
approach. So, the only proven solution for now is to simply use AR and MA
process exclusively.
-**** Process selection criteria for different wave profiles.
+**** Process selection criteria.
:PROPERTIES:
:CUSTOM_ID: sec-process-selection
:END:
@@ -601,8 +602,8 @@ dimensions become available, which is the objective of the future research.
**** Verification of wavy surface integral characteristics.
In\nbsp{}cite:degtyarev2011modelling,degtyarev2013synoptic,boukhanovsky1997thesis
AR model the following items are verified experimentally:
-- probability distributions of different wave characteristics (wave heights,
- lengths, crests, periods, slopes, three-dimensionality),
+- probability distributions of different wave characteristics (heights, lengths,
+ crests, periods, slopes, three-dimensionality),
- dispersion relation,
- retention of integral characteristics for mixed wave sea state.
In this work both AR and MA model are verified by comparing probability
@@ -1407,7 +1408,7 @@ solution to which is written as
Propagating wave profile is defined as \(\zeta(x,t)=A\cos(2\pi(kx-t))\).
Plugging this formula into\nbsp{}eqref:eq-solution-2d yields
\(\phi(x,z,t)=-\frac{A}{k}\sin(2\pi(kx-t))\Sinh{2\pi{k}{z}}\). In order to
-reduce it to the formula from linear wave theory, rewrite hyperbolic sine in
+reduce it to the formula from linear wave theory, rewrite hyperbolic cosine in
exponential form and discard the term containing \(e^{-2\pi{k}{z}}\) as
contradicting condition
\(\phi\underset{z\rightarrow-\infty}{\longrightarrow}0\). Taking real part of
@@ -2180,7 +2181,7 @@ OpenCL. FFT routines from these libraries have the following features:
Other differences of FFT subroutines, that have impact on performance, were not
discovered.
-**** Performance of velocity potential OpenCL solver.
+**** Performance of velocity potential solver.
:PROPERTIES:
:header-args:R: :results output raw :exports results
:END:
@@ -2304,7 +2305,6 @@ execution time. If such formula did not exist or did not have all integrals as
Fourier transforms, velocity potential field computation would consume much more
time.
-#+LATEX: \pagebreak
** Fault-tolerant batch job scheduler
*** System architecture
**** Physical layer.
@@ -2631,7 +2631,7 @@ frameworks\nbsp{}cite:dean2008mapreduce,vavilapalli2013yarn --- a user
submitting a job does not specify the number of hosts to run its job on, and
actual hosts are the hosts where input files are located.
-**** Wavy surface generation algorithm mapping on system architecture.
+**** Mapping of simulation models on system architecture.
Software implementation of AR and MA models works as a computational pipeline,
in which each joint applies some function to the output coming from the pipe of
the previous joint. Joints are distributed across computer cluster nodes to
@@ -2763,7 +2763,7 @@ digraph {
#+RESULTS: fig-pipeline
[[file:build/pipeline.pdf]]
-Object pipeline may be seen as an improvement of BSP (Bulk Synchronous Parallel)
+Object pipeline may be seen as an improvement of Bulk Synchronous Parallel (BSP)
model\nbsp{}cite:valiant1990bridging, which is used in graph
processing\nbsp{}cite:malewicz2010pregel,seo2010hama. Pipeline eliminates global
synchronisation (where it is possible) after each sequential computation step by
@@ -3136,7 +3136,7 @@ order to survive master node failure, job scheduler daemon process continuously
copies its internal state to a backup node, which becomes the master after the
failure.
-There are many works dedicated to improving performance of
+There are many works on improving performance of
checkpoints\nbsp{}cite:egwutuoha2013survey, and alternative approaches do not
receive much attention. Usually HPC applications use message passing for
parallel processes communication and store their state in global memory space,
@@ -3293,8 +3293,8 @@ This simple approach allows to tolerate at most one failure of /any/ cluster nod
per computational step or arbitrary number of subordinate nodes at any time
during programme execution.
-An example of failure recovery algorithm in action follows
-(fig.\nbsp{}[[fig-fail-over-example]]).
+For a four-node cluster and a hypothetical parallel programme failure recovery
+algorithm works as follows (fig.\nbsp{}[[fig-fail-over-example]]).
1. *Initial state.* Initially, computer cluster does not need to be configured
except setting up local network. The algorithm assumes full connectivity of
cluster nodes, and works best with tree network topologies in which several
@@ -3534,8 +3534,8 @@ automatic fault-tolerance. Programmes written with message passing library
typically assume
- equal load on each processor,
- non-interruptible and reliable execution of batch jobs, and
-- constant number of parallel processes/threads throughout the execution which
- is equal to the total number of processors.
+- constant number of parallel processes throughout the execution which is equal
+ to the total number of processors.
The first assumption does not hold for sea wave simulation programme because AR
model requires dynamic load balancing between processors to generate each part
of the surface only when all dependent parts have already been generated. The
@@ -3598,8 +3598,8 @@ control flow objects increases performance of a parallel programme via dynamic
load balancing, but may inhibit its scalability for a large number of nodes and
large amount of shared structures due to duplication of these structures.
-Decomposing parallel programme into individual entities is done in Charm++
-framework\nbsp{}cite:kale2012charm (with load
+Decomposition of a parallel programme into individual entities is done in
+Charm++ framework\nbsp{}cite:kale2012charm (with load
balancing\nbsp{}cite:bhandarkar2001adaptive) and in actor
model\nbsp{}cite:hewitt1973universal,agha1985actors, but none of the approaches
uses hierarchical relationship to restart entity processing after a failure.
@@ -3677,7 +3677,7 @@ running on the local node, and with two daemon processes running on each node.
The performance of the programme was compared to the performance of OpenMP
version running on single node.
-Bscheduler outperforms OpenMP in both one and two nodes cases
+Bscheduler outperforms OpenMP in both cases
(fig.\nbsp{}[[fig-bscheduler-performance]]). In case of one node the higher
performance is explained by the fact that Bscheduler does not scan the queue for
wavy surface parts for which dependencies are ready (as in parallel version of
@@ -3719,8 +3719,8 @@ title(xlab="Wavy surface size", ylab="Time, s")
In the study of mathematical apparatus for sea wave simulations which goes
beyond linear wave theory the following main results were achieved.
- AR and MA models were applied to simulation of sea waves of arbitrary
- amplitudes. Integral characteristics of generated wavy surface were verified
- by comparing to the ones of real sea surface.
+ amplitudes. Integral characteristics of wavy surface were verified by
+ comparing to the ones of real sea surface.
- New method was applied to compute velocity potentials under generated surface.
The resulting field was verified by comparing it to the one given by formulae
from linear wave theory for small-amplitude waves. For large-amplitude waves
@@ -3772,10 +3772,6 @@ all graphs can be reproduced and corresponding statements verified on different
computer systems by cloning thesis repository[fn:repo], installing Emacs and
exporting the document.
-The research was carried out within frameworks of grants of Russian Foundation
-for Basic Research (projects no.\nbsp{}\mbox{16-07-01111}, \mbox{16-07-00886},
-\mbox{16-07-01113}).
-
[fn:repo] [[https://github.com/igankevich/arma-thesis]]
* List of acronyms and symbols
