Optimization of C++ Numerical Simulation Algorithms Using Multithreading Methods
https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-3-640-653
Abstract
The main methods of numerical simulation (finite difference method, finite element method, Monte Carlo method, Runge–Kutta method) are presented. The main parameters used to optimize numerical modeling algorithms in terms of code execution time and efficient use of processor resources are considered. The main disadvantages of multithreading related to data synchronization, deadlocks and race conditions and methods for eliminating them based on the use of mutexes and atomic operations using the Monte Carlo method as an example were analyzed.
References
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.
Review
For citations:
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
JATS XML















