Н.В. Нуждин, В.В. Пекунов, С.Г. Сидоров, Л.П. Чернышева,
Ф.Н. Ясинский (г. Иваново)
Опыт распараллеливания вычислений для моделей процессов
в сплошных средах

Рассматриваются пути оптимизации вычислений на многопроцессорном компьютере для течений, осложненных физико-химической кинетикой.
Текущая статистика о числе операций, приходящаяся на каждый узел сетки, используется во время вычислений для перераспределения нагрузки между процессорами. 
Накладка и склейка узлов в соприкасающихся областях при геометрическом распараллеливании и согласование порядка точности аппроксимаций на стыках и разностных схем в областях, как показывают численные эксперименты, является существенным инструментом оптимизации алгоритма.
Составные методы, содержащие различные разностные схемы, которые включаются и выключаются в определенном порядке, позволяют управлять спектральным портретом объединенного метода и увеличивают точность вычислений. 
Векторная прогонка, почти не применяемая в однопроцессорной реализации, оказывается удобной при постановке на многопроцессорном вычислителе.
С помощью понятия об информационном весе процесса из общей совокупности процессов выделяются ведущие, что позволяет упростить модель.
Удобным инструментом моделирования являются обучаемые нейронные сети, которые могут заменить некоторые из подсистем в сложной системе. При их обучении вскрываются внутрисистемные связи, что особенно существенно, если для этих подсистем нет описывающих уравнений. Последнее имеет место, например, в экологии.
Упомянутые выше приемы в разных сочетаниях испытывались при моделировании на многопроцессорном компьютере следующих объектов:
газодинамика высокотемпературных реагирующих газовых потоков;
аэромеханика и экология воздушного бассейна большого города;
гидрология и экология системы водоснабжения города Иваново, включающей группу рек, канал Волга-Уводь и Уводское водохранилище.