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利用混合并行计算技术加速物理场仿真
二十年前，配备了多达 1000 个处理单元的向量处理器超级计算机在超级计算机 500 强中占据了统治地位。随着时间推移，大规模并行计算集群不仅迅速取代了向量超级计算机成为了榜单中的新霸主，同时还促使了分布式计算的兴起。集群的每个计算节点上最初只有一个专用于高性能计算的单核处理器，很快，人们针对需要共享内存的节点，增加节点上的处理器数量，并以这种具备内存共享能力的并行计算机为基础，开发出了多核处理器，满足了各类计算应用对高效算法的需求。再看今天的超级计算机 500 强排名，我们会发现当中大多数集群均由数量众多的计算节点组成，每个节点又包含多个插槽（socket），每个插槽连接着最多可达八核的多核处理器。并行计算是一种适用于共享内存计算系统的技术，与基于分布式内存的集群采用的并行计算技术全然不同。为了实现高效率的并行计算，我们需要一种两者并用（混合）的机制。
求解代数场方程
COMSOL Multiphysics® 通常用于求解 PDE，ODE 和初始值问题。但是,您是否知道它也可求以解决代数方程,甚至超越方程?
学习高效地求解多物理场问题
我们总是被问到该如何更有效率地学习求解多物理场问题。过去的几周，我一直在撰写阐述 COMSOL Multiphysics 核心功能系列博客。这些博客旨在帮助您理解有关高效开发精确的多物理场模型背后的关键理念。今天，我将整体回顾一下该系列博文。
提高多物理场问题的收敛性
在“求解多物理场问题”这篇博客中，我们介绍了 COMSOL 中用于求解稳态多物理场问题的全耦合和分离算法。这里，我们再来看一下能够加快这两种方法收敛的一些技巧。
求解多物理场问题的 2 种算法
这篇博客，我们将介绍 COMSOL Multiphysics 中求解多物理场有限元问题的两类算法。到目前为止，我们已经学习了如何进行网格划分，以及求解线性和非线性单物理场有限元问题，但是还没有考虑过同一个域内存在多个相互影响的不同物理场的问题。
微波等离子体的原理和仿真方法
微波等离子体，或称波加热放电，在半导体加工、表面处理和有害气体排放等许多工业领域都有应用。这篇博客介绍了 COMSOL 等离子体模块中的微波等离子体 接口的理论基础。
非线性静态有限元问题网格剖分的注意事项
我们已在求解器系列的部分博客中讨论了求解非线性静态有限元问题、用于改善非线性问题收敛的载荷递增，以及用于改善非线性问题收敛的非线性递增。我们还介绍了线性静态问题网格剖分的注意事项，以及在网格剖分过程中如何找到奇异性并对此进行处理。
通过递增非线性改进非线性问题的收敛
正如之前在 “非线性问题的载荷递增“博客中所讨论的，当求解一个问题时，我们可以从一个已知解的无载荷问题开始，然后使用延拓法逐渐递增载荷来进行求解。这个算法同样适用于理解接近失效的载荷时的情况。然而载荷递增并非适用于所有情况，在某些情况下可能无法发挥效用。本篇博客中，我们将介绍如何通过非线性递增改进问题的收敛。