弹性波动方程数值解的有限元并行算法

在求解弹性波动方程中,有限元法的高内存量和巨大运算量的需求在基于单CPU串行算法中一直难于满足,制约其优势的发挥.根据有限元法的"化整为零、集零为整"的基本思想与并行处理技术的"分而治之"的原则基本一致,采用基于多CPU的并行算法,从有限元参数矩阵计算和线性方程组求解两个方面入手,把求解区域分到多个CPU上并行计算参数矩阵,对线性方程组采用循环块三对角线方程组进行并行求解.对比了不同大小空间和不同CPU个数下的加速比,证实了多CPU的并行算法能够克服基于单CPU串行算法的物理限制,满足了有限元法的巨大空间量和运算量的需求.此算法具有理论上的正确性和实践上的可行性.     

求解抛物型方程的高精度并行算法

研究求解抛物型方程三层隐式差分方程组的嵌套迭代并行算法,给出了此算法的构造过程,推导论证了它的迭代收敛条件和收敛趋向。该算法具有O(△t^3 Δx^6)精确度阶和绝对稳定性,并对任意网比r和任意阶子方程组,迭代过程都是收敛的,且迭代收敛速度在每段中随网格点数P增加而增加。为提高迭代收敛速度,节省机时,还讨论了一类多点嵌套迭代算法,也给出了稳定条件、迭代收敛条件和收敛趋向。以上分析表明嵌套迭代并行算法对三层格式也是适用的,并且使并行算法的构造更加灵活。数值例子表明本算法具有高精度、高迭代收敛速度、高稳定性的特点。     

求解稠密线性方程组的并行算法研究

基于对稠密线性方程组系数矩阵的一种新的分解方法,给出了分解与求解过程的并行算法,并分析了利用Ｐ台处理机并行运算时的加速比     

基于MapReduce的Apriori算法并行化

Apriori是挖掘关联规则最经典的算法之一,针对该算法存在的瓶颈问题研究了基于MapReduce编程框架的简单Apriori并行算法;并在简单Apriori并行算法的基础上提出一种采用固定多阶段结合挖掘策略的改进算法——多阶段并行算法。实验结果表明,改进算法能缩短挖掘时间,提高执行的效率。     

金字塔凸壳算法的并行化处理

提出了在金字塔凸壳算法基础上的并行算法.在由多个PC机相互连接所构成的机群并行计算系统之上,采用消息传递方式执行该算法,经过与原串行金字塔算法进行对比,验证本并行处理算法的正确性、可行性和高效性.     

k—Bitonic排序

将经典的Ｂｉｔｏｎｉｃ排序方法和理论扩充为Ｋ－Ｂｉｔｏｎｉｃ排序方法和理论。Ｋ－ｉｔｏｎｉｃ排序可以在Ｔ步内将Ｋ＝２ｋ或Ｋ＝２ｋ－１个单调序列合并成一个有序序列,其中,ｋ是任意的正整数。     

时变结构动力响应分析的粗粒度并行算法

在线性时变以及非线性周期时变系统的响应计算问题中,由于在每个时间步上都需要更新系统矩阵、形成等效矩阵并对其进行三角分解,相对定常系统响应逐步积分,时变系统的计算量成倍增加。本文针对工程中的线性时变系统以及非线性周期系统,在分布式网络并行计算机群环境下设计并实现了一个粗粒度并行Ｎｅｗｍａｒｋ法,并将其应用于大型岸边起重机／运行小车系统以及直升机旋翼／机身耦合气弹响应问题,获得了较高的并行效率。     

N S方程全离散非线性Galerkin格式异步并行算法的计算稳定性分析

给出了Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程全离散非线性Ｇａｌｅｒｋｉｎ格式,提出了一种新的异步并行算法,并对其计算稳定性进行分析。文中证明了此格式的计算稳定性。     

超立方体网络递归结构的性质及应用

讨论超立方体结构的递归分解结构及性质,运用这种分解可为并行算法分析和设计提供较好的框架和理论基础,特别适用于递归算法的设计和分析。     

多处理器上求最小生成树的并行算法

目的给出无向图Ｇ（Ｖ,Ｅ）,｜Ｖ｜＝ｎ的最小生成树在单指令流多数据流（ＳＩＭＤ）机器、Ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ－ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ上的并行算法．方法利用有ｐ个处理器的不完全超立方网络,求加权无向连通图Ｇ（Ｖ,Ｅ）,｜Ｖ｜＝ｎ的最小生成树．结果与结论若处理器的个数为ｐ,则其时间复杂性为ｔ（ｎ）＝Ｏ（ｎ２／ｐ·（ｌｂｐ））,成本Ｃ（ｎ）＝Ｏ（ｎ２（ｌｂｐ））,它几乎是最优的．