Rentgenabsorbcijas datu analīze, izmantojot NVIDIA CUDA paralēlās skaitļošanas tehnoloģiju
Autor
Nurgaļejevs, Alberts
Co-author
Latvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāte
Advisor
Kuzmins, Aleksejs
Datum
2009Metadata
Zur LanganzeigeZusammenfassung
Mūsdienā, rentgenabsorbcijas spektroskopija ir moderna izpētes metode, kas ļauj iegūt informāciju par vielas lokālu struktūru analizējot izmaiņas rentgenstarojuma intensitātē noteikt vielas atomāro struktūru. Šī metode ir zināms, kā EXAFS-spektroskopija (Extended X-ray Absorption Fine Structure, rentgenabsorbcijas spektra sīka struktūra). Analizējami dati teorētiski ir atkarīgi no daudziem parametriem, vērtības daļai no kuriem ir iepriekš zināmas, un bieži vien tiek meklēta atomu radiālā sadalījuma funkcija, kas apraksta atomu atrašanas varbūtību noteiktajā attāluma no noteiktiem atomiem.
Darba ietvaros izstrādāta lietojumprogramma implementē uz Monte-Karlo skaitliskās metodes balstīto paralēlo SIMD (Single Instruction Multiple Data) algoritmu un izmanto skaitļošanai NVIDIA videokartes multiprocesorus ar NVIDIA CUDA tehnoloģijas palīdzību. Izstrādātā lietojumprogramma tiek veiksmīgi notestēta uz reāliem eksperimentāliem datiem. X-ray absorption spectroscopy method is widely used for matter structural analysis needs. The method is usually called as EXAFS-spectroscopy (Extended X-ray Absorption Fine Structure). The principle of the method is to analyze the changes in the x-ray absorption spectra, which appear due to x-rays interaction with the matter. The changes are described by multi-parameter equation, where a part of the parameter values is a priori known, while the unknown parameter is the radial distribution function, describing the compound local structure.
In this thesis, the computer program implementing the parallel SIMD (Single Instruction Multiple Data) version of the Monte-Carlo method using multiprocessors of the NVIDIA video chip has been developed to perform a modeling of the EXAFS signals. The program has been successfully tested on a number of model signals and real experimental data.