求解三对角方程组的并行追赶算法

通过分析影响算法的并行效率的主要因素,根据分而治之策略中的分块思想提出了一种求解三对角方程组的并行追赶算法。然后在机群系统中,MPI环境下实现了该并行算法,对并行算法的加速比和效率与原串行算法进行了比较,结果表明此算法有较高的计算效率。     

基于单元级矩阵分解的EBE-PCG算法及其在网络机群并行环境上的实现

基于EBE策略，讨论求解大型线性方程组CG方法及PCG方法的并行计算．在不显式形成总刚度阵的情况下利用单元级矩阵的Cholesky分解构造总刚度阵的近似，形成预条件矩阵，提出了求解大型线性方程组的EBE—PCG并行算法，并讨论了算法在网络机群(COW)并行计算环境下的实现．结合实际算例，对EBE-PCG并行算法进行了并行效率分析．结果表明基于单元级Cholesky分解的EBE—PCG算法具有很好的并行效率，是一种适合网络机群并行环境的高效并行算法．     

一种基于动态调度的数据挖掘并行算法

数据挖掘并行算法,应该以不牺牲挖掘效率和挖掘质量为前提。通过对数据挖掘原理和并行化的深入研究,在考虑到挖掘效率,负载平衡,运行环境,节点状态等多方面因素的基础上,提出了一种新的基于动态调度的数据挖掘并行算法。该算法以规模较小的子数据集为并行挖掘单元,各个并行单元之间采用全局通讯模式—Master-Worker模式来进行互相通信。降低了并行挖掘的通信成本,提高了挖掘的效率,缩短了挖掘的时间。同时该算法对不断变化的节点状态适应能力强。最后,实验结果验证了该算法的有效性以及在大数据集挖掘应用中的优越性。该算法不但保证了挖掘结果的正确性,而且具有较高的加速比。     

基于共享内存的高效OpenMP并行多层快速多极子算法

提出并实现了一种基于共享内存并行平台的OpenMP并行多层快速多极子算法.结合OpenMP并行算法开发的要点和多层快速多极子算法数据分布的特性,对多层快速多极子的填充矩阵模块、矩阵向量相乘中的远相互作用部分进行了OpenMP并行化设计.在分析调度方式和循环次序对计算效率的影响的基础上,提出了一种高效的OpenMP并行多层快速多极子方案.数值实验表明,并行算法与串行精度一致,OpenMP并行算法具有较好的并行效率.     

基于OpenMP的ADPCM算法并行化及效率分析

并行计算作为计算机行业未来发展方向的趋势已显而易见,而并行程序设计是研究的一个重要分支。介绍了ADPCM算法的基本概念,阐述了ADPCM算法并行化的设计与实现,分析了ADPCM并行算法的效率。     

带形对称线性系统的并行算法

对带形对称系统提出了新的并行算法，在划分基础上充分利用矩阵的稀疏性，使算法具有高的分解效率及并行加速比。     

弹性动力边界元的并行计算

针对弹性动力边界元实际应用中计算资源不足的矛盾，提出了两种弹性动力边界元的并行算法，即并行积分变换法和并行时间步进法.这两种并行算法都具有在时间上的高度并行性.在算法中采用了合理的计算任务分配方案，使得计算负载达到了尽可能的平衡.算例结果表明，算法具有良好的并行效率.     

结构动力分析显式积分并行算法与实现

在分布式并行计算机环境下开展有限元并行算法研究是计算力学领域的前沿课题之一。基于区域分裂法，提出了结构动力分析两种形式的显式积分法的并行算法及步骤；同时，在用Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ组成的分布式ＭＩＭＤ并行计算机上，采用３Ｌ并行Ｆｏｒｔｒａｎ编写了计算程序，并将其移植到串并行混合有限元分析软件ＰＦＥＭ中；最后，通过对三维空间钢架结构的实际分析，不仅验证了算法和程序设计的正确性，而且结果表明算法具有较高的并行效率。当２个和３个ＣＰＵ工作时，并行效率分别为０．８和０．７。     

蛋白质三级结构预测的并行化算法

在分析了使用PSO（粒子群算法）和GA（遗传算法）的协同优化算法对蛋白质三级结构进行预测的基础上,引入并行算法。进而提出并行算法的优势所在,并详细介绍了遗传算法的三种并行模型,最后给出改进后的并行改进算法模型。     

数制之间相互转换的并行算法

数制转换是计算机科学中一种最基础的运算，但现有的算法基本上都是串行算法。随着并行计算机的出现，并行算法的研究也越来越受到人们的重视。要发挥并行计算机的作用，提高并行计算机资源的利用率，必须有一套强有力的并行算法的支持。本文给出了十进制与其它进制之间相互转换的并行算法，并对算法的性能进行了分析。     

基于PVM的工程系统二层优化设计

提出一个适合于工程系统的二层优化设计方法,该方法把原始问题分解为两层优化问题,顶层为协调系统优化,底层为若干个子系统优化.为了实现该方法的并行分布式计算,在局域网内建立了一个基于PVM的计算环境.一个3 126杆的空间桁架的优化设计实例验证了该算法的收敛性,并分析在并行分布环境下的加速比和并行效率.     

逻辑-矩阵并联算法在火电厂热力系统计算中的应用

采用逻辑变量表达热力系统和回热加热器的结构特征,以矩阵理论为基础,对回热加热器物质平衡和能量平衡关系进行推导,建立了火电厂热力系统并联算法通用逻辑-矩阵模型.该模型全面考虑了回热加热器换热效率以及各种辅助汽水等因素对热力系统计算的影响。     

三维数值流形法覆盖系统并行分区生成算法

三维数值流形方法（three dimensional numerical manifold method,3D-NMM）是岩土工程数值模拟中强大的数值方法之一。但一直存在接触判断困难、计算处理数据量大,效率低等问题。将并行计算技术应用于三维数值流形方法覆盖系统生成可以有效提升其覆盖系统的生成效率。详细研究了并行编程模式下三维数值流形法覆盖系统的生成算法。基于MPI分布式内存编程原理,将分区覆盖生成作为三维数值流形法并行覆盖生成基本思路。先采用规则粗六面体网格覆盖问题域,并利用Metis划分网格形成负载基本均衡的子区域,在原有串行算法的基础上设计了子区域覆盖系统的生成算法。并基于分布式内存存储模式下不同区域间数据传递需求,对本并行算法建立了界面信息传递算法,用以并行计算过程不同区域间中数据交流。最后,使用C++开发了基于布尔运算的三维数值流形单元及覆盖系统并行生成算法。算例表明此并行覆盖系统生成算法可有效提高三维数值流形法覆盖系统的生成效率及其应用规模     

并行测试系统资源配置模型

并行测试是下一代自动测试技术的主要发展方向之一。从并行测试系统的本质概念入手,分析了影响并行测试系统资源优化配置的关键因素,给出了解决问题的思路。研究了并行测试信号模型、测试资源接口模型,以降低系统组建成本和提高测试系统效率为研究目标,提出了并行测试任务优化序列的概念;以此为基础,给出了并行测试资源优化配置方法。     

常微分方程（组）的RunaeKutta异步并行算法及在多Transputer系统上的实现

并行算法的研究应以实用性、可实现性以及最大的并行处理效率为出发点．在解常微分方程（组）ＲｕｎｇｅＫｕｔｔａ并行算法的基础上进一步提出了一种针对Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ并行多处理机系统实现的异步并行算法，该算法可划分成若干ＯＣＣＡＭ并发进程一一映射到多个处理机上且进程间采用异步通讯机制．作为一个应用实例，文中用ＯＣＣＡＭ语言编写了三阶ＲｕｎｇｅＫｕｔｔａ异步并行算法程序，做了算例，并获得了令人满意的结果．实例表明，由于该算法避免了进程间同步通讯等待所需的时间开销，而使算法的效率得以提高．     

Adomaint原理与线性方程组的网络并行计算

论证了广西大学龚仁喜教授,邓艳等基于Adom aint原理建立的线性方程组的求解方法与Jacob i迭代法理论上等价;基于其思想,给出了一种求解线性方程组的并行算法,并将1~16台PC机联网,分别安装W in-dows2000、PVM3.4和VC6.0以组建网络并行计算平台,并在该平台上编程对该算法进行了并行数值试验,算例计算结果(表1和表2)表明该算法具有较高的加速比和效率,适合大型线性方程组的并行求解.     

块三对角线性方程组的重叠分割可扩展并行近似求解方法

基于并行计算的分治思想，对于严格块对角占优的块三对角线性方程组提出一个可扩展 的块重叠分割并行近似求解方法(PBOA方法).在机器精度内，利用块对角占优的条件，只需要相邻处理器间一次通讯，得到与精确解等价的近似解.在算法设计中，充分考虑计算与通信的重叠和处理机间负载平衡.通过精度分析，给出子方程组的阶数与精度的关系，从而得到通过调整子方程组的阶数来控制精度和并行效率，保证可扩展性的方法，得到的并行计 算效率可随着问题规模的增加而增加.该文的方法在上海大学并行计算机“自强3000”上运行，数值实验的结果与理论分析的结果一致，得到的并行计算效率接近67%，加速比几乎是线性的.     

基于单片机的并联电梯控制系统

提出了一种新的并联电梯控制系统。它克服了传统并联电梯调度算法中只考虑召唤的方向以及实时性差的缺陷，并利用微处理器强大的算术逻辑运算和通信功能，采用实时智能优化调度算法，实现快速服务，达到最佳运行效率。     

单芯片多处理器系统任务并行处理设计

根据单芯片多处理器的基本架构,围绕如何提高单芯片多处理器的性能,提出一种基于任务库的任务并行处理方法,给出了任务加载和调度策略,并用硬件予以实现.以4个基于51体系结构的MCU子处理器为单芯片多处理器架构,进行了任务分配调度实例验证.结果表明,提出的方法切实可行,能够提高单芯片多处理器的并行处理能力和工作效率.