多核多线程并行求解线性方程组

线性方程组求解在科学与工程计算领域具有广泛的应用.文章依据多核计算机共享二级缓存和私有一级缓存的容量,采取将线性方程组的增广矩阵按行划分并合理地分布存储到各级缓存中,各个处理核以多线程方式并行计算矩阵行的方法,给出了一种在多核计算机上实现的线程级并行求解n阶线性方程组的算法.实验结果表明,与原Gauss-Seidel并...     

快速排序异步并行算法的多线程实现

分析快速排序异步并行算法的排序过程,给出快速排序异步并行算法的多线程实现方式,指出算法多线程实现的特性。     

三对角线性方程组的一种并行解耦算法

就三对角线性方程的求解，提出了一个适用于MIMD并行计算机的并行解耦算法，新的算法适用于工作站群式的分布式并行计算机(COW)，数值测试结果表明，当方程组的规模较大时，并行效率明显。     

Java多线程同步机制在售票系统的实现

编写多线程程序是一件烦琐的技术而且还涉及很多不安全的因素。Java的出现,使得编写安全高效的多线程技术变得简单,但还是可能发生一些不确定的因素。本文介绍了长途汽车售票系统中所涉及的问题来说明Java多线程技术同步机制的实现。     

基于C#多线程技术的算法动态演示设计与实现

"数据结构"是计算机专业的核心课程,对各类算法的理解则是课程教学的重点和难点,算法动态演示作为辅助教学过程的手段则可以有效帮助学生更快地理解、掌握算法.主要介绍用C#多线程技术实现数据结构算法的算法动态演示设计,提供集源代码跟踪、变量跟踪、模拟动态效果"三合一"的算法演示同步平台.     

关于Ремеэ算法中一个线性方程组的快速解法

Ремеэ算法是解决最佳一致逼近问题的一个著名算法。其中最重要的一步是解一个含有n 2个未知量的线性方程组。本文通过分析该方程组的特点，设计了一种快速算法。该算法仅需O（n^2)的工作量，而用经典的Gauss消去法解该线性方程组则需要O（n^3）的工作量。二者比较，快速算法要好得多。     

多线程机制下位排序算法的讨论

计算机软硬件的发展改变了传统的程序设计思想，多线程程序设计在微机上可以实现；位排序在传统方式下时间复杂度为O(n^2)，但利用Linux下多线程机制可以将其时间复杂度在理论上改进为常数级。     

基于NP的Dijkstra算法硬件多线程实现与性能分析

Dijkstra算法是链路状态路由协议使用的主要算法.随着Intenet中加入的路由器数目的不断增加,该算法运行的时间花费越来越大,影响了路由协议的性能,成为链路状态路由协议的一个瓶颈问题.本文将从这一瓶颈问题出发,采用Intel公司的网络处理器IXP2400为硬件平台,设计Dijkstra算法的硬件多线程实现,从而提高处理器利用率,缓解瓶颈.最后给出一种性能分析和优化的计算方法.通过计算可以看到,在节点比较密集的星形网络拓扑结构中,多线程实现可提高两倍的性能.     

同步与异步矩阵多分裂不对称AOR算法的有效变形

对于已有求解线性代数方程组的同步与异步并行矩阵多分裂不对称ＡＯＲ算法，提出了新的有效变形，并在通常的条件下，建立了它们的收敛理论。     

求解线性方程组的一种迭代算法及其收敛性

对于求解线性方程组Ax=b,考虑当矩阵A为对称正定矩阵或者M矩阵时,文章给出了一种松弛迭代算法并且讨论了其收敛性.从数值结果,可以看出此算法的优越性.     

求解奇异线性方程组的两种预条件QMR算法

主要讨论求解奇异线性方程组的两种预条件QMR算法,证明了相应的收敛性．数值试验表明,在收敛速度上,两种预条件QMR算法比预条件GMRES算法具有明显的优越性．     

求解一类模糊线性方程系统的迭代算法

主要讨论了模糊线性方程组X=AX+U解的状态和它的重复算法,其中A为n×n实数矩阵,未知量X和常量U都是由n个模糊数组成的向量,并且其加法和数量乘法均由Zadeh的扩展原理定义.在模糊向量引入距离之后证明了如果‖A‖∞<1,该方程组就有唯一1组解.最后又引入了简单重复序列和连续重复序列并给出了其收敛性和误差估计.     

求解大型稀疏线性方程组的Krylov子空间方法的发展

 求解大型稀疏线性方程组是许多科学和工程计算中最重要的问题之一,Krylov子空间方法是求解这类线性方程组的一个研究热点.本文介绍了Krylov子空间方法及其分类,例如正交投影方法(或Ritz-Galerkin方法),正交化方法(或极小残差方法),双正交化方法(或Petrov-Galerkin方法),解法方程组的CGNE和CGNR方法等,指出了这些方法在算法设计方面国内外研究现状和存在问题,着重考虑稀疏矩阵向量乘积与内积计算方法的并行处理问题;讨论了预条件与并行预条件技术,残差磨光技术及其并行实现,数据的合理分布问题,内积瓶颈问题等方面研究的发展趋势,希望有更多学者了解和研究这些方法.     

大型线性代数方程组解法的探讨

针对Saint-Venant方程组离散后所形成的线性代数方程组的求解问题,将Gauss列主元消去法与压缩存贮技术相结合,提出了存贮单元少、舍入误差小且数值计算稳定的计算方法,使得河网非恒定流的数值计算更加高效,并且计算的精度可得到充分的保证。     

一种求解代数方程组的迭代法

本文给出一种求解一般代数方程组的迭代法,其收敛速度与[1]相同,工作量减少一半。     

线性微分方程的公式解法

本文给出一类二阶和三阶变系数线性微分方程的积分公式解法。     

一次同余式组的两种求解方法

运用矩阵的初等变换法和不定方程求解法,给出了求解同余式组的两种简便方法.     

解非线性方程组的一类多重分裂加性Schwarz算法

讨论求解一类非线性方程组的多重分裂加性Schwarz算法和两水平多重分裂加性Schwarz算法,分析其收敛性和收敛速度并建立了收敛性理论,这类算法结合多重分裂和加性Schwarz算法,具有很好的并行性能,因而特别适合于并行计算．数值算例证实了算法的有效性．     

解线性Fredholm积分-微分方程组的Legendre方法

介绍了Legendre小波的性质,并利用它们将线性Fredholm积分-微分方程组转化为代数方程组求解,得到方程组的系数矩阵相当稀疏,给计算带来了方便.最后,为了说明方法的有效性,给出了一些数值算例并与其它方法进行了比较.     

改进Gauss消去法求解线性方程组

研究了线性方程组解的误差起源,在Gauss消元过程中避开除法,切断由于消元过程中系数相除所产生的舍入误差,用改进的Gauss消去法求解线性方程组,大大提高了线性方程组解的精确值。