解三对角线性代数方程组的并行算法

对求解三对角线性代数方程组的问题，采用了Ｅ－Ｏ技术，将传统的串行方法并行化，得到一种求解三对角线性代数方程组的并行算法．并举例在计算机上模拟实现     

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。     

并行计算基础和实际应用

并行计算方法是今后提高计算机处理速度的一种必然方法．在初步介绍并行算法、并行计算机处理器的互连方式、并行计算模型及并行算法的设计等相关内容的基础上,对并行算法复杂性及其应用进行深入．分析,并通过实例加以阐述．     

多核计算环境下的LiDAR数据DEM内插方法研究

为了分析并提高在多核计算环境下大数据量激光雷达数据内插DEM效率问题,利用多线程技术,设计了在多核计算环境下DEM分块内插并行算法,讨论了并行算法的流程和技术要点,并实验分析了分块大小和搜索半径对并行算法的加速比影响.实验表明:在分块较小时,加速比与核数具有线性增长关系;而内插搜索半径越大,加速比越小,但影响不十分显著.总体上,多核并行算法一定程度上提高了DEM内插效率,但是会受到计算机内存速度的限制.     

动画图形组合变换的并行处理

讨论二维、三维图形组合交换的并行处理方法，并分析并行算法的执行效率。该方法为使动画图形的计算机处理具有更好的连续性奠定了基础。     

求复函数方程的根的串行和并行算法

主要研究了求复函数方程的根的串行和并行算法，探讨了并行算法中的任务分配方案、负载平衡等问题，并对串行算法和并行算法的实现结果进行了比较和分析。     

基—2FF并行算法及实现

运用矩阵分解的方法研究基－2的FFT并行算法的结构，分解后的富里叶变换仅含有完全混合，对角和差三种算子，便于在计算机上并行实现。     

多跨输电线平面振动特性的并行算法

利用单跨输电线的传递矩阵得到三跨输电线的控制方程，设计了两种并行算法求解该控制方程，并应用于一个工程实例。在ＩｎｍｏｓＴ８００Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ上实现了上述两种并行算法。计算结果与实测结果相比较，表明传递矩阵法是一种有效的求解多跨输电线平面运动固有频率和振型的方法，而并行算法应用于此类问题也可获得理想的加速比。     

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。     

基于局域网的并行虚拟环境生成与显示系统

实时三维图形的生成与显示是虚拟现实的基础和关键，要实时产生三维图形，需要计算机有非常高的运算速度．文中介绍了一种在局域网上产生三维图形的并行算法，同时在立体显示技术上做了改进，消除了利用液晶光闸眼镜来观察立体图象给人造成的严重闪烁感     

并行入侵检测系统的动态自适应负载均衡算法

网络入侵检测系统的处理速度难以跟上网络的速度,使用多个分析引擎并行处理网络报文可以大幅度提高网络入侵检测系统的性能。考虑到负载均衡的要求,提出了一种并行入侵检测系统的动态自适应负载均衡算法,该算法给每个分析引擎设置了一个数据包接受区间,通过对网络报文的报头信息做哈希运算,把数据包映射到分析引擎的接收区间内;根据分析引擎的处理能力和负载情况调节各个分析引擎接受区间的宽度,从而合理分配每个分析引擎上的网络流量,充分利用所有分析引擎的计算能力。理论分析和实验结果表明,该算法在高带宽环境中有较高的效率。     

计算机网络中路由选择的优化研究

为了改进计算机网络的性能 ,提出了一种改进的并行遗传算法 ,采用多群体并行进化与自适应地改变遗传参数 ,对计算机网络中路由选择问题进行了优化 ,比较了不同算法所得到的链路利用率及网络的平均时延 .计算机仿真实验结果表明 ,该算法能较迅速地求出全局近似最优解 ,并且与传统的方法相比较 ,解的质量能大幅度地提高 ,证明此改进的并行遗传算法是行之有效的     

基于OpenMP矩阵相乘并行算法的设计

目的设计并实现一种基于数据划分的矩阵乘法的并行算法,将划分的数据交给多个线程同时执行,充分挖掘计算机的性能。方法根据OpenMP并行编程的基本风格,并在Visual Studio2005上搭建能够实现并行编程的环境平台。结果并行算法所花费的时间较非并行算法短。结论通过与非并行矩阵乘法性能进行比较,验证该算法可以有效地利用多核处理器的优势。     

并行计算机与并行算法述评

并行计算是大规模科学工程计算和数据处理的一个重要工具和必然趋势，本文从并行计算机系统和并行算法两个方面论述了并行处理的基本原理和方法。     

三对角方程组行处理法并行解法

利用行处理法和分治策略给出一个求解任意三对角方程组的并行迭代解法 ,证明了所给解法对任意相容性三对角方程组收敛 ,讨论了所给解法的迭代终止条件 ,进而讨论了其对应分布式MIMD并行迭代算法的设计法则 .按照并行解法 并行计算机 =并行算法的模式 ,使用给出的并行解法 ,可以给出一些求解三对角方程组的新的MIMD并行迭代算法 .     

基于消息传递接口的并行图像处理算法研究

对于大数据量图像和复杂图像处理算法,并行处理是一种有效的解决方法.基于消息传递接口,设计了一种并行图像边缘检测算法,并在曙光4000L并行机上予以实现.数值实验结果表明,并行图像处理能显著减少计算时间,更多的计算节点能得到更大的加速比,该并行图像处理算法对于大数据量图像更加有效.     

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。     

MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难。作者把前馈多层神经网络的相继各层看做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率。文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。