ScholarGate
Asistent
Machine learningHierarchical Acceleration

Fast Multipole Method (FMM)

Namísto výpočtu příspěvku každé částice ke každé jiné částici (O(n²)) FMM využívá skutečnosti, že vzdálené částice lze aproximovat jako jednu 'hromadu' popsanou několika momenty (multipólový rozvoj). Oblast je rekurzivně rozdělena do stromu; částice ve vzdálených buňkách interagují prostřednictvím multipólových rozvojů, zatímco blízké částice používají přímý výpočet. Toto seskupování snižuje nadbytečné výpočty z O(n²) na téměř O(n).

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyStáhnout prezentaci

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Fast Multipole Method
Metoda hraničních prvků

Zdroje

  1. Greengard, L., & Rokhlin, V. (1987). A fast algorithm for particle simulations. Journal of Computational Physics, 73(2), 325–348. DOI: 10.1016/0021-9991(87)90140-9
  2. Greengard, L. (1988). The Rapid Evaluation of Potential Fields in Particle Systems. MIT Press. ISBN: 0262071088
  3. Ying, L., Biros, G., & Zorin, D. (2004). A kernel-independent adaptive fast multipole method. Journal of Computational Physics, 196(2), 591–626. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Fast Multipole Method (FMM). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/numerical-methods/fast-multipole-method

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe
ScholarGateFast Multipole Method (Fast Multipole Method (FMM)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/numerical-methods/fast-multipole-method · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026