Otimizações

Cerca de 95% do tempo de uma simulação é gasto com o cálculo das forças e a respectiva integração. Baseado nisso, criam-se métodos de otimização dos programas de simulação que podem acelerar de forma gigantesca (dependendo do número de partículas em interação) este processo. Claro que estes métodos por sua vez não são perfeitos, eles dependem de algumas características do sistema, no caso em questão, as otimizações chamadas Lista de Verlet e Células baseiam-se na simetria do potencial utilizado (Lennard-Jones) e no fato de ele provocar uma interação de curto alcance (em relação ao tamanho total do sistema), e são restritas a estas simetrias.

Em um programa sem otimização alguma, o calculo executado é a interação de cada partícula com as N-1 outras partículas, o que faz com que o tempo escale na ordem: t_tot ~ N(N-1) ~ N². Tomando um bom algoritmo de programação e levando em consideração a terceira lei de Newton, em que a F_i,j = -F_j,i, pode-se fazer metade das interações executadas antes, onde acaba-se com t_tot ~ N(N-1)/2.

Lista de Verlet

Método

Potencial de Lennard-Jones: repulsivo para valores menores que 1.12 r/σ, e atrativo para valores maiores que isso. O potencial é praticamente nulo para valores maiores que 2.5 r/σ.

Vizinhos da partícula. Em branco as partículas dentro de R_c que exercem força sobre a partícula central, em cinza as partículas vizinhas entre R_c e R_v e em preto as partículas externas (não listadas em relaçao à partícula do meio). A sequência das imagens mostra uma situação que não deve ocorrer, uma vez que no quadro dois as partículas deveriam ser atualizadas para no terceiro quadro interagirem com a partícula central. Imagem de: http://reaktiveplasmen.rub.de/files/lehre/md/02-2.pdf

O que o algoritmo de Verlet propõe é que invés de se calcular a interação de uma partícula com as outras N-1, tome-se apenas uma lista das partículas mais próximas (vizinhas) e calcule-se a interação apenas com uma parte delas, é equivalente a propor que as outras partículas mais distantes não interajam significativamente com esta. Mas, dessa forma, como definir o que são as partículas vizinhas?

Para poder definir as partículas vizinhas, volta-se para a forma com que as partículas interagem entre si. Analisa-se então a Figura 1 que apresenta o potencial de interação (Potencial de Lennard-Jones), que tem características peculiares: é repulsivo para valores menores que 1.12 r/σ tendendo ao infinito para distâncias muito pequenas entre partículas (poderia se pensar como uma definição de "tamanho" para a partícula). Já para distâncias maiores que 1.12 r/σ entre as partículas, o potencial é atrativo e diminui com a distância, tendendo a zero para distâncias grandes. Perceba ainda que para distâncias não tão grandes assim (aproximadamente 2.5 vezes o "tamanho" da partícula, 2.5 r/σ) o potencial já é praticamente nulo em relação às forças de interação de distâncias próximas ao mínimo do potencial.

Neste ponto se percebe uma das grandes limitação da otimização proposta. Para uma simulação de interações de longo alcance, como objetos sob ação de campos gravitacionais por exemplo, esta técnica não se aplica de forma eficaz, pois ao se desprezar as pequenas interações das partículas distantes, pela grande quantidade dessas partículas, perde-se uma quantidade muito grande de informação que poderia agir sob a partícula de referência.

O procedimento é feito então definindo-se os vizinhos, para isso é feita uma análise das distâncias de cada partícula com as outras (processo de tempo ~ N²), a questão principal é saber quais partículas são vizinhas em todos os momentos e, principalmente, quais deixam de ser. É fácil perceber que se for necessário atualizar a lista em cada passo de tempo, se terá a mesma proporção temporal que o cálculo direto sem otimização (N²). Por este motivo, define-se um segundo círculo em torno da partícula, de raio R_v tal que R_v > R_c, onde R_v é o raio de vizinhos da partícula e R_c o raio crítico de interação (a força é calculada apenas para partículas dentro de R_c).

O algoritmo consiste em enumerar-se as partículas no interior de R_c e as partículas vizinhas entre R_c e R_v, para cada partícula i, e considerar apenas as no interior de R_c como partículas de interação. As partículas no segundo plano (R_c < r_j < R_v) regulam quando deve-se atualizar a lista de partículas vizinhas, justamente para que não se necessite fazer este processo a cada iteração. O que se propõe então é que quando alguma partícula se movimentar uma distância maior que |R_c-R_v| a lista deve ser renovada, pois pode deixar de ser vizinha ou entrar na região de interação da partícula referencial. Neste ponto, deve-se pensar na questão de custo benefício pois quanto maiores forem os valores de R_c e R_v, menos vezes será necessário recalcular a lista de vizinhos (que demora ~ N²), em compensação, mais partículas serão consideradas e mais vezes deverá se calcular a força. Então, quais são os valores ideais de R_c e R_v?

Algoritmo

 main()
 {
   inicia_posições();
   inicia_velocidades();
  
   define_lista_de_vizinhos();
 
   for(tempo;tempo<tf)
   {
     testa_vizinhos();
     calcula_força();
     integra_movimento();
     faz_medidas();
   }
 }

 define_lista_de_vizinhos()
 {
   rc2 = rc*rc;
 
   for(i=0;i<NP;i++)  
   {
     nviz[i] = 0;  k = 0;
 
     for(j=0;j<NP;j++)
     {
       if(i==j)  continue;
 
       dx = x[i]-x[j];  
       dy = y[i]-y[j]; 
       r2 = dx*dx+dy*dy;
  
       if (r2 < rc2) { nviz[i]++; viz[i][k] = j; k++; } 
        
       pas_x[i] = x[i];
       pas_y[i] = y[i];
     }
 }

No teste if (r2 < rc2) tem-se que se a distância entre i e j for menor que R_c, a partícula j é interagente e é a k-ésima vizinha de i. Os termos pas_x e pas_y gravam a posição para futuramente analisar o deslocamento e saber se atualiza-se a lista ou não.

 testa_vizinhos()
 {
   rviz2 = (rv-rc)*(rv-rc);
 
   for(i=0;i<NP;i++)  
   {
     dx = x[i]-pas_x[i];     
     dy = y[i]-pas_y[i];
     r2 = dx*dx+dy*dy;
        
     if (r2 > rviz2) define_lista_de_vizinhos();
   }
 }

No último if analisa-se se alguma partícula andou mais que |R_c-R_v| e atualiza-se ou não a lista.

Simulação - Resultados

Tempo de simulação para parâmetros fixos e raio crítico variável.

Para encontrar os valores ideais de R_c e R_v deve-se testá-los para diferentes parâmetros e os comparar.

Na Figura 3 pode-se ver os resultados da variação do raio crítico R_c para uma caixa de 256 partículas com densidade igual a 1, 15000 passos computacionais e parâmetro R_v = 3.4 (logo mais se tornará explicito o porque deste valor para R_v). Há de se notar que o raio crítico não possui uma grande liberdade de variação, visto que se muito pequeno, despreza interações relevantes no cálculo, e, se muito grande, proporciona uma faixa muito estreita para partículas vizinhas (isto para R_v fixo). No gráfico em questão, lê-se tempo de simulação por tamanho de raio crítico, e observa-se ainda que a variação relativa no tempo é muito pequena (em termos de tempos totais de simulação), de apenas 0.4 segundos. Assim, assume-se como um valor razoável R_c = 2.5 r/σ, o valor intermediário dos pontos testados.

Tempo de simulação para parâmetros fixos e raio de vizinhos variável.

Para o raio de vizinhos, R_v, toma-se a mesma abordagem e obtém-se resultados muito mais significativos. O que se faz é variar o valor de R_v e acompanhar algum parâmetro de medida (no caso os gráficos de G de R) para garantir que o sistema ainda represente uma situação física. Na Figura 4 pode-se observar os efeitos de variação do R_v em termos de r/σ sob o tempo de simulação para um sistema com 256 partículas, R_c = 2.5, densidade = 1 e 15000 passos computacionais. Percebe-se que para valores muito próximos de R_c, a faixa de vizinhos é muito estreita e o tempo de simulação praticamente dobra, em relação ao tempo sem otimizações, e conforme aumenta-se o raio, o tempo diminui no que aparenta ser de forma exponencial até um valor constante próximo de 4.3 segundos para 3.5 < R_v < 3.7. A partir de R_v > 3.7 o gráfico de G de R se distorce e o sistema deixa de ser físico. Desta forma, assume-se R_v = 3.4 (meio do intervalo) como um tamanho razoável para o raio das partículas vizinhas.

Por fim então comparam-se os tempos de medidas para variação no número de partículas, onde espera-se que para uma grande quantidade de partículas os efeitos da otimização sejam extremamente significantes.

Para a otimização da Lista de Verlet, por mais que ainda se tenham alguns cálculos de ordem N², espera-se que sejam muito menos frequentes que no cálculo não otimizado.

$\tau _{sem-otim.}=cN(N-1)/2$ $\tau _{verl}=cn_{v}N+\alpha N^{2}$

Comparação de tempos de simulação para diferentes números de partículas e diferentes métodos, onde se apresentam em ordem crescente: Método Otimizado com Parâmetros Ótimos, Método Otimizado com Parâmetros Ruins e Método Não Otimizado.

Onde o parâmetro c tem relação com a forma em que o programa foi escrito, podendo melhorar ou piorar o desempenho a partir de algumas especificidades do programador, N é o número de partículas, n_v é o número de vizinhos de todas as partículas e α é um parâmetro relacionado com a difusão das partículas de um sistema uma vez que quanto mais as partículas andarem, mais terão de ser atualizadas suas listas. Assim, o primeiro termo a direita da Equação 2 remete ao cálculo das forças e o segundo à atualização das listas de vizinhos.

Na Figura 5 pode-se analisar então o comportamento do tempo de simulação em relação à quantidade de partículas no sistema, onde os círculos aberto representam as simulações para o programa sem otimização, o programa otimizado com parâmetros ruins e o programa otimizado com parâmetros ótimos; já os traços contínuos representam os ajustes lineares das Equações 1 e 2 para os respectivos programas. O fator flagrante que se marca no gráfico é o fato de que as simulações otimizadas, mesmo para parâmetros ruins, são bem mais rápidas que as efetuadas sem qualquer otimização. Além disso, a partir dos ajustes, obtém-se os coeficientes, já discutidos, das equações de tempo de simulação onde pode-se notar que quando tomam-se parâmetros ruins para a otimização de Verlet (no caso R_v), o programa acaba tendo uma dependência muito maior no parâmetro quadrático (aproximadamente 40x maior) e consequentemente isso afeta de forma drástica o tempo de simulação. No caso particular abordado, em que o sistema tem densidade 1, a difusão das partículas é quase inexistente, isso permite que o fit com parâmetros ótimos quase não possua dependência quadrática, não sendo esta uma regra geral de bons parâmetros. Marcam-se então as diferenças para 2500 partículas, em que os tempos sem otimização, com otimização ruim e com otimização ótima são, respectivamente, τ_Sem-Otim = 2115.340s, τ_Verl-ruim = 1025.992s e τ_Verl-bom = 62.564s.

Desta forma pode se ver a grande importância das otimizações para cálculos de simulações numéricas e, mais que isso, o bom acerto dos parâmetros de otimização que são fortemente controlados pelo tipo de interação utilizada e por outros parâmetros do sistema. É importante também lembrar da limitação do método quanto a interações de longo alcance e de potenciais não diretamente limitados.

Otimização por células

Otimização por células. Divisão do espaço em células, fazendo com que a partícula interaja somente com suas vizinhas.

Método

Neste método divide-se o espaço em células (normalmente, mas não necessáriamente quadradas) e calcula-se, para cada partícula, somente a interação com aquelas que se encontram em uma célula vizinha à sua. Desta forma, ao invés de o tempo computacional escalar com N², escala segundo a lei:

$\tau =anN+bN,$

onde a e b são constantes, n é o número de partículas nas células vizinhas e N é o número total de partículas. Assim como na Lista de Verlet, o método possui muitas operações com matrizes e, por isso, torna-se mais eficiente somente para valores de N grandes.

Em geral, para uma célula C_i,j, considera-se vizinhas as células: C_i,j, C_i+/-1,j, C_i,j+/-1, C_i+/-1,j+/-1, C_i+1,j-1 e C_i-1,j+1, totalizando nove. É importante ressaltar que o tamanho linear de uma célula deve, pelo menos, conter o intervalo em que a interação entre duas partículas é relevante.

Algoritmo

Deve-se inicialmente construir uma matriz indicando as células vizinhas de cada célula.

//NC=numero linear de celulas - celulas totais=NC*NC
//cviz[i][j] = j-esima celula vizinha da i-esima celula
void init_viz(int **cviz)
{
  int i, j, ind, ip, im, jp, jm;
  for(i=0; i<NC; i++)
    for(j=0; j<NC; j++)
      {
        ip=(i+1)%NC; im=(i+NC-1)%NC;   //condicoes de contorno periodicas em i
	jp=(j+1)%NC; jm=(j+NC-1)%NC;   //condicoes de contorno periodicas em j
        ind=i*NC+j;
     
	cviz[ind][0]=i*NC+jm;
	cviz[ind][1]  =i*NC+jp;	        
	cviz[ind][2]=im*NC+jm;
	cviz[ind][3]=im*NC+jp;
	cviz[ind][4]=im*NC+j;          //define vizinhos
	cviz[ind][5]=ip*NC+jm;
	cviz[ind][6]=ip*NC+jp;
	cviz[ind][7]=ip*NC+j;        
	cviz[ind][8]=ind;
      }    
}

Então, para cada passo de tempo, deve-se determinar quais partículas estão em quais células.

//ncell[i]=numero de particulas na celula i
//cell[i][j]=indice da j-esima particula na i-esima celula
void celula(double *xx, double *yy, int *ncell, int **cell)
{
  int i, cx, cy, ind=0;
  double xtmp, ytmp;
  for(i=0; i<NC*NC; i++)
    ncell[i]=0;

  for(i=0; i<N; i++)
    {
      xtmp=fmod(xx[i], L); ytmp=fmod(yy[i], L);    //PBC
      if(xtmp<0) xtmp+=L;
      if(ytmp<0) ytmp+=L;
      
      cx=(int)(xtmp/(1.*L/NC));                   //determina a celula da particula
      cy=(int)(ytmp/(1.*L/NC));      
      ind=cx*NC + cy;  

      cell[ind][ncell[ind]]=i;
      ncell[ind]++;      
    }
}

Calcula-se então as forças entre cada partícula e suas vizinhas.

void comp_forces(double *ffx, double *ffy, double *xx, double *yy, int **cell, int *ncell, int **cviz)
 {
   int i, j, k, cx, cy;
   double x1, y1, x2, y2, dxx, dyy, r2, r2i, r6, ff;
   int numPart=0, celulaVizinha;
   for(i=0; i<N; i++)
     {
       ffx[i]=0.;           //zera as forcas
       ffy[i]=0.;
     }
   int ind, p2;
   double xtmp, ytmp;
   for(i=0; i<N; i++)   //para cada particula
     {
       x1=xx[i]; y1=yy[i];       
       xtmp=fmod(x1, L); ytmp=fmod(y1, L);    //PBC
       if(xtmp<0) xtmp+=L;
       if(ytmp<0) ytmp+=L;
       cx=(int)(xtmp/(1.*L/NC));
       cy=(int)(ytmp/(1.*L/NC));       
       ind=cx*NC+cy;               //determina indice da celula
      
       for(j=0; j<9; j++)          //para cada celula vizinha
	 {
	   celulaVizinha=cviz[ind][j];
	   numPart=ncell[celulaVizinha];	   
	   
	   for(k=0; k<numPart; k++)     //para cada particula na celula vizinha
	     {
	       p2=cell[celulaVizinha][k];
	       if(p2!=i)
		 {
                   \\calculos usuais das forcas
		 }
	     }
	 }
     }
 }

Em geral, o algoritmo fica:

  init_viz(...)
  loopTemporal
    celula(...)
    comp_forces(...)
    integra(...)
  endLoopTemporal

Simulação - Resultados

Otimização por células. Medida g(r) para diferentes valores de R_c

Analisando a função g(r) a medida em que se diminui o tamanho linear da célula (Figura ao lado), percebe-se que, para R_c<2$\sigma$ a medida deixa de corresponder ao sistema físico real. Tal fato se dá pelo alcance do potencial de Lennard-Jones. Se R_c<2$\sigma$ interações relevantes não estão sendo levadas em conta. Portanto, para o potencial de Lennard-Jones, um bom valor de R_c é 2$\sigma$.

Mantendo constante R_c=2$\sigma$ e a densidade $\rho =1.0$, pode-se calcular o tempo computacional a medida em que aumenta o número de partículas no sistema. O resultado pode ser visto na figura ao lado.

Otimização por células. O tempo computacional escalona com N, ao contrário de N².