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Cose da fare ora:
-) Sistemare Mesh Adaptivity (N)
-) In linea di principio funziona il refinement
-) Tuttavia non coarsena. Possibilità
-)Cambiare flaggamento celle
-)Cambiare stima errore
-) Iniziare organizzazione classi + doxy (G)
Cosa rimane da fare (N/G):
-) Pensare una possibile parallelizzazione
-) Adattamento dell'integrale (?) (forse solo per \alpha, \lambda)
-) Benchmark PIDE 2d con MonteCarlo
-) Classe Quadratura integrale
-) Divisione fra Sexpy+refinement
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A grandi linee:
0)Strutturare -> Designa Patterns
1) 2D Hermite Kou -> G
1) Cabio integrale Se^y -> N
1.1) PDE con coeff variabili ->N
2)Americane
2.1)Approccio deal 2
2.2)Psor o alternativo (LIS, PETSc,Trilinos)
3)Mesh coarsening and refinement (kelly, doubling grid)
3)integral refinement
Varie:
-Parallelizzare (openmp e rifiutare MPI)
-Asiatica chiedere a marazzina
-2D validation chiedere a marazzina (se niente MC)
-Imparare CMAKE
-Imparare Doxygen e documentare
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Things to do go here
Giorgio:
-) Implementare modello di merton: check!
-) Vedere come fare le quadrature omogeneamente (chiedere ai capi)
-) Studiare quanto sarebbe difficile usare mpi
Nahuel:
-) Studiare asiatica
-) Prove barriera 1D e se funziona bene 2D
-) Pensare struttura codice
-) Dare un occhio alle stime adattatività
-) Risultati di esistenza e unicità
Quello che resta da fare:
-> aggiungere all'asiatica la parte di salto
-> implementare modello di Merton (con integrazione di Hermite, exp(-b*x^2)) 2d
-> implementare modello di Kou in 2d
-> scrivere solver Americana
-> parallelizzare calcolo integrali (con openMP facile, con MPI?)
-> mesh adaptivity, domanda: quale stima di errore usare? Esiste una stima per PIDE?