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基于云计算的电力调度控制系统关键技术研究 预览
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作者 吴任博 于全喜 +2 位作者 王佳 刘有志 谭军光 《自动化技术与应用》 2019年第7期37-40,共4页
弹性计算和存储是基于云计算平台提高目前电力调度控制系统数据处理能力及存储能力的核心。为此,文中通过改变现有系统中不相匹配的架构与设计模式,在系统内部建立起与云计算技术相适应的应用支撑框架与数据处理模式,以期能够充分发挥... 弹性计算和存储是基于云计算平台提高目前电力调度控制系统数据处理能力及存储能力的核心。为此,文中通过改变现有系统中不相匹配的架构与设计模式,在系统内部建立起与云计算技术相适应的应用支撑框架与数据处理模式,以期能够充分发挥云平台弹性计算与存储的优势。针对系统对数据处理能力的扩展需求只能采取垂直扩展方式的弊端,文中基于云技术提出了水平扩展方式以及分布式计算模式,实现分布式并行SCADA处理,并开发相应的分布式实时数据库。同时,为克服传统事件服务采用的主备集中处理模式的性能瓶颈,采用事件队列具备水平扩展的能力的弹性事件队列,从而充分利用了云计算技术的弹性优势。在上述关键技术的基础上,文中基于分布式计算模式建立起相应的应用分析框架弹性应用框架,利用并行计算提高应用分析处理效率,并为海量数据分析处理提供保障。 展开更多
关键词 弹性计算 弹性存储 云计算 调度控制 分布式计算 并行计算
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基于图形处理器的形态学重建系统 预览
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作者 何希 吴炎桃 +1 位作者 邸臻炜 陈佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2008-2013,共6页
形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作,直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器(CPU)的形态学重建系统计算效率不高的问题,提出了使用图形处理器(GPU... 形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作,直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器(CPU)的形态学重建系统计算效率不高的问题,提出了使用图形处理器(GPU)来加速形态学重建。首先,设计了适合GPU处理的数据结构:并行堆集群;然后,基于并行堆集群,设计和实现了一套基于GPU的形态学重建系统。实验结果表明,相比传统基于CPU的形态学重建系统,基于GPU的形态学重建系统可以获取超过20倍的加速比。基于GPU的形态学重建系统展示了如何把基于复杂数据结构的软件系统高效地移植到GPU上。 展开更多
关键词 图形处理器 形态学重建 并行计算 并行堆 并行数据结构
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大规模数据集聚类算法的研究进展 预览
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作者 何玉林 黄哲学 《深圳大学学报:理工版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期4-17,共14页
聚类是机器学习领域的一个重要研究方向,在过去几十年间,针对不同类型中小规模数据集聚类算法的研究取得了很大的进展,许多行之有效的算法先后问世.然而,这些算法在处理大规模数据集时,计算复杂度较高,处理高维数据的能力较弱,难以获得... 聚类是机器学习领域的一个重要研究方向,在过去几十年间,针对不同类型中小规模数据集聚类算法的研究取得了很大的进展,许多行之有效的算法先后问世.然而,这些算法在处理大规模数据集时,计算复杂度较高,处理高维数据的能力较弱,难以获得令人满意的效果.随着大数据时代的到来,数据的采集和存储变得相对容易和便捷,但数据量也与日俱增,因此,针对各种实际应用的聚类问题应运而生,使得专门针对大规模数据集的聚类算法研究成为当前机器学习领域的重要任务之一.本文以大规模数据集的可计算性为切入点,对目前串行和并行计算环境下专门用于处理大规模数据集的聚类算法进行综述和分析,重点评述了串行计算环境下基于样例选择、增量学习、特征子集和特征转换的聚类算法以及并行计算环境下基于MapReduce、Spark和Storm框架的聚类算法,给出了有关未来大规模数据集聚类算法设计思路与应用前景的思考和讨论,包括基于数据并行和训练过程自动化的聚类算法设计策略及关于社交网络大数据聚类算法的若干理解. 展开更多
关键词 人工智能 大规模数据 聚类 串行计算 并行计算 数据挖掘 综述
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基于分布式计算的月度机组组合高效算法设计 预览
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作者 凌武能 莫东 +3 位作者 张德亮 黄红伟 毛文照 游成彬 《电力大数据》 2019年第8期14-20,共7页
月度机组组合是电力系统中长期运行方式安排的重要内容。为解决传统以“内点法+混合整数规划”为核心的求解算法在解决大规模月度机组组合问题时计算效率较低的问题,本文提出了一种基于混合维度粒子群分布式算法的月度机组组合高效计算... 月度机组组合是电力系统中长期运行方式安排的重要内容。为解决传统以“内点法+混合整数规划”为核心的求解算法在解决大规模月度机组组合问题时计算效率较低的问题,本文提出了一种基于混合维度粒子群分布式算法的月度机组组合高效计算方法。混合维度粒子群算法以传统粒子群算法为基础,通过将原种群根据其混合整数变量拆分为多个互不重叠的子种群,将原串行计算问题等效转变为并行问题,从而可利用多个子计算服务器同时求解,提升计算效率。最后基于某省级电网实际数据构造的算例表明,相较于传统粒子群算法,分布式计算能大幅提高月度机组组合问题的计算效率,同时计算效率随计算服务器增加而提升,对解决当前电网规模不断扩大下的月度机组组合高效计算问题具有显著效果。 展开更多
关键词 月度机组组合 分布式计算 混合维度粒子群算法 并行计算 计算效率
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基于OpenFOAM的不同网格数下并行计算性能分析 预览
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作者 王冠石 陈宇 +3 位作者 蒋文涛 田晓宝 王清晟 周志宏 《生物医学工程研究》 2019年第1期63-67,共5页
当前,高性能计算极大地促进了众多领域的发展,因此,探究高性能计算的潜在的运算能力尤为重要。本研究基于自由、开源的计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)平台OpenFOAM,测试了一个多核计算集群在不同网格数和计算节点数下... 当前,高性能计算极大地促进了众多领域的发展,因此,探究高性能计算的潜在的运算能力尤为重要。本研究基于自由、开源的计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)平台OpenFOAM,测试了一个多核计算集群在不同网格数和计算节点数下的并行计算时间,通过分析加速性能和计算效率来探究其潜在的运算能力。结果表明,多核并行计算很难达到理想的线性加速性能,甚至当计算能力达到饱和时,加速性能反而下降。同时,随着网格数量的增加,即计算规模的增大,计算效率也越来越高。本研究对于实现基于OpenFOAM的最佳多核并行计算策略具有一定参考价值。 展开更多
关键词 高性能计算 并行计算 网格数量 OPENFOAM 性能分析
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大规模轨迹数据并行化地图匹配算法 预览
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作者 康军 郭佳豪 +2 位作者 段宗涛 唐蕾 张凡 《测控技术》 2019年第2期98-102,共5页
为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spar... 为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spark集群平台和约14.7 GB的西安市出租车轨迹数据对方案的规模增长性、加速比和可扩展性等性能进行了实验分析,并与一种基于Hadoop的同类地图匹配算法进行了性能比较,实验结果显示所设计算法效率提高了约31倍,表明本方案有较大的改进。 展开更多
关键词 地图匹配 城市计算 并行计算 SPARK
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一种基于CPU-GPU混合系统的并行同态加密算法 预览
7
作者 郑志蓉 《舰船电子工程》 2019年第8期121-123,131,共4页
随着云计算服务模式的推广,用户数据的私密性逐渐成为云安全体系需要重点关注的焦点。在信息安全领域,数据加密是避免信息遭受非法访问的有效途径。同态加密是一种可直接对密文进行运算的加密算法,在给云服务提供商省去解密的复杂操作同... 随着云计算服务模式的推广,用户数据的私密性逐渐成为云安全体系需要重点关注的焦点。在信息安全领域,数据加密是避免信息遭受非法访问的有效途径。同态加密是一种可直接对密文进行运算的加密算法,在给云服务提供商省去解密的复杂操作同时,也很好地保护了数据的私密性。但是,由于同态加密算法的计算复杂度特别高,导致给计算资源增加了繁重的负担。该研究针对上述问题设计了一种快速的并行计算框架,提出一种基于CPU-GPU混合系统的并行同态加密算法。文章提出的同态加密并行计算框架,主要致力于利用GPU来加速同态加密算法的运行,从而缩短同态加密算法的运行时间,保证云计算环境用户数据的安全。另外,论文设计了一种数据处理的流水线模式,从而进一步提高并行同态加密算法的并行度。实验也表明,论文提出的并行同态加密算法相比串行同态加密算法,在执行同态乘法和同态加法操作时,在运算时间上分别提高了70%和91%。 展开更多
关键词 同态加密 云计算 CPU GPU 数据私密性 并行计算
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一种面向异构计算的结构化并行编程框架 预览
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作者 李安民 计卫星 +4 位作者 廖心怡 高建花 谈兆年 王一拙 石峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期424-432,共9页
随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行... 随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。 展开更多
关键词 异构计算 并行计算 编程框架 结构化编程
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大数据背景下粗糙集属性约简研究进展 预览 被引量:1
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作者 邬阳阳 汤建国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第6期31-38,177共9页
在大数据时代,数据不仅类型多样、结构复杂还具有动态变化的特点,传统的分析工具已经不能满足大数据分析的需求。如何快速有效地从大规模数据中获取有价值的信息成了一个具有挑战性的问题。一些学者将粗糙集属性约简理论与其他理论相结... 在大数据时代,数据不仅类型多样、结构复杂还具有动态变化的特点,传统的分析工具已经不能满足大数据分析的需求。如何快速有效地从大规模数据中获取有价值的信息成了一个具有挑战性的问题。一些学者将粗糙集属性约简理论与其他理论相结合,从而可以有效地处理高维动态的海量数据。重点对基于并行计算、增量学习、粒计算的属性约简算法进行分类总结,分析了它们各自的特点,剖析了当前研究中存在的问题,展望了未来研究的重点关注方向。 展开更多
关键词 大数据 粗糙集 属性约简 并行计算 增量学习 粒计算
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一种高性能并行计算架构的FPGA实现 预览
10
作者 钟瑜 吴明钦 《电讯技术》 北大核心 2019年第7期829-835,共7页
针对传统的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)开发方法效率低、不能充分利用芯片逻辑资源等问题,提出了一种高性能并行计算架构。设计了统一的软件、硬件编程模型,并提供FPGA操作系统层级的支持,将部分可重构技术... 针对传统的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)开发方法效率低、不能充分利用芯片逻辑资源等问题,提出了一种高性能并行计算架构。设计了统一的软件、硬件编程模型,并提供FPGA操作系统层级的支持,将部分可重构技术应用于硬件线程的开发,使该架构具备资源管理和复用的能力。同时还设计了软件、硬件协同开发的流程。在开发板ZC702上进行了设计验证,评估了架构的额外资源消耗情况,并以排序算法为例展示了该架构多线程设计的灵活性。 展开更多
关键词 并行计算 多线程 操作系统 可重构计算
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基于阿里云的四维弹簧模型并行运算性能 预览
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作者 赵高峰 陈华 《土木与环境工程学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第3期1-10,共10页
四维弹簧模型(Four-Dimensional Lattice Spring Model,4D-LSM)是一种考虑额外维相互作用的新型离散数值计算方法。该方法用于岩石破坏分析需要消耗大量计算资源,不适合在普通个人电脑上运行。基于多核并行技术,在阿里云和多核工作站等... 四维弹簧模型(Four-Dimensional Lattice Spring Model,4D-LSM)是一种考虑额外维相互作用的新型离散数值计算方法。该方法用于岩石破坏分析需要消耗大量计算资源,不适合在普通个人电脑上运行。基于多核并行技术,在阿里云和多核工作站等多种硬件环境下对4D-LSM的计算极限性能及瓶颈进行详细分析,主要研究了求解规模、求解类型、线程数、硬件配置等对4D-LSM求解效能的影响。研究发现,内存容量决定可计算的模型规模,弹性问题的计算时间与模型规模成正比,并行计算效率受CPU性能和内存带宽的共同影响。在不考虑经济因素的情况下,云计算在多核匹配和内存分配方面的灵活性特别适合于四维弹簧模型的并行计算分析。结果表明:基于阿里云的4D-LSM最大运算规模可以达到十亿单元,由于目前的瓶颈在于前后处理,4D-LSM目前的可分析规模仍然限制在两千万单元。最后,展示了采用极限规模的并行四维弹簧模型求解三维币形裂纹扩展的实际应用案例。 展开更多
关键词 云计算 四维弹簧模型 并行计算 三维裂纹扩展
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基于Windows Azure云并行计算的期权定价SaaS 预览
12
作者 林溢星 赵地 +1 位作者 迟学斌 姜金荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2081-2086,2092共7页
计算速度对于期权交易者至关重要,关系到如何有效地制定价格并评估相应的风险,而云并行计算提供的随收随付制(pay-as-you-go)可以实现低成本运行。在微软云平台Windows Azure的基础上,开发了基于云并行计算的期权定价试点云软件AzureOP... 计算速度对于期权交易者至关重要,关系到如何有效地制定价格并评估相应的风险,而云并行计算提供的随收随付制(pay-as-you-go)可以实现低成本运行。在微软云平台Windows Azure的基础上,开发了基于云并行计算的期权定价试点云软件AzureOP,该软件以较低的费用提供了低风险和高速度,并给出了AzureOP对于美式期权价格的模拟结果,绘制了对应的期权价格定价曲线和定价曲面。最后,对云并行计算在金融应用上的优势和不足进行了总结和讨论,同时举例说明了试点云软件AzureOP的具体细节。 展开更多
关键词 云计算 并行计算 SaaS开发 计算金融 期权定价
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基于云计算的蛋白质折叠模拟计算
13
作者 徐胜超 《基因组学与应用生物学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2551-2557,共7页
为了解决生物信息学中蛋白质折叠模拟计算的速度慢和软件老旧的问题,提出了基于云计算的蛋白质折叠并行化算法Cloud_PERM。分析了PERM算法的运行流程及其面向MapReduce的子任务划分方式。Cloud_PERM算法实现采用Hadoop云计算环境作为工... 为了解决生物信息学中蛋白质折叠模拟计算的速度慢和软件老旧的问题,提出了基于云计算的蛋白质折叠并行化算法Cloud_PERM。分析了PERM算法的运行流程及其面向MapReduce的子任务划分方式。Cloud_PERM算法实现采用Hadoop云计算环境作为工作平台,其蛋白质序列数据的存储与管理、子任务调度及工作单元的执行都由MapReduce规范来透明的完成;实验结果表明:Cloud_PERM比PERM串行计算具有更快的计算速度,在吞吐量和可扩展性上也有明显的优势。Cloud_PERM可以使生物科研人员节省很多时间与精力,有益于新型蛋白质结构预测与生物特性的研究。 展开更多
关键词 蛋白质折叠 云计算 映射—规约 并行计算 生物信息学
无波前传感自适应波前校正系统的图形处理器加速
14
作者 柯熙政 张云峰 +1 位作者 张颖 雷思琛 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第7期88-96,共9页
基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。介绍了SPGD算法的并行化处理,利用图形处理器(GPU)并行计算提高校正系统的收敛速度。选用CCD相机采集的实时... 基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的无波前传感自适应波前校正系统的收敛速度较慢,很难满足无线光相干通信系统对实时性的要求。介绍了SPGD算法的并行化处理,利用图形处理器(GPU)并行计算提高校正系统的收敛速度。选用CCD相机采集的实时光斑形心的周围400个像素平均灰度值作为系统性能指标;利用GPU多线程运算,对性能指标求解过程和变形镜控制电压向量更新过程进行加速处理。室内实验和外场相干光实验结果表明,斯特列尔比达到了0.8以上,时间加速比最大达到了8.6,GPU加速的波前校正系统在提升收敛速度的同时保证了校正效果。 展开更多
关键词 大气光学 波前校正加速 并行计算 随机并行梯度下降算法 图形处理器
基于VPX服务器的雷达实时并行信号处理系统的研究 预览
15
作者 李飞 宋慧 徐敏超 《火控雷达技术》 2019年第1期50-55,共6页
对于愈加复杂的计算流程,以及愈加高速、大吞吐量数据流的雷达信号处理系统来说,在多处理器架构下开发并行信号处理系统是主要研究方向。本文在VPX服务器上采用多核心多线程、并行计算和模块化的方法研制雷达实时信号处理系统,并通过整... 对于愈加复杂的计算流程,以及愈加高速、大吞吐量数据流的雷达信号处理系统来说,在多处理器架构下开发并行信号处理系统是主要研究方向。本文在VPX服务器上采用多核心多线程、并行计算和模块化的方法研制雷达实时信号处理系统,并通过整机雷达测试该信号处理系统,实测表明该信号处理系统具有良好的健壮性,能够持续、稳定的进行高性能并行运算,并且可根据雷达信号处理的需求进行灵活配置,具有很强的扩展性和广阔的工程应用前景。 展开更多
关键词 实时信号处理 VPX服务器 多线程 并行计算
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一种基于GPU的宽带数字信号多路下变频器的高效实现 预览
16
作者 曹蕾 余丽红 李智 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第2期399-402,共4页
随着无线电的广泛使用,而频段资源相对狭窄,对于频段上信号的管理要求越来越高,为确保频段的合理管控,提出了针对宽带数字信号的多路下变频器结构,用来实现对信号的高效检测,以检测出不合法的用户。在GPU(Graphic Procession Unit)强大... 随着无线电的广泛使用,而频段资源相对狭窄,对于频段上信号的管理要求越来越高,为确保频段的合理管控,提出了针对宽带数字信号的多路下变频器结构,用来实现对信号的高效检测,以检测出不合法的用户。在GPU(Graphic Procession Unit)强大的多核并行计算平台上,采用高效的均匀DFT(Discrete Fourier Transform)分析滤波器组的多相结构对其进行了实现。该实现利用计算机显卡,在Windows平台下全部采用软件算法,无需额外的硬件辅助,对带宽2 MHz的宽带信号,能并行实时输出1 000路窄带信号。 展开更多
关键词 宽带数字信号 GPU 均匀DFT分析滤波器组 软件算法 并行计算 窄带信号
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基于机器学习的版图热点检测并行算法
17
作者 李仲 吴玉平 +1 位作者 陈岚 张学连 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第1期27-31,共5页
针对基于机器学习的版图热点训练过程中降维算法耗时长和大多数训练算法没有利用多核资源的问题,分别提出了基于MPI的PCA并行降维算法和基于OpenMP的AdaBoost并行训练算法.首先采用QR分解优化奇异值求解特征矩阵,再结合MPI实现PCA的并... 针对基于机器学习的版图热点训练过程中降维算法耗时长和大多数训练算法没有利用多核资源的问题,分别提出了基于MPI的PCA并行降维算法和基于OpenMP的AdaBoost并行训练算法.首先采用QR分解优化奇异值求解特征矩阵,再结合MPI实现PCA的并行降维计算,最后将降维后的数据利用多核CPU进行训练,达到减小训练时间的目的.实验结果表明,PCA并行降维算法加速比达4.7倍,AdaBoost并行训练算法加速比达4.9倍,验证了并行化的可行性. 展开更多
关键词 版图热点 PCA ADABOOST 并行计算
并行计算在动态摄影测量边缘提取算法中应用 预览
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作者 刘振涛 燕必希 +2 位作者 董明利 孙鹏 王君 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期97-102,共6页
为满足动态摄影测量速度需求,设计一种将Hyper-Q技术应用于双站位相机图像Canny边缘提取算法中的实现方案。通过两个流对采集到的两幅图像分别处理,充分利用GPU计算资源,实现高效并行计算。对300个特征点3种不同分辨率图像进行特征点的C... 为满足动态摄影测量速度需求,设计一种将Hyper-Q技术应用于双站位相机图像Canny边缘提取算法中的实现方案。通过两个流对采集到的两幅图像分别处理,充分利用GPU计算资源,实现高效并行计算。对300个特征点3种不同分辨率图像进行特征点的Canny边缘检测,实验结果表明,在同样分辨率图像下,基于CUDA的边缘检测算法计算比串行计算算法速度提高了8.8倍,应用Hyper-Q技术后的CUDA程序比串行计算速度提高了11.6倍,图像处理速度显著提高,为双相机动态摄影测量系统在分辨率为4288×2848下实现3Hz测量速度提供思路。 展开更多
关键词 动态摄影测量 并行计算 统一计算设备架构 Hyper-Q 边缘提取
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基于区域分解的大规模并行有限元快速算法 预览
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作者 王卫杰 陈晓洁 周海京 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期741-747,共7页
区域分解方法是近来发展迅速的有限元求解方法之一.基于有限元区域分解方法以及多重网格的思想,我们研究了自适应求解以及离散扫频快速算法,并采用自主研发的高性能计算并行框架,将基于区域分解的大规模并行有限元快速算法进行了实现,... 区域分解方法是近来发展迅速的有限元求解方法之一.基于有限元区域分解方法以及多重网格的思想,我们研究了自适应求解以及离散扫频快速算法,并采用自主研发的高性能计算并行框架,将基于区域分解的大规模并行有限元快速算法进行了实现,并行规模能够扩展到数万CPU核.我们在文中将展示程序的核心架构,以及如何采用多重网格算法的思想实现有效的粗网格校正技术,从而实现有限元线性系统的多次快速求解,加速自适应求解和离散扫频.最后,对算法进行了准确性验证以及大规模并行测试. 展开更多
关键词 电磁场 有限元 区域分解 多重网格 自适应计算 离散扫频 并行计算
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热传导方程的并行与串行求解实验 预览
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作者 王震 许秋燕 《宁夏师范学院学报》 2019年第1期38-41,48共5页
针对一维热传导方程的隐格式和六点对称格式离散形成的三对角系数矩阵,给出了具体的并行求解实验.通过应用并行计算中经典的局部消元、解耦和回代方法求解大型线性方程组,避免了计算的复杂性,并理论分析了计算量,最后通过具体的数值实验... 针对一维热传导方程的隐格式和六点对称格式离散形成的三对角系数矩阵,给出了具体的并行求解实验.通过应用并行计算中经典的局部消元、解耦和回代方法求解大型线性方程组,避免了计算的复杂性,并理论分析了计算量,最后通过具体的数值实验,与Gauss消去法和LU分解法进行了对比. 展开更多
关键词 热传导方程 三对角矩阵 并行计算 消元法
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