Distributed computing 为什么计算流体力学问题在并行处理中很难解决？

我在分布式计算界听到过这一点。我不是机械工程师。你能告诉我为什么会这样吗？有什么解决办法吗

---

附言：我可以用有限元法作为解决方案吗？

拉普拉斯方程的解决方案有一些基本的困难，但看起来你是在特别询问如何将cfd扩展到并行计算。根据我的经验（航空航天硕士，2年开发等离子模拟器），并行解决CFD的基本概念并不难。不幸的是，有一个永无止境的流边缘情况，这将导致您的解决方案爆炸。我们在处理器边界处遇到符号错误，在某些条件下在某些处理器上未初始化的变量，以及许多其他“我们应该想到的”问题。如果你所说的困难是指缓慢，那么这个问题有点特定于领域，但归结为1）处理器之间的通信开销高，2）每个时间步的时间步短（显式解决方案）或迭代次数高（隐式解决方案）这在求解椭圆偏微分方程时是很难避免的

---

许多工具使用有限元法。它非常强大/灵活。

有多个级别可以回答这个问题，最基本的是，当您处理可变数据时，并行处理总是非常困难。-您希望它的详细程度/流体动力学-具体程度如何？基本上，问题在于有限元相互影响。也就是说，其中一个的结果必须等待另一个结果完成，因此这个过程本质上是连续的。可以使用数值技术（如有限元法）来找到近似解吗？左撇子我通常对了解分布式计算的局限性感兴趣。但是，具体地说，我喜欢数学证明。也许最好转到数学网站，或者更好的，数字计算。