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Machine learningHierarchical Acceleration

Fast Multipole Method

Die Fast Multipole Method (FMM) ist ein hierarchischer Algorithmus, der die rechnerische Komplexität von Partikelwechselwirkungen von O(n²) auf O(n log n) oder O(n) reduziert und 1987 von Greengard und Rokhlin entwickelt wurde. Durch Gruppierung entfernter Partikel und Annäherung ihrer kumulativen Effekte mittels Multipolentwicklungen ermöglicht FMM die effiziente Simulation von N-Körper-Problemen, Randintegralgleichungen und Coulomb-Wechselwirkungen.

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Quellen

  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

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

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ScholarGateFast Multipole Method (Fast Multipole Method (FMM)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/numerical-methods/fast-multipole-method · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026