C＋＋和MPI中的并行科学计算：学习并行算法和实现它们的一种无缝方法

科学计算是模拟科学的核心，是一个需要工具来实现和大量实践的实际课题。为了解决实际问题，不仅需要快速算法，也需要好的工具和快速计算机的结合。为了提高计算效率，并行算法得到了蓬勃发展，目前C 和MPI是最重要的并行编程工具。     

计算物理学导论

计算科学是二十世纪后半叶发展起来的新的科学分支。随着计算机计算能力的不断提高，以及新的计算技术、计算方法的发展，科学计算对科学和工程技术各个领域的发展起着越来越重要的作用，成为它们的密不可分的一部分。作者认为，计算物理学是计算科学的基础。它处理物理学中的计算问题，但这些问题在其它科学和工程领域有着广泛的应用。     

基于微处理器的并行信息处理策略

基于现有多核微处理器实现了并行信息处理系统, 该并行信息处理系统利用现有的标准台式机, 通过高速以太网联接, 共同完成复杂计算. 解决了传统高性能并行计算系统造价昂贵、 维护成本高的问题, 提供了一种廉价的并行信息处理策略. 实验表明, 基于微处理器的并行处理系统适于进行并行信息处理和科学计算.     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。     

性能分析和网格计算

随着信息技术的迅速发展，计算机领域需要持续地在性能理论、方法和工具上取得进步。性能科学和技术的发展包括性能建模、评价、测量、分析、检测、解释、优化和预测。传统的计算机性能分析局限在特定的并行处理机上，但随着网格的流行，高性能计算必须从单个并行机向大规模网络计算发展。本书正是填补了网格计算方面性能分析的空白，提供了对于网格共享资源的理论分析方法。本书综合了近年来在Dagstuhl Workshop上关于网格性能分析和分布式计算方面的论文，给读者展示了网格性能分析的模型、工具和应用。     

用DCOM实现机群环境下的并行线性方程组求解

许多工程与科学计算问题最后都可归结为求解线性方程组,因而研究大规模线性方程组的并行解法非常重要。本文采用COM／DCOM技术规范,在机群环境下实现了一个并行求解线性方程组的算法。实验结果表明,该算法能够实现程序的并行计算,充分利用各节点上CPU资源。提高程序的运行效率。同时也可以看出利用DCOM技术能够方便、有效的实现并行算法。     

双核配置下的线程并行数值计算

针对常规软件由串行向并行过渡时产生的故障,建立了基于线程并行的数值计算模型,以蒙特卡罗方法计算圆周率为具体实例,给出了完整的线程并行计算示例,并且讨论了影响并行效率的因素和任务拆解方法。     

基于多Agent协同构建分布式并行遗传算法

针对并行遗传算法中计算资源的分配问题 ,提出了分布式并行遗传算法结构。它由若干计算节点组成 ,每个节点包含若干运行子遗传算法的计算单元。节点的计算能力依照一定的并行模式映射到单元 ;各子算法则根据一定的拓扑结构进行个体交换。从多 Agent系统的观点看 ,计算单元是独立的 Agent,其并行运行涉及计算资源的分配 ,体现了算法对它们的协调 ;个体的迁移体现了它们之间的协作。并且分析了由两个单元构成的算法在不同并行模式和不同个体迁移因子下的性能。     

基于DFS的并行粒计算模型及其应用

粒计算是近几年提出的新概念。在粒计算领域中,动态模糊性是普遍存在的,而人们在用粒计算求解问题时又希望从并行角度来求解问题。因此,基于DFS,给出并行粒计算模型和算法,并用实例进行分析,说明该算法是有效的,从而进一步丰富了粒度计算的研究内容。     

关于并行优化算法的分析

对整体的并行优化算法，如：并行变量分块算法（PVD）、并行梯度分块算法（PGD）、并行变量转换算法（PVT）等进行了分析。这些算法将原最优化问题分解为一系列规模较小的且相互独立的子问题，从而用多台处理机同时对这些子问题求解，减少了工作量、缩短了计算时间。