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Nägeli, Hans-Heinrich

Nom
Nägeli, Hans-Heinrich
Affiliation principale
Fonction
Professeur.e émérite
Email
hans-heinrich.naegeli@unine.ch
Identifiants
https://libra.unine.ch/handle/123456789/281

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  • Publication
    Accès libre
    A collaborative extension of a visualization system
    (2005)
    Casera, Steve
    ;
    Nägeli, Hans-Heinrich 
    ;
    Kropf, Peter 
    This paper presents an extension of the single-user scientific visualization system ZoomIn to a collaborative system. We discuss the principal challenges of remote collaboration in the case of scientific visualization and present the solutions realized for ZoomIn. The main issues identified include the support of slow/fast network connections, portability, ease-of-use, privacy, configuration of the working mode and permissions. We describe why the main concepts of the original ZoomIn are well suited for a collaborative extension and how collaboration is introduced.
    In particular, the volume of data for scientific visualization may be very large. Therefore, the transfer of data has to be optimized. We present three different methods of data transfer for collaborative visualization and compare their efficiency with respect to particular application scenarios.
  • Publication
    Accès libre
    Dynamic Load Balancing in Heterogeneous Distributed Environments
    (2003)
    Rotaru, Tiberiu
    ;
    Nägeli, Hans-Heinrich 
    Les systèmes distribués apparaissent de plus en plus comme des plates-formes viables pour le calcul à haute performance. L'existence des librairies standard pour la programmation parallèle facilite l'utilisation de telles plates-formes pour exécuter des applications complexes dans divers domaines de la science et la technique. Cependant, par rapport aux systèmes homogènes, un certain nombre de facteurs additionnels devraient être pris en considération afin de pouvoir assurer une exécution efficace dans des environnements de calcul hétérogènes. Dans de tels systèmes on doit prendre en compte non seulement le comportement dynamique de l'application mais également la dynamique de l'environnement. Nous avons traité le problème de l'équilibrage dynamique de charge pour des simulations adaptatives parallèles dans des environnements de calcul distribués hétérogènes. De telles applications sont habituellement caractérisées par le fait que les charges de travail assignées aux processeurs peuvent changer de manière significative et imprévisible. Notre travail a suivi deux directions principales. Dans une première étape nous avons développé un modèle hétérogène théorique et nous avons généralisé et analysé les algorithmes de diffusion. Ensuite, la variante de diffusion généralisée proposée a été comparée à d'autres approches et elle s'est avérée plus rapide qu'une autre technique populaire, l'algorithme hydrodynamique. La possibilité d'employer des schémas d'accélération polynomiaux dans un contexte dynamique a été également étudiée. D'autres schémas d'équilibrage dynamique, plus rapides, ont été proposés et étudiés. Un algorithme incrémental capable de tirer profit d'une distribution équitable déjà calculée pour calculer une autre, nouvelle, a été décrit. Dans une deuxième étape, nous avons conçu un testbed pour des simulations numériques adaptatives dans des environnements de calcul hétérogènes. Un outil, appelé HeRMeS, qui donne la possibilité d'effectuer de telles simulations et qui incorpore les méthodes développées à la première étape, a été développé. Des expériences avec les méthodes discutées et avec HeRMeS ont été faites, Parallel and distributed architectures are emerging as commonplace platforms for high performance computing. The existence of standard parallel programming libraries facilitates the use of such platforms for running challenging applications in science or engineering. However, as compared to the homogeneous case, a number of additional factors should be taken into account in order to ensure an efficient execution on heterogeneous computing environments. In such systems one must consider not only the application's dynamic behavior but also the environment's dynamics. We dealt with the dynamic load balancing for parallel adaptive simulations in heterogeneous computing environments. Such applications are usually characterized by the fact that the workloads assigned to processors may change significantly and unpredictably. Our work followed two main directions. In a first step we developed a theoretical heterogeneous computational model and we extended and analyzed the well-known diffusion algorithms with respect to such a model. Afterwards, our variant of generalized diffusion was further compared with other approaches and was shown to be faster than another popular technique, the hydrodynamic algorithm. The possibility of using polynomial acceleration schemes in a dynamic context was further investigated. Other faster dynamic load balancing schemes were proposed and investigated. An incremental algorithm that is capable of taking advantage of an already computed fair distribution for computing a new one was described. In a second step, we designed and implemented a testbed for adaptive numerical simulations in heterogeneous computing environments. A tool, called HeRMeS, which allows to perform such simulations and that incorporates the methods developed at the first step, was designed and implemented. Experiments with the discussed methods and with HeRMeS were performed
  • Publication
    Accès libre
    Numerical methods for estimating linear econometric models
    (2003)
    Foschi, Paolo
    ;
    Nägeli, Hans-Heinrich 
    ;
    Kontoghiorghes, Erricos John
    The estimation of the Seemingly Unrelated Regressions (SUR) model and its variants is a core area of econometrics. The purpose of this thesis is the investigation and development of efficient numerical and computational methods for solving large-scale SUR models. Specifically, its aim is twofold: firstly to continue past successful research into the design of numerically efficient methods for estimating the basic SUR model; secondly to extend these methods to variants and special cases of that model. The basic computational formulae for deriving the estimators of SUR models involve Kronecker products and direct sum of matrices that make the solution of the models computationally expensive even for modest sized models. Alternative numerical methods, which substantially reduce the computational burden of the estimation procedures, are proposed. Such methods successfully tackle the estimation of the basic SUR model, and that of SUR models derived from VAR(p) processes, SUR models with VAR disturbances, SUR models with unequal size observations and SUR models with orthogonal regressors. The proposed methods are based on orthogonal transformations, and thus, results to be numerically stable. Furthermore, they do not require the common assumption, which is usually made in most theoretical analyses, that the disturbance covariance matrix be non-singular.
  • Publication
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    Towards an easy-to-learn and extensible platform for scientific visualization
    (2001)
    Sanglard, Hervé
    ;
    Nägeli, Hans-Heinrich 
    La visualisation scientifique peut être définie comme la représentation de données sous forme graphique au moyen d'un ordinateur dans le but de faciliter leur analyse et leur interprétation. Du fait de l'accroissement des performances et de la forte baisse du prix des machines, l'utilisation de la visualisation scientifique prend une place grandissante dans de nombreux instituts de recherche et activités industrielles. Ceci impose un nouveau défi aux informaticiens : développer des systèmes de visualisation efficaces pour une large communauté d'utilisateurs. Les systèmes de visualisation d'aujourd'hui peuvent grossièrement être classés en 3 catégories : i) les applications dédiées à un domaine particulier, ii) les environnements de visualisation modulaires et iii) les librairies nécessitant le recours à la programmation. L'avantage principal des applications du premier type est leur spécificité alors que la force des deux autres est leur généralité. Idéalement, les systèmes de visualisation doivent pouvoir satisfaire ces deux conditions à la fois. Les systèmes doivent pouvoir être étendus avec de nouvelles techniques de visualisation particulières car la manière dont les phénomènes physiques, chimiques ou biologiques sont découverts est souvent imprévisible. Et parce que les utilisateurs finaux veulent pouvoir se concentrer sur leur activité principale, les systèmes doivent être efficaces, faciles à apprendre et à utiliser. L'une ou l'autre de ces conditions, prise individuellement, est couramment remplie dans la plupart des systèmes de visualisation. Cependant, les systèmes satisfaisant ces deux conditions simultanément sont très rares, voire inexistants. Notre travail avait deux buts principaux : i) trouver des concepts qui généralisent les techniques de visualisation et uniformisent les actions des utilisateurs, et ii) construire autour de ces concepts une plate-forme de visualisation à la fois facile à apprendre et à maîtriser et extensible. Ainsi, le concept d'objets de visualisation, objets dédiés encapsulant la fonction de transformation des données en objets graphique et pouvant être manipulés directement par l'utilisateur, a été élaboré. Une plate-forme de visualisation basée sur ce concept, nommée ZoomIn, a été développée et validée dans plusieurs cas d'étude. Les concepts développés dans cette thèse ont pour but de faire un pas en direction d'une plate-forme de visualisation scientifique facile à apprendre et extensible et qui offre aux utilisateurs l'autonomie dont ils ont besoin sans pour autant sacrifier la souplesse requise par nature dans tout problème de visualisation scientifique.