一种矩阵相乘的并行算法实现与性能评测

用传统的串行算法进行矩阵相乘运算会受到矩阵规模、单机的CPU主频、内存大小和存储器空间等方面的限制.而使用并行算法是解决上述限制的最有效途径.为此,在集群计算环境下,使用SPMD计算模型和基于MPI消息传递技术设计实现了矩阵相乘的并行算法.实验表明,此并行算法在一定矩阵规模下具有较好的加速比和并行效率.     

基于网格系统的人脸识别算法的实现

网格计算是近年来逐渐兴起并不断发展的技术,目前广泛应用于分布式超级计算、分布式仪器系统、数据密集型计算和远程沉浸等多个研究领域。常规人脸识别系统中的更新算法都是基于单机的串行算法,在处理大量数据的时候速度慢,效率低,介绍了网格计算在人脸识别系统中的应用,把原来的人脸数据更新串行算法改为并行算法并通过编写MPI并行程序移植到该网格计算平台中运行,实现了原有人脸识别系统中更新算法的分布式处理,增强了系统处理大量数据的能力,以达到提高系统性能的目的。     

压铸充型过程模拟并行搜索算法

压铸过程充型模拟技术存在的主要问题之一是迭代过程缓慢而导致计算效率较低。该文通过对压铸充型的数学模型和计算模型进行分析 ,利用机群计算平台 ,提出并建立了一种并行搜索计算模型。该模型在原有串行算法的基础上 ,通过效率参数的适当选择和调整 ,实现了利用并行计算优化串行过程的目的。这种算法可以充分发挥各个结点的计算能力 ,有效降低结点之间的通信时间。通过对实际压铸零件进行的计算测试表明 ,该算法在保证原有计算精度的前提下 ,可以在一定范围内极大地提高计算效率。     

一种改进的多用户检测算法

针对串行干扰消除算法和并行干扰消除算法的不足,提出一种将串行干扰消除检测算法和部分并行干扰消除检测算法的基本思想结合起来的新的干扰消除多用户检测算法.该算法相对于串行干扰消除算法和并行干扰消除算法性能在某些方面有所改进:克服了串行干扰消除算法时延大、不能实时实现的缺点,并对功率分布均匀时系统的误码率性能有所改善;改善了并行干扰消除算法在系统中没有严格功率控制时的误码率特性;同时具有合理的计算复杂度和简单的实现结构等特点.理论分析和仿真结果都验证该算法具有较好的性能.     

基于多GPU加速的各向异性弹性波正演模拟

比较分析了在不同网格大小介质模型情况下,分别采用串行计算、CPU 16个线程并行计算和4块GPU并行计算进行各向异性弹性波动方程正演模拟的执行时间差异。发现在网格点为2563的大模型上,用4块GPU的并行模拟计算相对16线程并行计算与串行计算的加速分别为30倍与156倍。表明多GPU并行算法可以显著缩短数值模拟时间,而且模型网格越大,加速效果越显著。因此,在单机环境下进行大尺度模型的各向异性弹性波正演模拟,采用多GPU并行计算方式是一个合适的加速选择。     

基于GPU的流动影响枝晶生长相场方法

将自适应压力迭代法修正的Sola算法与相场模型相结合,建立过冷熔体在强迫流动状态下枝晶生长的Sola-相场模型.针对传统方法求解多场耦合相场模型时存在的计算量大,计算时间长,计算效率低等问题,提出基于CUDA+GPU软硬件体系结构的高性能计算方法.以高纯丁二腈(SCN)过冷熔体为例,在CPU+GPU异构平台上实现了存在流动时凝固微观组织演化过程的并行求解,并对基于CPU+GPU平台与CPU平台的计算结果及计算效率进行比较.结果表明,当计算规模达到百万量级时,与CPU平台上的串行算法相比,在CPU+GPU异构平台上达到了24.39倍的加速比,大大提高计算效率,并得到与串行计算相一致的结果.     

交通流大数据中的套牌车并行检测算法

传统的套牌车识别算法通过串行工作方式在网格化城市交通监控系统所产生的大规模数据中进行两两比对实现套牌车检测,因此在处理海量数据时存在性能瓶颈问题.提出了一种新的基于Hadoop的MapReduce算法模型,该算法具有并行特征,通过引入多台硬件计算资源协同处理大规模数据下的套牌车检测问题,显著提高了计算性能.同时,采用基于动态旅行时间实时的时空窗口计算技术,能进一步提高算法的检测速度和识别精度.     

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法

针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据； 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.     

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法

针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据; 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.     

基于多图形处理单元加速的各向异性弹性波正演模拟

比较分析了在不同网格大小介质模型情况下,分别采用串行计算、CPU 16个线程并行计算和4块图形处理单元(GPU)并行计算进行各向异性弹性波动方程正演模拟的执行时间差异。发现在网格点为256~3的大模型上,用4块GPU的并行模拟计算相对16线程并行计算与串行计算的加速分别为30倍与156倍。表明多GPU并行算法可以显著缩短数值模拟时间,而且模型网格越大,加速效果越显著。因此,在单机环境下进行大尺度模型的各向异性弹性波正演模拟,采用多GPU并行计算方式是一个合适的加速选择。     

钒钛高炉渣中金属铁的分析方法研究(碘-乙醇分离,EDTA法测定)

以溴-甲醇浸溶,重铬酸钾法测定金属铁的准确度很高。但由于此法中要用到Br_2,CH_3OH,HgCl_2,K_2Cr_2O_7等对人体有害的试剂,本文采用I_2-C_2H_5OH浸溶,EDTA法测定,避免了使用以上有害物质。本方法简单,重现性好,终点易于观察,适用于钒钛高炉渣,高钛渣和普通炉渣中金属铁的测定。     

为何已发表的研究结果大多是错误的

多数发表的科研结果都是错误的，这一观点受到越来越多的关注。科研成果正确与否取决于多
种因素，如：研究的把握度和偏倚，研究同一问题的小组数量，更重要的是研究所得的“真实关联”与
“无关联”的比率。如果研究规模较小，效应尺度较小，被测关联的数量较大而预选量较少，设计、定
义、结局和分析方式的灵活性越大，过多考虑财政和其他利益等都会减小研究成果的真实几率。对多数
科研领域而言，研究成果仅仅是对主要偏倚的精确估量。     

对顾客让渡价值的质疑与思考

通过对顾客让渡价值的分析，指出它在应用中的缺陷。认为顾客让渡价值在没修正之前更适合购买者有短期行为时，在产品功能差别大、受托购买、购买者经济支付能力有限时，以及购买的目的是为了转卖、转租、获利时，将失去效用。在购买者受委托购买、购买能力有限、短期购买目的为转卖、转租、获利而购买产品时，价值中产品价值取向也将失去效用。．     

利用鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量的分布

统计量分布的确定是统计推断的一个关键工作，在总体分布已知的条件下，鞍点逼近在很多场合可以给出统计量分布的良好近似．在介绍鞍点逼近方法的基础上给出了一个结合鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量分布的方法，解决了总体分布未知的条件下统计量近似分布的估计问题，并以样本均值的分布为例进行了讨论。     

单片机应用系统断电时的数据保护方法

在测量、控制等领域的应用中,常要求单片机内部和外部RAM中的数据在电源掉电时不丢失,重新加电时,RAM中的数据能够保存完好,这就要求对单片机系统加接掉电保护电路.掉电保护通常可采用以下3种方法:一是加接不间断电源,让整个系统在掉电时继续工作,二是采用备份电源,掉电后保护系统中全部或部分数据存储单元的内容;三是采用EEPROM来保存数据.由于第1种方法体积大、成本高,对单片机系统来说,不宜采用.第2种方法是根据实际需要,掉电时保存一些必要的数据,使系统在电源恢复后,能够继续执行程序,因而经济实用,故大量采用.EEPROM既具有ROM掉电不丢失数据的特点,又有RAM随机读写的特点.但由于其读写速度与读写次数的限制,使得EEPROM不能完全代替RAM.介绍最常用的一些掉电保护的处理方法,希望能对相关设计人员在实际工作中有所帮助.     

磁流变液对转子系统的影响规律实验研究

针对磁流变阻尼器能够通过变刚度和变阻尼实现半主动控制,搭建单跨转子实验台,将磁流变阻尼器作为辅助装置安装于转子跨内,通过实验研究阻尼器内磁流变液对转子系统的影响规律。结果表明,阻尼器通电状况下,使用的磁流变液质量比较小,即铁粉占比较大时,阻尼器可等效为刚性支撑,为转子提供刚度,并改变其临界转速;阻尼器使用的磁流变液质量比增大到一定程度时,阻尼器为转子提供阻尼,能有效抑制转子振动;质量比继续增大,则振动降幅随之减小;磁流变液所用硅油黏度增大时,阻尼器对转子系统振动的抑制作用增强。     

人工湿地不同的水流方式和基质对氮和磷的净化的比较

比较了在两种污水浓度下,人工湿地选用不同基质和水流方式时的处理效果,旨在通过试验,找到处理污水的最佳基质和水流方式.结果表明,对于高浓度污水,将陶粒和蛭石结合作为人工湿地基质,对总氮和COD的处理效果较好;水流方式采用表面流和垂直流串联搭配时,污水处理负荷较大,出水水质高.对于低浓度污水,选用陶粒和腐殖质作为基质,出水水质较好.人工湿地基质是影响磷的处理效果的主要因素,选用富含氧化铁的炉渣作为基质时处理效果最好,通过合理的操作方式可以最终从污水中除磷.     

钢-混凝土组合梁的非线性杆系有限元分析

根据截面应符合平截面假定等基本假设提出了预应力钢-混凝土简支组合梁全过程工作中钢梁下翼缘应力达到0.2fsy、钢梁下翼缘初始屈服、钢梁腹板下翼缘0.3hw高度处屈服及构件正截面破坏这4个特征状态的弯矩、曲率计算公式.基于这些特征点,运用最小二乘法分析得到组合梁截面弯矩-曲率关系的解析表达式.此外,利用该解析表达式建立了组合梁的有限元分析模型,推导了组合梁的单元刚度矩阵,编制了相应的非线性全过程分析程序.该方法考虑了混凝土压碎、钢梁材料硬化对结构性能的影响,计算简单,易于在计算机上实现,计算结果与实测结果较吻合.     

基于Shopbot比价购物搜索机制设计与优化

使用Shopbot进行比价购物存在卖方阻挡Shopbot搜索价格信息问题.运用博弈论方法,分析了卖方接受Shopbot搜索和阻挡搜索的策略行为及其得益,发现卖方阻挡Shopbot搜索是占优策略.阻挡搜索会使Shopbot被逐出市场,导致市场价格竞争降低,市场产出量减少和社会福利下降.为了解决搜索阻挡问题,提出采用限价搜索的方法优化Shopbot搜索机制,让Shopbot限定一个价格进行搜索.结果表明:Shopbot将限定价格设置在弱低于买方随机购买的期望价格水平、买方使用Shopbot搜索和卖方接受搜索的策略组合构成子博弈完美纳什均衡;在限价搜索下,Shopbot不会招致搜索阻挡;与搜索阻挡相比,限价搜索策略使得市场产出量增加,社会福利提高.     

亚临界气体喷射器的设计计算

计算气体压缩喷射器可达到喷射系数的研究已很成熟，但对亚临界气体喷射器可达到喷射系数，大多采用气体喷射压缩器的方法进行计算。针对亚临界气体喷射器的特性，给出了3种计算方法：气体喷射压缩器计算方法；喷射泵计算方法；气体喷射器计算方法。研究表明：对膨胀比和压缩比都小于临界压力比的亚临界气体喷射器，膨胀比较大时，工作介质的弹性影响不能忽略；压缩比较小时，引射介质的弹性影响应该忽略；进而得出在膨胀比和压缩比都接近临界压力比时，适宜采用把工作介质视为弹性，引射介质视为非弹性的气体喷射器计算方法：而在膨胀比和压缩比都非常小且接近于1时，应该采用把工作介质和引射介质都视为非弹性的喷射泵计算方法。