Lab. 8: Métodos directos e iterativos para sistemas de Ec. lineares Algoritmos paralelos Glen Rodríguez.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
AIC – P9-10 Barreras en Multiprocesadores. Objetivo Programar el acceso a variables compartidas en multiprocesadores Uso de cerrojos en el acceso a las.
Advertisements

ALUMNO: LEONODAS TEJADA BALDARRAGO GRADO: TERCERO
Metodos de Solución Iterativos
Problemas resueltos /Aplicaciones de la derivada /Método de Newton
PROGRAMACIÓN PARALELA Tema 3: Rutinas básicas de comunicación
MÉTODOS NUMÉRICOS. Explicación del método de L U. Realizado por:
Investigación de Operaciones II
Cómputo paralelo usando MPI: Simulaciones de N-cuerpos en la física
Cálculo matricial de estructuras Guillermo Rus Carlborg
Reducción de datos Por Elizabeth León.
Método de Ford-Fulkerson
DETERMINANTES DE UNA MATRIZ
DETERMINANTE DE UNA MATRIZ
MÉTODO DE LA SECANTE Este método se basa en la fórmula de Newton-Raphson, pero evita el cálculo de la derivada usando la siguiente aproximación Sustituyendo.
Sistema de tres ecuaciones con tres incógnitas
Introducción al uso de Calculadoras en Circuitos
2- SIMPLEX.
Sistemas de Ecuaciones
PROGRAMACIÓN PARALELA EN ALGORITMOS SOBRE GRAFOS
Lab.5: Taller básico de OpenMP
Algoritmo Simplex Dual Como sabemos, el método simplex es un algoritmo iterativo que iniciando en una solución básica factible pero no óptima, genera soluciones.
Teoría de sistemas de Ecuaciones No lineales
Universidad de los Andes-CODENSA
MÉTODO BOOTSTRAP Considere una muestra aleatoria de tamaño n = 10 con las siguientes observaciones: X1 = -2.41, X2 = 4.86, X3 = 6.06, X4 = 9.11 X5 = 10.2,
DETERMINANTES Leibniz, 1693 Mclaurin, 1729 Cramer, 1750 Vandermonde, 1772 Lagrange, 1775 Laplace, Jacobi, Cauchy, 1812.
PROGRAMACIÓN EN CLUSTERS
REVISIÓN DEL ANÁLISIS PARTICIONAL Elaborado por: Daniel Montoya Pérez Código:
CONSOLIDER MATHEMATICA Reunión de la Plataforma COMPUTING de Noviembre de 2006, Barcelona División de Discretización y Aplicaciones y División de.
1 Paralelización del algoritmo de segmentación CM Martíno García Hernández UAM-I Noviembre 2007.
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL NORDESTE
Sesión 12.2 Sistemas lineales y método de Gauss.
Álgebra Lineal Método de Menores en Matrices de orden nxn Maestra: Laura Verónica Mendoza Sánchez Alumna: Judith Elisa Acosta Ramírez.
Propiedades de los determinantes.
Excel 2010 Nivel Básico.
La División Sintética Menú: Definición.
Lab.3: Solución de sistema de ec. lineales con Montecarlo / Metropolis Algoritmos Paralelos Glen Rodríguez.
METODOS DE SOLUCION DE SISTEMAS DE ECUACIONES
Teo. 4: Operaciones básicas de comunicación
Determinantes, desarrollo por menores y cofactores
MÉTODO DE APROXIMACIÓN DE VOGEL
Sistemas Lineales Análisis de error Prof.: Dra. Nélida Beatriz Brignole.
Multiplicación de matrices
1 Flujo Máximo Agustín J. González ELO320: Estructura de Datos y Algoritmos.
Determinantes cálculo de determinantes
Ejemplos del Diseño de Algoritmos Paralelos (Transparencias de McGraw-Hill Modificadas)
Lab.5: Manejo de Nos. aleatorios en programas paralelos Algoritmos paralelos Glen Rodríguez.
Lab. 9: Algoritmos para Sorting paralelo
DETERMINANTES Leibniz, 1693 Mclaurin, 1729 Cramer, 1750 Vandermonde, 1772 Lagrange, 1775 Laplace, Jacobi, Cauchy, 1812.
Lab.5: Algoritmos paralelos para grafos y búsqeuda Algoritmos paralelos Glen Rodríguez.
Determinantes cálculo de determinantes
Matrices rango de una matriz
EL MÉTODO DE LA SECANTE Y SECANTE MODIFICADA
Algoritmos paralelos Lab. 4: MPI intermedio Glen Rodríguez.
SISTEMA DE ECUACIONES LINEALES. Métodos ExactosMétodos Aproximados.
SEMINARIO 5: GRÁFICAS EN SPSS Marta Rodríguez Sánchez 1º Enfermería B Subgrupo: 8.
Sistemas de Ecuaciones Lineales Método de GAUSS.
¿Qué es una Planilla de Cálculo? Excel. Gráficos  Posibilitan la representación de datos en forma de diagramas.  ¿Cómo realizar un gráfico?  Ayudan.
Sistemas de Ecuaciones
Matemática Básica (Ing.) 1 Sesión 12.1 Sistemas lineales y método de Gauss.
Representar Datos en una hoja de cálculo Manuel Alejandro López R. Centro Automatización Industrial.
CÁLCULO DEL ESQUELETO DE IMÁGENES 3D USANDO LA TRANSFORMADA DE LA DISTANCIA
TABLAS EN PROCESADOR WRITER. INSERTAR UNA TABLA Método 1 Menú TABLA Opción INSERTAR / TABLA Método 2 Presionar Ctrl + F12 En la ventana que aparece se.
MATRICES Y SISTEMAS LINEALES EN APLICACIÓN UNIVERSIDAD INTERAMERICANA DE PUERTO RICO RECINTO DE FAJARDO Proyecto MSP-II.
Resolviendo problemas: Determinantes: todo se reduce a un número. Resolviendo problemas: Determinantes: Todo se reduce a un número.
Eliminación gaussiana con pivoteo parcial escalado
Ejercicio 1 Eliminación iterativa de estrategias estrictamente dominadas Resuelva, mediante la eliminación iterativa de estrategias estrictamente dominadas,
Teoría de Sistemas Operativos Memoria Departamento de Electrónica 2º Semestre, 2003 Gabriel Astudillo Muñoz
SOLUCION DE EJERCICIO N°15 SOLUCION EJERCICIO N°17.
Transcripción de la presentación:

Lab. 8: Métodos directos e iterativos para sistemas de Ec. lineares Algoritmos paralelos Glen Rodríguez

Ejercicio 1 Paralelizar la Eliminación Gaussiana “tal cual”, o sea modificando en forma mínima el algoritmo no paralelo (partición por columnas). Use MPI Corra y Analice

Ejercicio 2 Paralelizar la Eliminación Gaussiana parecido al problema anterior, pero use partición por columnas cíclicas. Use MPI Corra y Analice

Ejercicio 3 Paralelizar la Eliminación Gaussiana parecido a los problemas anteriores, pero use partición por columnas y filas cíclicas. Use MPI Corra y Analice

Ejercicio 4 Paralelizar el método de Jacobi usando MPI. Corra y Analice