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Alya tor exascale：使用psctoolkit
摘要在本文中，我们描述了Alya代码的升级，并在数值过程的每个时间步骤中都可以在压力场计算中实现可靠性，效率和可扩展性，以求解不可压缩的Navier-Stokes方程的大型涡流模拟公式。我们在Alya的内核中开发了一个软件模块，以接口当前版本的PSCToolKit中包含的库，PSCToolKit（稀疏线性系统的迭代解决方案）在并行分布式内存计算机上，由Krylov meths构造，并耦合到代数Multigridigrid promigrid Preponditioners。该工具包在EOCOE-II项目中经历了各种扩展，其主要目标是面对Exascale挑战。在风电场应用中对气流模拟的现实基准测试结果表明，PSCToolKit求解器在Alya内核中可用的可伸缩性和并行效率方面可用的共轭梯度方法的原始版本明显胜过，并且代表了将Alya Code移至Exascale的非常有希望的软件层。
实施自我解释策略以加深对几何证明的理解 Samsul Maarif *、Fitri Alyani、Trisna Roy Pradipta
证明是学生发展数学成熟度的关键指标。然而，在学习证明的过程中，学生很难用好的论据来解释已经编纂的证明。所以我们需要一种可以让学生更好地参与阐明证明过程的策略。自我解释策略是一种可以探索学生解释几何证明思维过程的策略。本研究旨在通过在基础几何课中实施自我解释策略，分析未来师范学生理解几何证明的能力。本研究采用非等价对照组设计的准实验研究类型。本研究的参与者是三宝垄一所私立大学的 75 名数学教育学习专业的学生。本研究使用了四种几何证明工具测试。在用于研究之前，使用积差和 Cronbach's alpha 测试了这些工具的有效性和可靠性。本研究中的数据分析采用了双向方差分析。结果表明：使用自我解释策略的学生理解几何证明的能力比直接学习的学生更好；初始数学能力高、中水平学生群体的数学证明能力提升存在显著差异；初始数学能力（高、中、低）并不直接影响几何证明理解能力的学习过程，因此可以得出自我解释策略对于提高几何证明理解能力是有效的。
如何引用本文 Al-Essa M, Alyahya A, Al Mulhim A 等人 (2020 年 1 月 16 日) S 对乙型肝炎感染的认知和态度
多项研究报告了沙特阿拉伯普通民众、在校学生、献血者、医护人员和孕妇中乙肝的流行情况。研究显示，沙特阿拉伯的乙肝感染主要通过水平和垂直传播，与其他乙肝流行国家的情况相似。据报道，5%-10% 的人口感染了乙肝[8-10]。沙特孕妇的流行病学数据显示，这一人群的总体患病率约为 4%。然而，尽管沙特阿拉伯的乙肝感染率显著下降，但该病仍然导致大量发病率和死亡率，并给该国的医疗保健系统带来沉重负担。与沙特阿拉伯其他地区相比，该国东部地区的 HBsAg 患病率更高[11]。