流体の数値計算は、計算が完了するまでに非常に長い時間がかかります。そのため、計算の途中で計算機がダウンした場合、再び長い時間をかけて計算を開始せねばなりません。そこで、故障が起きても計算を続行することができるような計算環境を実現すべく、現在研究を進めています。

当研究室では、これまでにJini TechnologyによるMaster, Workerモデルの計算環境や、JXTA TechnologyによるP2Pモデルの計算環境を提案しています。

近年、グリッドコンピューティングという技術が、世界各地で研究されています。グリッドコンピューティングとは、地理的に分散しているパソコンやスーパーコンピュータ、ストレージなどの計算資源を仮想化して、ユーザが必要なときに必要なだけ計算資源をとりだせるようにするシステムです。現在、世界各地で研究が進められており、日本でもNAREGIというプロジェクトが進められています。

シミュレーションでは大量の数値データが出力されますが、それを解析するために可視化という処理が行なわれます。ただし、出力されるデータの規模によっては、可視化するのが困難な場合があります。そこで、グリッド技術を用いて簡単に可視化できるシステムを実現しようというのが本研究の狙いです。

可視化にグリッド環境を用いることで、自前で可視化のための設備を用意する必要がなくなります。また、データの規模に応じて計算資源を取得することで、これまで可視化するのが大変だったデータも簡単に行なえるようになります。その実現に向けて現在研究を進めています。

非線形最適化問題と呼ばれる問題を解くためのアルゴリズムの1つに、遺伝的アルゴリズム(Generic Algorithm: GA)があります。大規模な最適化問題に対応するために、分散メモリ型計算機を使った、分散遺伝的アルゴリズムが世界各地で研究されています。しかし、分散遺伝的アルゴリズムでのトポロジに関する研究はそれほど行なわれていません。そこで、当研究室では、スーパーコンピュータを用いて、分散遺伝的アルゴリズムの最適なトポロジを検討しています。

微分を計算機で解きたいんやけど、ムリやから差分法があんねん。んで、差分法の一番ホットなやつが結合コンパクト差分法(CCD)やわ。CCDで数値シミュレーションをすんのに、たまに答がでえへんねんな！！やから、それをそうならへんようにはどうしたらええんやろか、ちゅーことを研究しとりますわ。

世の中に避けられない3つのこと。何だと思います？？

• 死
• 税金
• 高精度化

です。そこで私は3に注目しました。何事も高精度に、無駄を少なくというのは世の中の流れですよね？具体的には音響波を高精度に計算シミュレーションする際に必要な外部境界条件についての研究をしています。

熱から音が発生し、逆に音によって熱を運ぶ現象として熱音響現象がある。この熱音響現象を利用した冷凍機は、フロン等の冷媒を使わないクリーンな冷凍機として注目されている。熱音響現象の基礎的な研究として、数値シミュレーションによって熱音響現象を再現することを行なっている。