Оптимизация алгоритмов численного моделирования C++ с использованием методов многопоточности
https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-3-640-653
Аннотация
Представлены основные методы численного моделирования (конечных разностей, конечных элементов, Монте-Карло, Рунге–Кутты). Рассмотрены основные параметры, используемые для оптимизации алгоритмов численного моделирования с точки зрения длительности выполнения кода и эффективного использования ресурсов процессора. Проанализированы основные недостатки многопоточности, связанные с синхронизацией данных, дедлоками и состояниями гонки и методы их устранения на основе применения мьютексов и атомарных операций на примере метода Монте-Карло.
Ключевые слова
Список литературы
1. Умнов А.Е. Методы математического моделирования: учебное пособие. М.: МФТИ, 2013. 295 с.
2. Марчевский И.К., Щерица О.В. Численные методы решения задач математической физики: учебно-методическое пособие. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016. 64 с.
3. Уильям Э. Практика многопоточного программирования С++. Параллельное программирование на C++ в действии. Практика разработки многопоточных программ. Пер. с англ. Слинкин А. А. М.: ДМК Пресс, 2012. 672с.
4. Зенков А.В. Численные методы: учеб. пособие. Екатеринбург : Изд- во Урал. ун-та, 2016. 124 с.
Рецензия
Для цитирования:
Ефимов Ю.С. Оптимизация алгоритмов численного моделирования C++ с использованием методов многопоточности. Электронные библиотеки. 2025;28(3):640-653. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-3-640-653
For citation:
Efimov Yu.S. Optimization of C++ Numerical Simulation Algorithms Using Multithreading Methods. Russian Digital Libraries Journal. 2025;28(3):640-653. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-3-640-653
Просмотров:
6
Послать статью по эл. почте 