Сабиров Савелий. Технология TBB. Вычисление многомерных интегралов методом Монте-Карло. Вариант 12

[SabirovSR]

Описание

• Задача: Вычисление многомерных интегралов методом Монте-Карло
• Вариант: 12
• Технология: TBB

Вычисление многомерных интегралов методом Монте-Карло (TBB)

Описание алгоритма

Реализована параллельная версия того же метода Монте-Карло с использованием Intel oneTBB (Threading Building Blocks). Формула оценки интеграла совпадает с последовательной и OMP-версией:

I ≈ V · (1/N) · Σ f(x₁, ..., xₙ)

где V — объём области интегрирования, N — количество случайных точек, равномерно распределённых в параллелепипеде, заданном векторами lower и upper.

Применение TBB

• Диапазон индексов выборок [0, N) разбивается алгоритмом tbb::parallel_reduce на поддиапазоны; для каждого поддиапазона накапливается локальная сумма значений подынтегральной функции, затем частичные суммы объединяются лямбдой-редуктором (a + b).
• Итоговая оценка: volume * sum / N, как в SEQ.
• Потокобезопасность при генерации случайных чисел: для каждого поддиапазона создаётся свой std::mt19937, инициализируемый через std::seed_seq от границ поддиапазона и N, чтобы подзадачи не делили один генератор и не возникали гонки.
• Вектор распределений std::uniform_real_distribution<double> по осям собирается до parallel_reduce и используется задачами только для чтения и вызова operator() (константная часть с точки зрения использования из параллельных подзадач).
• Объём области V и размерность считаются до параллельного редукции.

Общее с SEQ

• Входные данные — те же MCInput (lower, upper, num_samples, func_type).
• Поддерживаются те же 8 типов функций (FuncType: kLinear, kSumCubes, kCosProduct, kExpNeg, kMixedPoly, kSinSum, kSqrtSum, kQuarticSum).
• Вычисление значения функции в точке вынесено в заголовок ops_tbb.hpp: пространство имён detail с EvaluateAt и вспомогательными Eval*, по смыслу совпадающими с последовательной реализацией.
• Этапы ValidationImpl, PreProcessingImpl, PostProcessingImpl и проверки входа согласованы с SEQ.

Тестирование

• Функциональные тесты: те же 13 сценариев прогоняются для SEQ, OMP и TBB (всего 39 тестов). Допуск: 5.0 / √N.
• Тесты производительности: в набор входят SEQ, OMP и TBB; для каждой реализации — оба режима (pipeline и task_run). Конфигурация перф-теста: kLinear на [0, 1]³, N = 10 000 000.

---

Чек-лист

• Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
• Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем <фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>
• Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
• clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
• clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
• Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
• Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
• Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи
  (например, nesterov_a_vector_sum), а не в master
• Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и
  достоверными

[codecov-commenter]

Codecov Report

❌ Patch coverage is 92.85714% with 8 lines in your changes missing coverage. Please review.
⚠️ Please upload report for BASE (master@af9cace). Learn more about missing BASE report.

Files with missing lines	Patch %	Lines
tasks/sabirov_s_monte_carlo/omp/src/ops_omp.cpp	92.00%	0 Missing and 4 partials ⚠️
tasks/sabirov_s_monte_carlo/tbb/src/ops_tbb.cpp	90.47%	0 Missing and 4 partials ⚠️

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff            @@
##             master     #562   +/-   ##
=========================================
  Coverage          ?   81.78%           
=========================================
  Files             ?      429           
  Lines             ?    17086           
  Branches          ?     6947           
=========================================
  Hits              ?    13973           
  Misses            ?     2164           
  Partials          ?      949           

☔ View full report in Codecov by Sentry.
📢 Have feedback on the report? Share it here.

🚀 New features to boost your workflow:

• ❄️ Test Analytics: Detect flaky tests, report on failures, and find test suite problems.