理化学研究所 計算科学研究機構

メニュー
メニュー
Events/Documents イベント・広報

AICS Cafe

AICS Cafe(アイクス・カフェ)は、異分野融合のための足掛かりとして、計算科学研究機構(AICS)に集う研究者が井戸端会議的にざっくばらんに議論する場として、毎月2回程度予定しております。興味をお持ちの方は原則どなたでも参加可能です。

※AICS関係者以外の方は、事前に aics-cafe[at]riken.jp にお問い合わせください。
また、継続的な連絡をご希望の方にはメール配信をさせて頂きますので、同アドレスまでご連絡ください。

  • 目 的: 異分野間の壁を超えた研究協力を促進し、新しい学問分野の開拓を目指すため、 研究者間の情報交換・相互理解の場を提供し、研究協力のきっかけを作る。
  • 会 場:AICS 6階講堂(予定)
  • 言 語:講演は日本語/英語、スライドは英語
  • その他:講演者は他分野の方にも理解できる発表を心掛け、参加者は積極的に質問しましょう。

第102回
日時: 2016年11月16日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: TBA
・講演者: TBA

第101回
日時: 2016年11月9日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: TBA
・講演者: TBA

第100回
日時: 2016年10月19日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: TBA
・講演者: TBA

第99回
日時: 2016年10月5日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: TBA
・講演者: TBA

第98回
日時: 2016年9月21日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: TBA
・講演者: TBA

第97回
日時: 2016年9月14日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: TBA
・講演者: 中野 美紀 (計算構造生物学研究ユニット)

profile_bale-120x120

第96回
日時: 2016年9月7日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: Numerical modeling of fluid-structure interaction and its applications
・講演者: Rahul Bale(複雑現象統一的解法研究チーム)
※発表・スライド共に英語。

講演要旨:
Fluid mechanics is the study of fluid flow. It deals with the mathematical modeling of fluid motion to understand the behavior of flow in different scenarios. The motion of a fluid is modeled by the Navier-Stokes (NS) equations. The numerical approach to solving the equations governing fluid flow is known as Computation Fluid Dynamics (CFD). As NS equations model the flow of a fluid isolated from other medium (such as a solid), typically CFD has been used to solve problems involving simple geometry (modeled as boundary conditions) and idealized flow conditions. A realistic scenario of fluid flow almost always involves flow of a fluid around complex geometries, be it man-made (such as a vehicle, urban environment, etc) or natural (such as birds, fishes, etc). One of the techniques of numerically modeling interaction between fluid and solid/structure with complex geometries is the immersed boundary method.
Immersed boundary method can enable numerical simulation of complex systems in engineering and biology to enhance our understanding of these systems.
The challenges, advantages and limitations of immersed boundary methods in the context of HPC will be presented. And, applications of immersed boundary method in engineering and biology will be discussed.

profile_kumahata

第95回
日時: 2016年7月13日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: Introduction of runtime fluctuations
・講演者: 熊畑 清(ソフトウェア技術チーム)
※発表は日本語、スライドは英語。

講演要旨: 詳細を見る

During an operation, an application runtime occasionally becomes longer or shorter than previously measured runtime despite running under the same conditions (e.g., with the same load module and input parameters). We call this issue "runtime fluctuation".

The runtime fluctuations disturb efficient operations of the K computer. If runtime exceeds the maximum elapsed time given by a job script, the computational resources will be uselessly consumed due to the incomplete termination of the program. And if runtime is getting short, the job running order should be disordered and rearranged by the job scheduler.

Therefore, Operations and Computer Technologies Division (運用技術部門) continued to investigate these issues and resolve them. In this talk, I will show some cases of the runtime fluctuations and solutions.

第94回
日時: 2016年7月6日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: 時間並列計算法の研究開発動向と今後の展望
・講演者: 飯塚 幹夫 (可視化技術研究チーム)
※発表は日本語、スライドは英語。

講演要旨: 詳細を見る

ポストペタ時代の計算資源は、アプリケーションに対し、現状に比べさらに数桁上の並列性を要求する見通しです。そのような中、時間軸を新しい並列軸として利用する時間並列計算法が期待されています。時間方向での並列化は早い時期から期待されてきたのですが、その取組みの困難さから技術の進歩は遅い状況でした。ところが、2001年にParareal 法が提案されて以降、研究開発が活発となりました。Parareal法も多くの問題を抱えていましたが、ここ10年でその問題の解決の方向も明らかになりつつあります。また、多重スケール、カオス系、最適化手法等の異分野からの研究も活発化しています。そのため、時間並列計算法の研究開発は急速に進んでいる状況です。そこで、本講演では研究開発動向、応用分野、必要とされる技術等の観点から時間並列計算法の概要を説明し、また今後の発展の方向を述べたいと思います。

第93回
日時: 2016年6月15日(水)、15:30 – 16:30
場所: AICS 6階講堂

・講演題目: Introduction to tensor network methods
・講演者: 上田 宏(量子系物質科学研究チーム)
※発表は日本語、スライドは英語。

講演要旨: 詳細を見る

In recent years, a variational methods called tensor network methods have been widely applied to obtaining partition functions of classical statistical models or low-energy states of quantum many-body systems. One of the best example is the success of the density matrix renormalization group for many-body systems. In this presentation, I would like to introduce some features of typical tensor network methods and discuss potential bottleneck points in large-scale parallel computations of the tensor network methods.