domain decomposition

Podobné dokumenty
Aplikace metody BDDC

Arnoldiho a Lanczosova metoda

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda

Globální matice konstrukce

III. MKP vlastní kmitání

stránkách přednášejícího.

Rovinná úloha v MKP. (mohou být i jejich derivace!): rovinná napjatost a r. deformace (stěny,... ): u, v. prostorové úlohy: u, v, w

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Numerická simulace proudění v hydrostatickém ložisku

Stabilizace Galerkin Least Squares pro

Simulace (nejen) fyzikálních jevů na počítači

Static Load Balancing Applied to Time Dependent Mechanical Problems

Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová

Lineární programování

10 Funkce více proměnných

Tento dokument obsahuje zadání pro semestrální programy z PAA. Vypracování. vypracovanou úlohu podle níže uvedených zadání. To mimo jiné znamená, že

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Singulární rozklad. Petr Tichý. 31. října 2013

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Úvod do přesnosti MKP, generace sítí a metod řešení soustav lineárních rovnic

Metoda sdružených gradientů

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC

Matematika pro informatiky

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

Faster Gradient Descent Methods

Úvod do teorie her

Numerické metody a programování. Lekce 8

Numerické metody optimalizace - úvod

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )

Aplikovaná numerická matematika

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

Numerické řešení soustav lineárních rovnic

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

Metody vnitřních bodů pro řešení úlohy lineární elasticity s daným třením

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

Nelineární analýza materiálů a konstrukcí (V-132YNAK) Přednáška 2 Princip metody konečných prvků

Problém lineární komplementarity a kvadratické programování

Základní spádové metody

FIT ČVUT MI-LOM Lineární optimalizace a metody. Dualita. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Vyučující: Jan Chleboun, místnost B-305, linka 3866 Konzultace: čtvrtek 13:00-14:40 nebo dle dohody

pro Maxwellovy rovnice

Objektově orientovaná implementace škálovatelných algoritmů pro řešení kontaktních úloh

Numerické metody a programování. Lekce 7

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Numerické metody lineární algebry

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení

1 Projekce a projektory

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Metoda konečných prvků Úvod (výuková prezentace pro 1. ročník navazujícího studijního oboru Geotechnika)

Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou

Numerické metody a programování. Lekce 4

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

IB112 Základy matematiky

Matematika 2 pro PEF PaE

ZADÁNÍ ZKOUŠKOVÉ PÍSEMNÉ PRÁCE Z PŘEDMĚTU LINEÁRNÍ ALGEBRA PRO IT. Verze 1.1A

Soustavy linea rnı ch rovnic

5. Singulární rozklad

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Stavební fakulta Katedra mechaniky. Jaroslav Kruis, Petr Štemberk

Ortogonální projekce a ortogonální zobrazení

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

LWS při heteroskedasticitě

5. Lokální, vázané a globální extrémy

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy teorie funkcí více proměnných. študenti MFF 15. augusta 2008

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární stabilita a teorie II. řádu

Symetrické a kvadratické formy

Úvod do kvantového počítání

Metoda rozkladu oblasti - porovnání přístupů založených na primární a duální formulaci

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

OPTIMALIZACE A MULTIKRITERIÁLNÍ HODNOCENÍ FUNKČNÍ ZPŮSOBILOSTI POZEMNÍCH STAVEB D24FZS

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

Úlohy nejmenších čtverců

Automatizované řešení úloh s omezeními

Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty

Numerická matematika 1

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

DERIVACE FUKNCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

Lineární klasifikátory

Summer Workshop of Applied Mechanics. Závislost míry tuhosti laminátové desky na orientaci vrstev a její maximalizace

Transkript:

Srovnání některých metod domain decomposition Bedřich Sousedík obor: Matematika ve stavebním inženýrství školitel: Prof. RNDr. Ivo Marek, DrSc. školitel specialista: Professor Jan Mandel Katedra matematiky Fakulta stavební České vysoké učení technické v Praze Praha, 17. prosince 2008 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 1 / 24

Stručný přehled disertační práce Studium metod domain decomposition (rozkladu oblasti): BDD Balancing Domain Decomposition (Mandel 1993), FETI Finite Element Tearing and Interconnecting (Farhat, Roux 1991), a jejich variant: BDDC, P-FETI, FETI-DP a P-FETI-DP. 1 Nalezení minimálního základu pro formulaci metod. Odvození všech zmíněných metod. Porovnání některých dvojic metod: Ekvivalence spekter předpodmíněných operátorů. P-FETI-DP=BDDC a jistých předpokladů P-FETI = BDD. Sestrojení odhadu čísla podmíněnosti BDDC a FETI-DP. 2 Navržení heuristického adaptivního algoritmu zlepšujícího konvergenci BDDC a FETI-DP. Numerické experimenty ve 2D a 3D. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 2 / 24

Příklad rozkladu oblasti (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 3 / 24

Obecná formulace řešené úlohy Řešíme variační úlohu u Ŵ : a (u, v) = f, v v Ŵ, kde Ŵ je konečněrozměrný prostor, ve kterém hledáme řešení, a (, ) je symetrická pozitivně definitní bilineární forma na Ŵ, f Ŵ je vektor pravé strany Studované metody jsou charakterizovány výběrem větších prostorů Ŵ W W. kde a (, ) je pozitivně definitní na W, a (, ) je pozitivně semidefinitní na W. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 4 / 24

Formulace metod: prostory Rozdíly mezi prostory/operátory dány stupněm sestavení globální matice tuhosti. A sestavení matice tuhosti podoblastí, B sestavení globální matice tuhosti, C spojitost přes rozhraní. Ŵ W W A plně plně plně B plně částečně vůbec C plná pouze v rozích žádná Ŝ : Ŵ Ŵ, Ŝv, w = a (v, w) v, w Ŵ, S : W W, Sv, w = a (v, w) v, w W, S : W W, Sv, w = a (v, w) v, w W. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 5 / 24

Formulace metod: operátory a předpoklady Metody jsou formulovány pomocí lineárních operátorů: E... projekce na Ŵ, E : W Ŵ. R... vnoření z Ŵ do W. B... zajišt uje splnění podmínky u Ŵ jako Bu = 0 u Ŵ. B T D... je zobecněnou inverzí B. Předpokládáme, že B T D B + RE = I. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 6 / 24

Metody na W : FETI, P-FETI a BDD (úplný rozklad na podoblasti) Finite Element Tearing and Interconnecting (Farhat a Roux 1991): spojitost přes rozhraní zajištěna Lagrangeovými multiplikátory λ, iterační řešení duálního systém pro λ, spojité primární řešení získáme po ukončení iteračního cyklu. P-FETI (Primal-FETI, Fragakis a Papadrakakis 2003) založena na jednom kroku metody FETI. Balancing Domain Decomposition (Mandel 1993): iterační řešení problému v primárních proměnných. Špatná konvergence pro biharmonické problémy (desky, skořepiny). Důvod: číslo podmíněnosti závisí na skocích přes rohy podoblastí. Efektivní řešení: formulace metod na prostoru W... (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 7 / 24

Metody na W : FETI-DP, P-FETI-DP a BDDC (spojitost v rozích podoblastí vynucena a-priori) FETI-Dual, Primal (Farhat et al 2001). P-FETI-DP (nezávisle Fragakis a Papadrakakis 2003, Cros 2003) založena na jednom kroku metody FETI-DP. Balancing Domain Decomposition by Constraints (Dohrmann 2003). Maticový zápis předpodmíněných operátorů FETI-DP a BDDC je ) ( T P FETI DP = (B D SB D B S ) 1 B T, P BDDC = (E S ) ( ) 1 E T R T SR, kde S je symetrický, pozitivně definitní operátor na prostoru W. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 8 / 24

Porovnání metod: hlavní výsledky Theorem Předpodmiňovač dle Crose, P-FETI-DP a BDDC jsou stejné (vše 2003). Theorem (Mandel, Dohrmann, Tezaur (2005), Mandel, B.S. (2007)) Vlastní čísla předpodmíněných operátorů FETI-DP a BDDC splňují 1 λ ω FETI DP a 1 λ ω BDDC, kde ω BDDC = RE 2 S, ω FETI DP = B T D B 2 S. Navíc, jestliže platí W Ŵ, pak také ω BDDC = ω FETI DP. Tato věta je kĺıčem k adaptivnímu předpodmínění pro FETI-DP a BDDC. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 9 / 24

Adaptivní algoritmus: Mez čísla podmíněnosti Vycházíme z předpokladu B T D B + RE = I BT D B = I RE, a z algebraického odhadu čísla podmíněnosti. Jejich kombinací obdržíme ω = sup w W B T D Bw 2 S w 2 S = sup w W (I RE) w 2 S. w 2 S Odhad přepíšeme jako zobecněný problém vlastních čísel na prostoru W, (I RE) T S (I RE) w = λ Sw, kde matice S je SPD a ω je stejná jako největší vlastní číslo λ max. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 10 / 24

Adaptivní algoritmus: FETI-DP a BDDC na podprostoru Zaved me nový prostor W avg jako Ŵ W avg W W, Prostor W avg definujeme ( svázáním podoblastí průměry ), jako W avg = {w W } : QD T Bw = 0, (FETI-DP, Mandel, B.S. (2007)) { W avg = w W } : D T w = 0, (BDDC, Mandel, B.S., Šístek) kde Q D je duální váhová matice, D je vazební matice a platí, že Q T D B = DT. Prostor W avg je podprostor funkcí z W orthogonálních k něčemu. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 11 / 24

Adaptivní algoritmus: Optimální vazby Optimální konstrukce prostoru W avg je dána následovně: Theorem Necht w i jsou vlastní vektory a λ i vlastní čísla zobecněného problému, bez ztráty na obecnosti uspořádaná jako λ 1 λ 2... 0. Necht k 0. Definicí (nových řádek) operátoru D daných jako d T i = w T i (I RE) T S (I RE), i = 1,..., k D = [ d 1 d 2... d k ], zajistíme, že ω = λ k+1. Dále platí, že ω λ k+1 pro jakoukoliv jinou konstrukci D T pomocí nejvýše k řádek. Nevýhoda: Výpočet globálních vlastních vektorů je výpočetně náročný. Numerické experimenty také ukazují, že mnohdy stači přidat vazby pouze lokálně, abychom rapidně zlepšili konvergenci algoritmu... (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 12 / 24

Lokální vazby a adaptivní algoritmus... větu nahradíme lokální verzí pro dvojice přilehlých podoblastí, a poté definujeme heuristický indikátor čísla podmíněnosti ω = max {ij} A ω ij. Algoritmus: Přidání vazeb ke snížení hodnoty heuristického indikátoru ω tak, aby ω ij τ pro a-priori stanovený ukazatel τ. 1 Spočti největší lokální vlastní čísla a vektory dokud nenalezneš index l ij takový, že λ ij,lij +1 τ a tedy ω = max {ij} A λ ij,k ij +1 τ 2 Použij tyto vlastní vektory ke konstrukci lokálních vazeb d ij,l. 3 Přidej do matice D tyto vazby globálně jako její nové sloupce, pomocí jednoduchého vnoření R ij (rozšíření nulami) jako D = [... R T ij D ij,l... ], {ij} A, l = 1,..., k ij. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 13 / 24

Numerické výsledky ve 2D: stlačitelná elasticita, λ = 1, µ = 2 H/h Ndof τ Nc ω κ it 4 578-11.3 5.5 20 10 1 5.4 4.9 19 3 20 2.8 2.5 14 2 42 1.8 1.7 11 16 8450-24.2 18 37 10 11 9.1 8.7 28 3 75 <3 2.5 15 2 93 <2 2.0 13 64 132098-99.6 44 55 10 56 <10 9.9 35 3 135 <3 2.9 17 2 209 <2 2.0 13 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Ndof: počet stupňů volnosti τ: žádané č. podmíněnosti Nc: počet vazeb v matici D ω: heuristický indikátor κ: odhad č. podm. z PCG it: počet iterací tolerance: 10 8 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 14 / 24

Numerické výsledky ve 2D: Adaptivní vazby pro H/h = 16 Vlastní čísla lokálních úloh pro dvojice přilehlých podoblastí i a j: Počty průměrů při τ = 10: i j λ ij,1 λ ij,2 λ ij,3 λ ij,4 λ ij,5 1 2 5.5 3.6 1.7 1.5 1.3 1 5 6.7 3.6 3.0 1.4 1.3 2 3 8.6 3.6 1.9 1.7 1.3 2 6 24.2 18.0 18.0 16.5 16.4 3 4 5.2 3.3 1.7 1.4 1.2 3 7 7.9 4.7 3.8 1.8 1.5 4 8 6.4 3.6 2.7 1.4 1.4 5 6 12.6 5.2 4.4 1.9 1.6 5 9 6.1 3.6 2.8 1.4 1.3 6 7 8.7 4.9 4.1 1.8 1.5 6 10 7.5 4.7 3.8 1.8 1.5 Očíslování podoblastí: 13 14 15 16 9 10 11 12 5 6 7 8 1 2 3 4 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 15 / 24

Numerické výsledky ve 2D: téměř nestlačitelná elasticita, λ = 10000, µ = 2 H/h Ndof τ Nc ω κ it 4 578-2746 1935 147 10 76 4.5 3.5 17 5 76 4.5 3.5 17 3 78 2.9 2.8 16 16 8450-10246 10217 342 10 61 9.6 6.7 28 5 76 4.5 3.5 17 3 78 2.9 2.8 16 64 132098-33698 NA 10 178 9.8 9.8 39 5 235 5.0 4.9 28 3 282 3.0 2.9 20 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Ndof: počet dof τ: žádané č. podm. Nc: počet vazeb v D ω: heuristický indikátor κ: odhad č. podm. it: počet iterací tolerance: 10 8 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 16 / 24

Numerické výsledky ve 3D (data: doc. J. Kruis, vizualizace: M. Brezina) počet stupňů volnosti: 143451, podoblastí: 8, rohů/hran/stěn: 31/18/19 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 17 / 24

Numerické výsledky ve 3D: Nosník s vrubem počet stupňů volnosti: 143451, podoblastí: 8, rohů/hran/stěn: 31/18/19 typ vazby Nc κ it c - 127.09 79 c+e 111 100.97 61 c+e+f 168 22.43 32 c+e+f (3eigv) 168 13.23 30 τ ω Nc κ it (=c+e) 149.029 111 100.97 61 10 9.996 134 8.50 31 5 4.993 163 4.65 24 2 1.993 340 2.14 14 τ: žádané č. podm., ω: heuristický indikátor, Nc: počet vazeb, κ: odhad č. podm. předpodmíněného operátoru, it: počet iterací (tol=10 8 ) (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 18 / 24

Numerické výsledky ve 3D (data: doc. J. Kruis, vizualizace: M. Brezina) počet stupňů volnosti: 157356, podoblastí: 16, rohů/hran/stěn: 250/30/43 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 19 / 24

Numerické výsledky ve 3D: Mostní konstrukce počet stupňů volnosti: 157356, podoblastí: 16, rohů/hran/stěn: 250/30/43 typ vazby Nc κ it c - 2301.37 224 c+e 180 2252.39 220 c+e+f 309 653.61 160 c+e+f (3eigv) 309 177.77 103 τ ω Nc κ it (=c+e) 6500.50 180 2252.39 220 650 589.338 185 483.52 169 30 29.568 292 28.74 64 5 4.997 655 5.01 26 2 1.998 1301 2.01 14 τ: žádané č. podm., ω: heuristický indikátor, Nc: počet vazeb, κ: odhad č. podm. předpodmíněného operátoru, it: počet iterací (tol=10 8 ) (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 20 / 24

Závěr: přehled hlavních výsledků práce Nalezení minimálního základu pro formulaci metod BDD, BDDC, FETI, FETI-DP a jejich primárních variant P-FETI, P-FETI-DP. Odvození všech zmíněných metod z minimálního základu. Nová formulace metody BDDC pomocí zobecnění změny proměnných podle práce autorů Li a Widlund (spolupráce s Dr. Šístkem). Důkaz, že P-FETI-DP = BDDC = předpodmiňovač navržený Crosem. Sestrojení odhadu čísla podmíněnosti FETI-DP a BDDC. Navržení adaptivního algoritmu zlepšujícího konvergenci obou metod. Vývoj programů a numerické experimenty ve 2D i 3D. Korektury: http://math.ucdenver.edu/~sousedik/papers/bsthesisczerrata.pdf (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 21 / 24

Závěr: nástin budoucí práce Paralelní implementace adaptivního algoritmu včetně efektivního výběru počátečních vazeb (probíhá s Dr. Novotným a Dr. Šístkem). Teoretické zdůvodnění adaptivního algoritmu. Multilevel BDDC pro lineární elasticitu. Pro skalární úlohy: Jan Mandel, Bedřich Sousedík, Clark Dohrmann: Multispace and Multilevel BDDC. Computing, 83(2-3):55 85, 2008. Kombinace adaptivního algoritmu a Multilevel BDDC. = Efektivní řešení velkých a výpočetně náročných úloh. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 22 / 24

Seznam prací vztahujících se k disertaci Bedřich Sousedík, Jan Mandel: On the equivalence of primal and dual substructuring methods. To appear in ETNA, October 2008. Jan Mandel and Bedřich Sousedík: BDDC and FETI-DP under minimalist assumptions. Computing, 81:269 280, 2007. Jan Mandel and Bedřich Sousedík: Adaptive selection of face coarse degrees of freedom in the BDDC and the FETI-DP iterative substructuring methods. Comput. Methods Appl. Mech. Engrg., 196(8):1389 1399, 2007. Jan Mandel and Bedřich Sousedík: Adaptive coarse space selection in the BDDC and the FETI-DP iterative substructuring methods: Optimal face degrees of freedom. In Domain Decomposition Methods in Science and Engineering XVI, Lecture Notes in Computational Science and Engineering, vol. 55, pages 421 428. Springer-Verlag, 2006. (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 23 / 24

Účast na řešení grantových projektů GA ČR, granty (strojní f., Prof. Burda, Dr. Novotný): 106/05/2731 106/08/0403 Program Informační společnosti AV ČR: 1ET 400300415 (Ústav Informatiky AV ČR, Prof. Marek) 1ET 400760509 (Ústav Termomechaniky AV ČR, Dr. Novotný) Výzkumný projekt CEZ MSM 6840770003 (stavební f., Prof. Bittnar) National Science Foundation (University of Colorado, Prof. Mandel): CNS-0325314 CNS-0719641 DMS-0713876 (Katedra matematiky, FSv, ČVUT) Srovnání některých metod DD Praha, 17. prosince 2008 24 / 24