発見的数値解析利用を実現する並列分離型連成フレームワークの創成
研究課題情報
- 体系的番号
- JP19H01098
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 19H01098
- 研究種目
- 基盤研究(A)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
- 研究機関
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- 東京大学
- 研究期間 (年度)
- 2019-04-01 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 41,860,000 円 (直接経費: 32,200,000 円 間接経費: 9,660,000 円)
研究概要
本研究課題では、分散メモリ型並列計算機による大規模解析を前提とし、広い分野の様々な連成問題に対応できる汎用的なカプラーを開発することで、高度な大規模連成解析を可能とする解析フレームワークを創成し、数値解析を未知の現象や危険の発見的予測が可能なレベルにまで昇華させることを目指す。 そのために、各現象の解析間の空間・時間離散化の違いによる時空間不整合性を、力学的・数理的妥当性を保持した形で扱うことができる一般化連成手法と連成アルゴリズムの開発を行う。また、それぞれに異なる連成形態をもつ三つの実問題をターゲットとし、大規模並列連成解析の精度および妥当性を検証する。
