Frage zu Critical Section bei Array Zugriff

[Notxor]

Es sollten beide Möglichkeiten konvergieren (und afaik auch gleich schnell), also egal ob man nur von den alten Daten die neuen berechnet, oder die neuen auch dazu nimmt.
Je nach Dimension und Feinheit der Diskretisierung wird allerdings der Speicher schnell knapp, weswegen ein Kopie nicht gerade zu empfehlen ist:
Bsp: 10.000 Elemente in x und y Richtung -> 10^8 Elemente ~ 1 GB, interessant wirds dann in 3d (zumal die Matrix auch dicht besetzt ist/sein wird)

Edit: wobei ich mir jetzt nicht mehr ganz so sicher bin, ob es nicht doch einen (großen) Unterschied gibt. Wenn zB im Quadrat [0,1]x[0,1] oben und unten RB angegeben sind, so werden Störungen schneller in die eine als in die andere Richtung verbreitet (je nachdem wie die Elemente durchiteriert werden).

[alleinherrscher]

Was Notxor schreibt ist meiner Meinung nach richtig: Ich schreibe die neu berechneten Werte direkt wieder in mein Array zurück und berechne dann den nächsten Punkt mit all seinen Nachbarpunkten, unabhängig ob hier der Wert der n.ten oder n-1 -ten Berechnung gespeichert ist. Ein anderer Physiker, ein Professor in den Staaten verwendet die Methode mit 2 Arrays, hat aber Aufgrund von rotationssymmetrie eine Dimension weniger zu berechnen. Mein Problem ist allerdings nicht unbedingt rotationssymmetrisch. Wenn ich allerdings die selben Startbedingungen in meinem Programm setzt, wie er in seinem, kommt die selbe Lösung heraus. Daher denke ich, dass es für den Fall des Lösens einer Poisson gleichung egal ist, ob man immer das selbe Array benutzt, oder ein Lese- und ein Schreibarray. - Zumal man ja hier so lange iteriert, bis eine Steady-State Lösung herauskommt. Wenn ich mir also das Beispiel von Medium ansehe und vorstelle, dass ich unendlich oft über seine Matrix iteriere, wird dort auch das selbe Ergebnis herauskommen, egal ob ich 2 oder 1 Array verwende.

Um das ganze zu stabilisieren, habe ich noch eine Selbstkonsistenzprüfung eingebaut, welche nach der Iteration das Ergebnis so so lange zwischen dem neuen und dem vorhergehenden Wert hin und her schiebt, bis die Poisson Gleichung erfüllt (bzw. die Abweichung miniert) ist. (Verfahren des goldenen Schnitts).

In der Tat habe ich nicht genug Ram und zwei Arrays im Speicher zu halten.