杆系结构总刚组装的一种高效并行算法

针对统一访问的共享存储系统为Ｄｏ－Ｌｏｏｐ并行化给出了平衡排序的方法。结合单元分组和平衡排序提出了一种高效的适合杆系结构总刚组装的并行算法。     

结构动力响应的精细时程积分并行算法

大型结构动力响应问题采用传统的时间步长直接积分方法求解是非常耗时的,因此发展相应的并行计算方法成为必然．传统的直接积分方法是极度串行而不适于并行计算,而精细时程积分方法可以使用大步长单步计算出求解区间任意时间点的响应值,为并行计算提供了极大的可能性．结构动力响应方程通过变量变换可以转化为一阶线性常微分方程,该方程组的解由表示初值影响的齐次方程解和反映荷载作用的积分之和组成．其中第一项用矩阵指数函数计算;第二项在文中采用精细时程积分傅里叶展开方法计算（设计了３种相应的并行算法）,并在ＴＲＡＮＳＰＵＴＥＲ并行机上实现．结果表明,３种ＨＰＤ－Ｆ并行算法有很高的加速比和并行效率．     

在MIMD－CREW模型上确定凸多边形可碰撞区域的并行算法

设Ｐ和Ｑ是平面内任意两个互不相交的凸多边形，目前确定Ｐ与Ｑ的可碰撞区域的最佳串行算法时间复杂度为Ｏ（ｎ＋ｍ），其中ｎ和ｍ分别为凸多边形Ｐ和Ｑ的顶点个数．在该算法的基础上构造了一个易于并行化的求支撑点的串行算法，进而给出了在ＭＩＭＤ－ＣＲＥＷ模型上确定可碰撞区域的并行算法，其时间复杂度为Ｏ（（Ｓ＋ｌｏｇ＿２（ｎ＋ｍ））ｌｏｇ＿２（ｎ＋ｍ）／ｌｏｇ＿２Ｓ），其中Ｓ为处理机个数     

解大型线性最小二乘问题的并行多分裂方法

本文建立了一种求解大型线性最小二乘问题的新的等价变形，并由此提出了一类具有并行计算功能的多个参数的并行多分裂迭代方法，这类方法不需任何矩阵的求逆运算，亦不会破坏矩阵的稀疏性，并排除了引起矩阵病态的不利因素，从而使所论方法取得了很好的收敛性。     

在MIMD—CREW模型上确定凸多边形可碰撞区域的并行算法

设Ｐ和Ｑ是平面内任意两个互不相交的凸多边形，目前确定Ｐ与Ｑ的可碰撞区域的最佳串行算法时间复杂度为Ｏ（ｎ＋ｍ），其中ｎ和ｍ分别为凸多边形Ｐ和Ｑ的顶点个数。在该算法的基础构造了一个易于并行化的求支撑点的串行算法，进而给出了在ＭＩＭＤ－ＣＲＥＷ模型上确定可碰撞区域的并行算法，其时间复杂度为Ｏ（（Ｓ＋ｌｏｇ２（ｎ＋ｍ）ｌｏｇ２（ｎ＋ｍ）／ｌｏｇ２Ｓ），其中Ｓ为处理机个数。     

并行多分裂方法的比较定理

本文给出了解线性代数方程组Ａｘ＝ｂ之并行多分裂迭代方法的比较定理．它推广了［１］的结果，使得两种并行多分裂迭代方法可进行收敛速度的比较，从而得到了一种如何进行多分裂更有效的较为一般的原则，并推广了Ｓｔｅｉｎ－Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ定理．     

找K个最小生成树的并行算法

基于SIMD 机器——一种可以同时读但不可同时写的共享计算模型(CREW-PRAM)给出了找K 个最小生成树的并行算法,此算法需O(log~2n+Klogn~*)时间及O(n~2)处理器;而基于可以同时读、写的更强计算模型(CRCW-PRAM),求K 个最小生成树仅需O(Klogn)时间及O(n~2)处理器,这里n 是图的顶点数.     

WZ分解的一种新的并行算法

本文对n阶非奇异实稠密矩阵A的WZ分解提出了一种新的并行算法。用n~2台处理机,我们可以在3n-2步内求得矩阵A的WZ分解。该算法与文献[1]中的方法相结合,可得并行求解线性方程组的另一种有效算法。文中所提及的算法均适用于SIMD型并行计算机。     

基于LARPBS模型的快速并行归并排序算法

提出了一种基于LARPBS模型上的并行归并排序算法,该算法使用M1 ε(0<ε<1)个处理器可以在O(lb lbM)时间内对Mε个有序序列进行归并.利用该归并算法对长度为N的序列进行排序,使用N1 ε个处理器可以在O((lb lb N)2)时间内完成.     

基于MPI和P-Q分解法的电力系统潮流并行算法的研究

为了提高大规模电力系统潮流计算的速度，在对P-Q分解法潮流计算进行分析和研究的基础上，提出了基于Ⅷ分解法的潮流并行算法的思想，并利用并行消息传递界面MPI进行了仿真，验证了算法的正确性和可行性。