HCZ模型参数求解的新方法

在实际应用中发现,胡-陈-张(HCZ)模型的线性回归参数估算法存在一定的局限性,使求解出的参数值出现了一定的偏差,导致该模型预测精度降低。在研究HCZ模型的基础上,提出应用麦夸特法和全局最优算法对该模型进行非线性参数估算;并通过实例计算与线性回归法计算结果进行对比。结果表明,非线性法计算出的参数值更加准确,产量和累计产量与实际生产数据拟合效果更好,误差仅为7.59%和5.05%,可作为求解HCZ模型参数值的新方法。     

并行求解非线性动力方程

研究非线性动力方程的并行求解问题, 利用幂级数展开法对非线性振动系统进行并行分析和运算, 并给出实例.     

一种并行LDA主题模型建立方法研究

针对潜在狄利克雷分析(LDA)模型分析大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息计算时间较长问题,提出基于MapReduce架构的并行LDA主题模型建立方法.利用分布式编程模型研究了LDA主题模型建立方法的并行化实现.通过Hadoop并行计算平台进行实验的结果表明,该方法在处理大规模文本时,能获得接近线性的加速比,对主题模型的建立效果也有提高.      

参数化CSG模型之间等价参数域求解方法

基于参数化半空间概念给出参数化CSG模型的一般形式,通过分析不同CSG模型中参数化半空间之间的关系,提出CSG模型等价的模型参数不等式约束关系,并由此定义等价参数域,借助于线性代数领域中新提出的Г-算法,求解这些不等式最终得到等价参数域的显式表示,进而推导出等价参数域上不同模型参数之间的映射关系．当两CSG模型分别表示CAD系统中的零件设计方案和CAPP系统中的零件加工工艺过程时,等价参数域和参数等价关系可用于CAD／CAPP系统中的功能集成．     

病态线性方程组的并行迭代求解

分析了病态线性方程组的相关概念及判别方法,给出了一种病态线性方程组并行迭代的求解算法。算法首先对病态线性方程组的系数矩阵进行严格对角占优预处理,在此基础上,用并行的Jacobi迭代法进行多步迭代求解。新算法易于在多核架构的微机中实现,且数值实验也验证了算法具有良好的收敛性和并行性。     

基于空间分割的代理模型并行序列采样方法

针对当前代理模型序列采样缺少并行采样策略、无法有效利用并行计算资源的问题,提出了一种基于空间分割的代理模型并行序列采样方法．利用Voronoi图将设计空间分割为与样本数量相同的子空间,每个样本的交叉验证误差作为对应子空间的误差指标,利用蒙特卡罗法计算每个子空间的尺寸作为稀疏性指标．以两种指标的权重和计算子空间的样本需求度,确定须要增加样本的目标子空间．每个目标子空间增加一个样本,新增样本同时考虑与该子空间中已有样本及与本次迭代中已加入样本的空间距离,避免样本聚集．通过测试不同权重系数对采样结果的影响得出较优参数,通过对比并行采样与随机采样策略验证其效果．最后,通过与一次性采样和若干序列采样方法对比,验证了所提出并行采样方法的有效性．     

受限SIMD PRAM模型上的高效并行图算法

在限定处理机个数的 CREW PRAM并行计算模型上,给出了图论中一些基本问题的并行算法.所给并行算法的费用c(n)=p(n)*t(n)是目前已知的最好结果,其中p(n),t(n)分别是对一具有n个顶点图实施并行算法所用处理机的个数和最坏情况下的时间复杂性。     

求解二维扩散方程的一类并行差分显式方法

利用第二类Saul'yev型非对称格式给出了二维扩散方程的一类交替分组显式方法,稳定性分析表明该方法是绝对稳定的,且具有明显的并行本性,数值试验表明,该方法具有较高的精度.     

基于变量相关性分解方法的稀疏线性方程组并行求解算法

稀疏线性方程组的求解是许多大规模科学计算任务的核心环节。目前,并行算法的发展为稀疏线性方程组的求解提供了新的思路和强有力的工具。然而,现有的并行算法存在一些缺陷,如最优子矩阵的划分难以获得、并行任务间的同步开销较大等。针对上述问题,该文提出一种基于变量相关性分解方法的稀疏线性方程组并行求解算法。该算法首先对系数矩阵进行不完全LU分解,得到上三角和下三角方程组,然后在这2个方程组求解过程中利用y与x的关系分解变量的相关性,同时并行计算变量的独立部分值,最后将所有的独立部分值相加得到变量的最终值。由于算法中变量的求解无需等待其所有前继变量计算完成即可进行部分值计算,因此有效减少了算法的执行时间,进而提高了算法的求解速度及并行度。实验结果表明:与调用cusparse库函数实现的并行求解方法相比,该文提出的算法能将稀疏线性方程组的求解速度提升了50%以上。     

MPI并行计算性能的研究

探索了一种基于Windows系统平台的、用于实现高性能计算的MPI并行环境.采用MPI最新版本MPICH2-1.0.6作为并行计算的支撑环境,通过编制的三个具有代表性的MPI并行计算程序,并在以100M bps交换式局域网作为互连的机群上和具有双核处理器的PC机上分别进行了并行效率的实际测试,得到了预期结果,并做了相应分析.     

基于工作流模型驱动的并行算法设计教学方法

《并行算法设计》属于高等计算机程序设计的主要课程之一,其主要难点集中在如何将特定的并行求解模型转化为具体的程序设计语言。传统的教学方法主要通过讲授并行程序设计语言来实现教学目标,已有的教学实践经验里示谊方法存在的诸多不足之处。对此。本文提出了一种基于模型驱动的教学方法,其核心思想是：以并行问题求解模型为教学主线,通过分析与讲授并行问题求解模型的基本特征以及不同模型之问的异同来向学生传授并行算法的关键思想和技巧。最方法的主要优点是：实现了算法设计思想与吴体程序语言的独立性。能有效地引导学生掌握并行问题求解的关键思想和技巧,激发了学生利用简单模型来求解复杂问题的兴趣。     

基于Ubuntu的MPICH2并行集群系统的构建

高性能计算是世界各国竞相发展的高科技技术,而集群系统是高性能计算技术的主流方向,本文结合了当前受到极大关注的一种Linux系统Ubuntu和MPI库的实现MPICH2,介绍了基于Ubuntu的MPICH2并行计算集群系统构建过程。     

计算模式的演变与发展

自诞生以来，计算机技术经历了单主机计算，分布式客户／服务器计算和网络计算3种模式的发展，本文分析阐述了各种计算模式的特点、所采用的主要技术及它们之间的关系和应用前景。     

一种基于JXTA协议的分布式计算研究

提出一种基于JXTA协议的分布式计算系统,首先介绍了JXTA软件体系结构,然后对分布式计算系统Pipe通信过程进行分析,并分析了JxtaUnicastSecure Pipe与JxtaUnicast Pipe的区别,最后给出系统的详细设计,并对结果进行分析。     

基于DPPEJ的并行计算研究

对DPPEJ(Distributed Parallel Programming Environment for Java)软件包的工作原理作了详细的介绍,并采用Java语言实现了运行于DPPEJ环境下的FFT迭代算法和递归算法的并行计算程序.通过对实验数据的性能分析表明,由于Java代码的简单性和可移植性,基于DPPEJ的Java并行计算程序通过使用RMI远程方法调用可以较好地利用网络环境下的计算资源进行分布式的并行计算,具有一定的应用前景.     

基于马尔科夫模型的词汇语义相似度计算

在《知网2002》的基础上,充分利用其层次结构,引入了马尔科夫模型来计算词汇语义相似度,实验证明,算法取得较理想的实验结果．     

基于预测模型的瓦斯监控系统的设计

针对目前我国煤矿事故的主要形势,提出具有预测功能的智能瓦斯监控系统。设计了基于单片机的监控分站、CAN总线通信;提出了基于混沌模型的瓦斯浓度预测方法;并结合微型计算机处理技术,采用简单易行的软硬件设计。该系统减少了硬件设计的复杂性,提高了系统工作的可靠性,降低了煤矿瓦斯监控系统成本。经试验验证该系统具有检测准确,可靠性高,预测准确等特点,适合中小规模的煤矿要求。     

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。     

基于Voxel改进模型的数控三维实体建模及显示

传统的Voxel模型在处理多轴数控切削仿真时,不仅在判断是否发生切削上会耗费大量的运算时间,而且数据点的存储也占据了较大的内存空间,不能满足实时快速仿真的要求;在压缩体素模型构造方法中,虽然能够满足多轴数控切削仿真的要求,且存储空间较小,模型重构速度较快,但是在切削判断上的布尔运算量较大,间接影响了数控仿真的实时性.针...