Title: AscAMG algebraic multigrid with alternative strong connections
Other Titles: Algebraische Mehrgittermethoden mit alternativen starken Verbindungen
Language: English
Authors: Kogler, Lukas 
Qualification level: Diploma
Advisor: Schöberl, Joachim 
Issue Date: 2017
Number of Pages: 91
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Diese Diplomarbeit stellt den AscAMG Vorkonditionierer vor, einen verteilten Algebraischer Mehrgitter-Vorkonditionierer für skalare, elliptische H1-Probleme, der zur Einbindung in Netgen/NGSolve entwickelt wurde. Die Methode ist benannt nach der alternativen Art und Weise wie starke Verbindungen charakterisiert werden. Die dabei zum Einsatz kommende Ersatzmatrix führt direkt zu einer neuen Variation der Methode der geglätteten Prolongation die in Aggregations-basierten Mehrgitterverfahren zum Einsatz kommt. Auf die Parallelisierung der Methode wird ganz besonders eingegangen und auch skalierbare parallele Glätter werden besprochen. Nachdem die Skalierbarkeit der Methode auf mindestens 1800 Prozessoren durch numerische Ergebnisse demonstriert wird, werden Schlüsse gezogen und eine Perspektive auf mögliche künftige Weiterentwicklungen der Methode gegeben.

This thesis introduces the AscAMG preconditioner, a parallel Algebraic Multigrid Preconditioner for scalar, elliptic H1-problems that has been developed for NGSolve. The method gets is name from an alternative way to define strong connections that is based on a replacement matrix. This leads directly to a new variation of the smoothed prolongation method commonly found in aggregation based Multigrid solvers. The parallelization of the method is described in detail and scalable smoothers are found and discussed. After demonstrating the scalability of the method to at least 1800 cores with numerical results, conclusions are drawn and an outlook on possible future developments of the method is given.
Keywords: Mehrgittermethoden; Finite Elemente
multigrid; finite elements; high performance computing
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-105892
http://hdl.handle.net/20.500.12708/5773
Library ID: AC14514057
Organisation: E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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