Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Devendran, Dharshi"'
Autor:
Devendran, Dharshi, Peskin, Charles S.
Publikováno v:
In Journal of Computational Physics 20 May 2012 231(14):4613-4642
Publikováno v:
Monthly Weather Review. Apr2016, Vol. 144 Issue 4, p1529-1549. 21p.
Publikováno v:
Devendran, Dharshi; Graves, Daniel T.; & Johansen, Hans. (2014). Hybrid Multigrid for Adaptive Fourth Order Cut Cells:. Lawrence Berkeley National Laboratory: Lawrence Berkeley National Laboratory. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/6k5203m1
We present a hybrid geometric-algebraic multigrid approach for solving Poisson's equation on domains with complex geometries. The discretization uses a novel fourth-order finite volume cut cell representation to discretize the Laplacian operator on a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______325::436512d9aeedf29e04937a98674256bb
http://www.escholarship.org/uc/item/6k5203m1
http://www.escholarship.org/uc/item/6k5203m1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zhang, Wenzhao, Tang, Houjun, Harenberg, Steve, Byna, Surendra, Zou, Xiaocheng, Devendran, Dharshi, Martin, Daniel F., Wu, Kesheng, Dong, Bin, Klasky, Scott, Samatova, Nagiza F.
Publikováno v:
2016 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud & Grid Computing (CCGrid); 2016, p116-125, 10p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2016 16th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud & Grid Computing (CCGrid); 2016, p746-750, 5p
Autor:
Xiaocheng Zou, Surendra Byna, Nagiza F. Samatova, Wenzhao Zhang, Daniel F. Martin, Steve Harenberg, Bin Dong, Dharshi Devendran, Houjun Tang, Kesheng Wu, Scott Klasky
Publikováno v:
CCGrid
Zhang, Wenzhao; Tang, Houjun; Harenberg, Steven; Byna, Suren; Zou, Xiaocheng; Devendran, Dharshi; et al.(2016). AMRZone: A Runtime AMR Data Sharing Framework For Scientific Applications:. Lawrence Berkeley National Laboratory: Lawrence Berkeley National Laboratory. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/2039k2m6
Zhang, Wenzhao; Tang, Houjun; Harenberg, Steven; Byna, Suren; Zou, Xiaocheng; Devendran, Dharshi; et al.(2016). AMRZone: A Runtime AMR Data Sharing Framework For Scientific Applications:. Lawrence Berkeley National Laboratory: Lawrence Berkeley National Laboratory. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/2039k2m6
Frameworks that facilitate runtime data sharing across multiple applications are of great importance for scientific data analytics. Although existing frameworks work well over uniform mesh data, they can not effectively handle adaptive mesh refinemen