In the first part of the dissertation the algorithmic basis for particle simulation methods is presented followed by the description of the particle methods commonly used in simulations. Next, the GENERIC model is described, which enables a thermodynamically consistent approach for fluid modeling. Next, the SDPD method basing on this model is discussed. Then, the fundamental aspects of sequential algorithms for selected particle methods are depicted. In the following section two definitions of the neighborhood between particles are compared on the example of the SPH method and their suitability for modeling phenomena of incompressible fluids is examined. Then the aspects of parallel implementation of particle methods are presented. The implementations for shared memory architectures and distributed memory architectures are described in detail and compared to each other. Next, the optimization for the algorithm exploiting the message-passing paradigm is described and the adaptation of this algorithm to the methods of particles in which the particles' values depend on random variables is presented. Next the effectiveness of the two algorithms (paradigms) is compared. In the last part of the thesis the results obtained using the methods described in the thesis are described.

W części pierwszej rozprawy przedstawione zostały podstawy algorytmiczne symulacji metodami cząstek, a następnie zaprezentowano metody cząstek powszechnie używane w symulacjach. Następnie zaprezentowano model GENERIC, dzięki któremu możliwe jest spójne termodynamicznie ujęcie modelowanego płynu. Omówiono bazującą na nim metodę SDPD. Kolejno, przedstawiono podstawowe aspekty implementacji sekwencyjnej dla wybranych metod cząstek. W dalszej części porównano dwie definicje sąsiedztwa pomiędzy cząstkami na przykładzie metody SPH oraz przeanalizowano ich przydatność pod kątem modelowania zjawisk i przepływów płynów nieściśliwych. Następnie przedstawiono aspekty związane z implementacją równoległą metod cząstek. Zostały szczegółowo opisane oraz porównane implementacje przeznaczone na architektury z pamięcią współdzieloną oraz na architektury z pamięcią rozproszoną. Kolejno, przedstawiony został sposób optymalizacji algorytmu wykorzystującego paradygmat przesyłania komunikatów oraz jego dostosowanie do metod cząstek, w których wartości sił oddziaływania zależą od zmiennych losowych. W następnej kolejności zaprezentowano porównanie efektywności obydwu algorytmów. W ostatniej części pracy zaprezentowano wyniki zjawisk otrzymanych przy pomocy implementacji opisanych w rozprawie.