Una estrategia de paralelización en GPU para integradores variacionales y aplicaciones a problemas de navegación

FERRARO, SEBASTIÁN JOSÉ; MARTÍN DE DIEGO, DAVID; SATO MARTÍN DE ALMAGRO, RODRIGO T.

Congreso; VirtUMA 2021; 2021

UMA

[Enlace al video de la charla: https://youtu.be/db28diIZYvM]Los integradores variacionales tienen muy buen desempeño en simulaciones numéricas de diferentes sistemas mecánicos y de control. En esta charla discutiremos un método para resolver los sistemas discretos resultantes en presencia de condiciones de borde. Se trata de una estrategia de paralelización que puede aprovechar hardware específico como CPUs multinúcleo o GPUs, es decir, placas gráficas. Estudiaremos la convergencia de dicho método, y mostraremos la aplicación al problema de navegación de Zermelo, que consiste en encontrar trayectorias de tiempo óptimo en presencia de corrientes marinas. Dichas trayectorias son geodésicas con respecto a una métrica de Finsler.En conjunto con:David Martín de Diego (Instituto de Ciencias Matemáticas, España)Rodrigo T. Sato Martín de Almagro (Institute of Applied Dynamics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Alemania)Referencias:Bao, D., Robles, C., and Shen, Z. (2004). Zermelo navigation on Riemannian manifolds. J. Differential Geom., 66(3), 377–435.Colombo, L., Ferraro, S., and Martín de Diego, D. (2016). Geometric integrators for higher-order variational systems and their application to optimal control. J. Nonlinear Sci., 26(6), 1615–1650.Ferraro, S., Martín de Diego, D., and Sato Martín de Almagro, R.T. (2021). A parallel iterative method for variational integration. Work in progress.