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页数:416

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出版时间:2005-9

价格:$ 246.91

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isbn号码:9780444520241

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• 计算机科学
• Parallel
• Fluid
• Dynamics
• Computational
• 2004
• 计算流体力学
• 并行计算
• 数值模拟
• 科学计算
• 高性能计算
• CFD
• 并行算法
• 数值方法
• 工程计算
• 流体动力学

复杂系统中的多尺度建模与数值模拟：跨学科视角 本书深入探讨了在现代科学和工程领域中，处理具有不同尺度特征的复杂物理系统的挑战与前沿方法。重点聚焦于如何构建统一的、能够跨越微观、介观和宏观尺度的计算框架，以实现对现象的精确预测和深入理解。 在当代科学探索中，我们日益面对的挑战不再是孤立地研究某一尺度的现象，而是理解不同层次的相互作用如何共同驱动系统的整体行为。从材料科学中原子尺度的相互作用如何影响宏观力学性能，到气候模型中湍流涡旋如何影响全球能量传输，尺度效应是理解复杂性的关键。 第一部分：多尺度问题的理论基础与挑战 本书首先建立理解多尺度计算的基础框架。我们认为，任何复杂的物理系统本质上都是多尺度的，其描述需要精炼的数学语言和高效的计算策略。 1. 尺度分离与耦合的范式： 深入分析了理想化尺度分离（如绝热近似）的适用范围和局限性。探讨了当尺度效应相互交织、无法轻易分离时（如界面、相变区域），如何构建合理的尺度耦合机制。这部分内容涵盖了时间尺度和空间尺度的精确界定，以及如何量化不同尺度间的相互影响强度。 2. 跨尺度信息的传递： 详细阐述了从微观到宏观信息传递的理论框架，主要涉及统计力学、介观物理学中的涨落效应以及非平衡态热力学。重点讨论了如何从分子动力学模拟（MD）的结果中提取出可用于连续介质模型（如有限元分析，FEA）的本构关系参数。 3. 模型的有效性与精度： 探讨了在进行尺度降阶（coarse-graining）时，如何保证宏观模型的物理完备性。引入了信息论和熵增原理在模型简化过程中的应用，旨在避免过度简化导致的精度损失和失真。 第二部分：先进的介观与连续体耦合技术 本部分是全书的技术核心，着重于介绍和批判性分析当前主流的、用于连接不同尺度计算方法的具体算法和技术。 1. 元动力学与加速分子模拟： 介绍了超越标准分子动力学的技术，如元动力学（Metadynamics）和基于反应面动力学（Reactive Force Fields）的方法。这些技术旨在有效采样高能垒的反应路径，从而在合理的计算时间内获得宏观尺度所需的反应速率和自由能面信息。详细分析了这些方法的收敛性判定标准和参数选择的敏感性。 2. 区域分解与混合精度模拟（Mixed-Resolution Simulation）： 探讨了在单一模拟域内使用不同分辨率模型进行计算的策略。重点介绍了一种称为“量化映射”（Quantified Mapping）的技术，该技术允许在需要高分辨率细节的局部区域（如裂纹尖端或催化活性位点）使用原子模型，而在其余区域则使用更经济的介观模型（如介观动力学或玻尔兹曼方程）。讨论了如何通过局部边界条件来平滑不同分辨率区域之间的数值梯度。 3. 基于模型的降阶（Model Order Reduction, MOR）方法： 将线性代数和系统理论引入计算物理。阐述了如何利用特征正交基（Proper Orthogonal Decomposition, POD）等技术，从高维、高保真度的模拟数据中提取出系统的核心动态模式。这些低维模型极大地加速了参数空间探索和实时反馈控制系统的设计。 第三部分：复杂流体与结构相互作用中的多尺度现象 本书随后将理论和方法论应用于具体的工程和自然界问题中，强调流动与固体变形的相互耦合效应。 1. 湍流的层次结构建模： 区别于传统的直接数值模拟（DNS）和雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型，本书侧重于大涡模拟（LES）与亚网格模型（Subgrid-Scale Modeling）之间的尺度衔接。提出了基于信息熵的亚网格模型校正方案，旨在更准确地捕捉尺度间能量级串（Energy Cascade）的耗散特性。 2. 固体内在损伤与断裂的多尺度模拟： 针对材料失效问题，分析了从晶体塑性到宏观疲劳的演化路径。详细介绍了基于相场（Phase-Field）方法模拟裂纹萌生和扩展的优势，以及如何利用梯度理论来描述材料内部应变梯度对塑性流动的影响，从而避免传统连续介质模型在处理尖锐梯度问题时的奇异性。 3. 生物物理系统中的界面效应： 探讨了在细胞膜、蛋白质折叠或血液流动等生物系统中，由电化学势、流体力学和分子间力共同作用产生的多尺度现象。重点分析了膜穿透过程中的尺度效应，以及如何利用耗散粒子动力学（DPD）有效地桥接分子尺度和连续体尺度的边界。 第四部分：面向大规模计算的高效算法与并行策略 理解多尺度问题的复杂性，也必须解决其实际计算的难度。本书最后一部分专门讨论了在高性能计算（HPC）架构上实现高效多尺度模拟的策略。 1. 异构架构上的负载均衡： 针对当前CPU/GPU混合架构的特点，提出了针对不同尺度模型（如MD计算量大、FEA网格处理复杂）的自适应任务调度算法，以确保计算资源的有效利用。 2. 迭代解算器的尺度适应性： 探讨了在耦合的偏微分方程组中，如何选择和预处理预处理器，使得迭代解算器（如GMRES, Multigrid）能够快速收敛，特别是在网格分辨率差异巨大的耦合界面上。 3. 数据管理与后处理： 鉴于多尺度模拟产生的数据量极其庞大且结构异构，本书讨论了面向后处理的层次化数据存储方案，确保研究人员能够快速有效地从海量模拟数据中提取出具有物理意义的跨尺度特征。 本书旨在为从事复杂系统建模的研究人员提供一个全面而深入的视角，不仅关注“如何模拟”，更关注“为什么要以这种跨尺度的方式来模拟”，强调理论深度、算法创新和工程实用性的有机结合。

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当我看到《Parallel Computational Fluid Dynamics 2004》这个书名时，我的脑海里立刻浮现出的是一个充满活力的学术交流场景。2004年，距离现在已有一段时间，但恰恰是这段时间，见证了并行计算技术在科学计算领域的迅猛发展。我好奇的是，在这本论文集中，收录的文章是否代表了当时CFD领域在并行化方面的最高水平？作者们是否分享了他们开发的创新性并行算法，或者对现有算法进行了显著改进，以适应当时的主流并行计算平台？我尤其对书中涉及的具体应用领域感到好奇，例如，是否有关于航空航天、汽车工程、或者新能源领域中复杂流体问题的并行模拟研究？这些研究是如何在当时有限的计算资源下，实现更精确、更高效的仿真结果的？我期待能够从中了解到，在那个技术变革的节点，研究者们是如何权衡计算效率、算法精度以及工程可实现性之间的关系的，以及他们所面临的挑战和解决之道，或许能为我当前的研究提供一些独特的历史参照和理论灵感。

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这是一本跨越时间，聚焦于计算流体力学与并行计算交叉领域的学术会议论文集，其出版年份定格在2004年。作为一名对科学史和技术发展轨迹有着浓厚兴趣的读者，我深信这类文献是窥探特定时期学术思想碰撞与技术演进脉络的绝佳窗口。在2004年，全球的计算科学正处于一个加速发展的阶段，高性能计算的硬件架构、并行编程模型以及相关的软件库都在不断地革新。我期待在这本书中，能够看到当时的研究者们如何应对CFD领域固有的高计算复杂度与内存需求，如何将这些挑战转化为利用并行计算优势的契机。文章是否会深入探讨不同并行计算范式（如共享内存、分布式内存）在CFD问题中的适用性？是否有针对特定CFD算法（如有限体积法、有限元法）的并行化策略优化研究？更重要的是，我想了解，在那个时代，研究者们对于“并行CFD”的未来发展方向，是否已经有了清晰的预判，或者提出了那些至今仍具启发性的前瞻性观点？

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这本《Parallel Computational Fluid Dynamics 2004》的书名本身就给我留下了深刻的印象，它直接点明了其核心领域——并行计算流体动力学，并且精确地限定了其出版年份。对于我这样的研究者来说，能够接触到特定年份的学术会议论文集，往往能获得一种穿越时空的洞察力。我好奇的是，在2004年这个时间点，CFD领域的研究者们正面临着怎样的技术瓶颈和学术前沿？彼时，高性能计算的架构是怎样的？数据并行和任务并行在CFD应用中扮演着怎样的角色？文章的作者们是否探讨了当时尚不成熟但已初露端倪的新兴技术，比如GPU计算在CFD中的初步尝试，或者更倾向于当时主流的CPU集群和MPI通信方式？我非常期待能从中一窥当时的学术界对于“大规模”、“高精度”CFD模拟的探索之路，以及这些探索如何塑造了我们今天所熟知的CFD技术。究竟有哪些关键性的算法改进，有哪些突破性的算例应用，以及当时的研究者们是如何评估和验证他们的并行算法的有效性的？这本书或许能为我理解CFD技术发展脉络，尤其是并行化策略演进提供宝贵的历史视角。

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我是一名对计算科学和工程交叉领域充满好奇的学生。看到《Parallel Computational Fluid Dynamics 2004》这个书名，我首先想到的是“并行”这两个字所蕴含的力量。在2004年，分布式计算和多核处理器可能还没有像今天这样普及，但是并行计算的理念无疑已经在学术界和工业界悄然兴起。我设想，这本论文集里收录的文章，很可能是在当时环境下，对如何将CFD问题分解，如何在多个处理器甚至多台计算机上协同完成计算的深入探讨。我特别想知道，那时候的“大规模”CFD模拟，究竟能达到什么样的规模？是用节点数量来衡量，还是模型复杂度？文章中会不会介绍一些当时非常具有挑战性的工业应用案例，比如航空器气动设计、汽车空气动力学优化、或者更复杂的环境流动模拟？这些案例的并行计算实现细节，以及作者们是如何应对并行化过程中出现的各种复杂性的，比如数据同步、通信瓶颈、以及如何保证计算精度和稳定性的，都是我非常感兴趣的。

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作为一名在CFD领域摸爬滚打多年的工程师，我一直关注着数值方法的进步，尤其是如何让模拟计算速度更快、规模更大。2004年，对于计算资源而言，算是一个相对重要的过渡期。当时，超级计算机的规模和架构与现在有着显著的区别。我很好奇，《Parallel Computational Fluid Dynamics 2004》这本论文集，是否能真实地反映出那个时代，研究者们在有限的计算资源下，是如何巧妙地运用并行计算的思想来解决复杂的流体力学问题的？他们是如何优化算法，减少通信开销，最大化计算效率的？有没有一些经典的CFD问题，比如湍流模拟、跨音速流动或者多相流，在那时通过并行计算得到了新的突破？我尤其关注的是，在那个时期，论文中探讨的并行策略，例如域分解、网格自适应并行处理、负载均衡技术等，是否已经相对成熟，或者仍然处于探索阶段？这本书或许能够提供一些关于如何“在原地”利用当时技术实现性能飞跃的宝贵经验，这对于我们今天在资源受限或需要复现历史研究时，都可能带来意想不到的启发。

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