Repa performance pour planétaires de simulation

Question

J'ai écrit une simulation des planètes extérieures du système solaire à l'aide de la droite d'Euler symplectique méthode et mis en œuvre a) à l'aide de repa et b) à l'aide de yarr.

yarr semble fonctionner sur x30 plus rapide que repa: http://idontgetoutmuch.wordpress.com/2013/08/06/planetary-simulation-with-excursions-in-symplectic-manifolds-6/

Compte tenu de cela, je n'ai même pas essayer d'utiliser le parallélisme. Quelqu'un peut tache de toute évidence des problèmes de performance dans mon repa code? Les pensions de titres sont à https://github.com/idontgetoutmuch/Leapfrog. Je peux produire un coupe-bas à repa seule version si c'est utile, mais alors vous n'obtiendrez pas la comparaison des performances contre yarr.

Sinon, si quelqu'un pouvait me donner des conseils sur la façon de déboguer les problèmes de performances dans repa qui serait également utile.

Merci, Dominic.

Answer 1

La plupart d'Euler intégration numérique des méthodes souffrent de ce cumul d'erreur d'arrondi, qui finira par provoquer la simulation de "blow up". Vous pouvez enquêter sur les avancées de l'intégration numérique des méthodes, telles que la 4e ordre de Runge-Kutta ou prédicteur-correcteur.

Un autre endroit où le problème à n corps simulations deviennent collantes, c'est quand deux corps s'approcher de très près, comme une lune avec une orbite très excentrique sur sa planète. Si l'on utilise fixe incréments de temps pour la simulation, l'erreur lors de grandes variations de la vitesse angulaire peut conduire à la division par zéro des erreurs ou de la division par de très petites valeurs qui sont le résultat de la simulation de gonflage. Utilisation d'une variable delta-t, qui dépend de la vitesse angulaire peut être bénéfique.

Ces suggestions sont basées sur l'exécution de beaucoup de ces simulations comme un projet pour un étudiant de premier cycle en physique des cours que j'ai pris en 1973, tout en testant différentes méthodes d'intégration numérique. De Runge-Kutta et prédicteur correcteur méthodes ont été autour depuis l'avènement du numérique, de l'informatique et un certain nombre de livres sont disponibles. Voir, par exemple, des Recettes ou Numérique: L'Art de l'Informatique Scientifique par William H. de Presse, Brian P. Flannery, Saul A. Teukolsky et William T. Vetterling. (Cambridge University Press, 1989)