By Priv.-Doz. Dr. rer. nat. Georg Bader, Prof. Dr. phil. nat. Rolf Rannacher (auth.), Priv.-Doz. Dr. rer. nat. Georg Bader, Prof. Dr. phil. nat. Rolf Rannacher, Prof. Dr. rer. nat. Gabriel Wittum (eds.)

Dieser Sammelband enthält die ausgearbeiteten Fassungen einiger Beiträge zu einem Workshop über "Numerische Algorithmen auf Transputer-Systemen", welcher im Rahmen der Aktivitäten zweier GAMM-Fachausschüsse am 31. five. - 1. 6. 1991 in Heidelberg stattfand. Die etwa one hundred twenty Teilnehmer aus Mathematik, Physik, Informatik und den Ingenieurwissenschaften diskutierten theoretische und praktische Aspekte des Entwurfs und der Realisierung von numerischen Al­ gorithmen vornehmlich auf Transputer-basierten Parallelrechnern. Die starke Rolle der Transputer-Systeme spiegelte deren große Verbreitung an Hochschul­ instituten wieder. Seit Anfang 1990 wurden in der Bundesrepublik mehrere größere Parallelrechner dieser paintings mit bis zu 320 Prozessoren installiert. Dazu kommen noch eine Vielzahl kleiner Entwicklungssysteme bis hinunter zu ein­ zelnen Transputer-Boards in Tischrechnern. Dies hat zu einem weitverbreite­ ten Interesse an den mit der Transputer-Technologie verbundenen not easy- und Software-Fragen geführt. Die Präsenz der anderen Parallelrechnertypen vor­ nehmlich US-amerikanischer Herkunft blieb dagegen auf relativ wenige Instal­ lationen in größeren Instituten und Rechenzentren beschränkt. Im Zuge der breiteren Verfügbarkeit von Parallelrechnern aller Größenordnun­ gen befaßt sich eine zunehmende Zahl von Arbeitsgruppen an Universitäten und in außeruniversitären Forschungseinrichtungen mit der Entwicklung von parallelen Algorithmen und deren Anwendung für wissenschaftliche und tech­ nische Problemstellungen. Diese Entwicklung folgt dem internationalen development im wissenschaftlichen Rechnen hin zur Nutzung von Mehrprozessorsystemen zur Steigerung der numerischen Rechenleistung. Da abzusehen ist, daß die kommenden Hochleistungsrechner wohl durchgehend parallele Architekturen haben werden, ist es wichtig, bereits frühzeitig möglichst viele Erfahrungen mit der Parallelisierung von Algorithmen und ihrer Implementierung zu sammeln.