循环Toeplitz矩阵逆矩阵的并行算法

Toeplitz矩阵以及方程组在数学、工程及科学计算方面有相当广泛的应用.本文对特殊循环Toeplitz矩阵的逆矩阵的形式及其线性算法相应的并行算法进行了归纳总结.     

任意初态下的迭代学习控制策略

针对一类在有限区间上执行重复任务的动态系统,本文提出一种迭代学习初始修正算法,用于解决各次迭代过程中的任意初态问题.通过构造一个虚拟误差函数来分析算法的收敛性,分析结果表明该算法可在指定区间上实现对期望轨迹的一致性跟踪,并通过求解线性矩阵不等式的方法获得具体的矩阵型控制增益.最后,通过数值结果,验证了算法的有效性.     

并行矩阵多分裂多参数松弛算法

1 引言和算法 求解大型稀疏线性方程组Ax=6, A∈L(Rn), x,b∈Rn的并行矩阵多分裂算法最早由[1]提出, [2]提出了当系数矩阵是非奇H-矩阵时的多分裂多参数松弛算法.但是对于奇异H-矩阵的理论及算法的研究结果都很少,为此,[3]对于奇异H-矩阵的并行算法进行了有益的研究.本文给出了当系数矩阵是奇异H-     

一类求解双边障碍问题的松弛型二级多分裂并行算法

本文研究了一类求解双障碍问题的松弛型二级多分裂并行算法.运用矩阵多分裂理论,在一定条件下证明了算法的收敛性.数值算例说明算法是有效的和稳健的.     

对称正定线性方程组具有任意权矩阵的多分裂迭代求解

本文利用优化模型研究求解对称正定线性方程组Ax=6的多分裂并行算法的权矩阵.在我们的多分裂并行算法中,m个分裂仅要求其中之一为P-正则分裂而其余的则可以任意构造,这不仅大大降低了构造多分裂的难度,而且也放宽了对权矩阵的限制(不像标准的多分裂迭代方法中要求权矩阵为预先给定的非负数量矩阵).并且证明了新的多分裂迭代法是收敛的.最后,通过数值例子展示了新算法的有效性.     

两个矩阵问题的并行算法

本文讨论在阵列机上两个矩阵问题的并行算法.一个是用高斯-约当法求逆矩阵的并行实现;另一个是确定矩阵特征值的个数的并行送代法.这些算法已在IBM PC/XT微型机上模拟实现.     

改进伪并行遗传算法求解作业车间调度问题

针对遗传算法在求解极复杂优化问题中出现的过早收敛、执行效率差的缺点,提出了一种改进的伪并行遗传算法.该算法将并行进化与串行搜索相结合,提高了算法的收敛速度.同时该算法通过种群因子控制伪并行算法中的各子种群的规模,不仅保证了搜索过程中勘探和开采的平衡,克服过早收敛,而且减少了计算的复杂性,特别是在处理复杂优化问题上具有较高的性能.实验结果证明了该算法的有效性.     

向量机上最优并行矩阵乘法算法

本文给出两种在向量计算机上计算n阶矩阵乘积的并行算法: 1)最优内积算法. 处理机台数 ρ_1=n~3/log_2n,     

超立方机上一阶线性递推问题的并行求解

本文考察解一阶线性递推问题的三个并行算法在超立方机上的实现方案.通过给出原始数据与超立方机之间的适当的映射以及算法执行过程中数据的通讯方式,奇偶消元法、奇偶约简法和变间距二分法都可以在起立方机上有效地执行.文中给出了这些算法的复杂性结论.最后,为进一步减少通讯费用,我们提供了一种复杂性更小的新算法,其通讯时间是与问题规模无关的常数.     

在具有局部内存与共享主存的并行机上并行求解线性方程组

求解线性方程组是解许多问题的核心,因此有效地求解线性方程组在科学与工程计算中是非常重要的.并行计算机的问世,使求解问题的速度和解题规模大幅度地提高.同时也使计算方法产生了变化.在传统的串行机上,LINPACK数学软件是求解线性方程组的有效软件包,然而在并行机上求解此问题,就需要设计出适合该机的并行算法.算法的优劣会对并行机的效率产生很大的影响,这里考虑的重点是并行计算一矩阵A的LU分解,亦即存在一排列矩阵P,使AP=LU.由于是在具有局部内存与共享主存的并行机上求解问题,因此算法的设计要有分布式计算的特点,又要利用共享主存的     

基于改进ICP算法的曲面特征配准研究

随着3D激光扫描技术的发展,点云数据的应用越来越广泛.然而点云配准一直是点云数据预处理过程中的一个关键问题.目前ICP算法是实现点云配准的主流算法.然而面对数据量大、噪声大的点云数据时,ICP算法在执行的配准效率和执行效果上不够理想.本文通过PCA算法,提取了点云数据集的方向向量,根据源数据与目标数据的方向向量,初步设定了旋转矩阵R的值.此外,定义了源数据与目标数据的曲面距离,在此基础上改进了传统的ICP算法.将改进后的ICP算法成功的应用到点云数据配准中来,提高了点云数据的配准效果,并压缩了算法的执行时间.     

拟蝴蝶算法

D.J.Evans于[1～3]中提出了一类求解线性方程组的并行算法,即蝴蝶算法.可是,直接蝴蝶法,回代过程不是并行的;间接蝴蝶法,因矩阵求逆的工作量很大,故块蝴蝶法的SOR型算法不易于并行化.为解决这些问题,我们对原算法做了改造,并称改造后的方法为拟蝴蝶方法.     

关于并行计算中的等价性定理与Toeplitz三对角方程组的并行解

一、关于L.Csanky的等价性定理 1976年,L.Csanky发表了并行计算中的重要理论结果。这一结论指出,对阵列式理论模型,求解线性代数方程组、矩阵求逆、行列式求值和求矩阵的特征多项式,在并行时间复杂性上是等价的。Csanky还给出了N阶矩阵求逆的两种O(log_2~2N)算法,使用的处理机台数分别为O(N~5)和O(N~4)。在这之前,所有求逆算法的并行步数不低于O(N)。Wang Guo-rong等已给出了求广义逆A~ 和A_(MN)~ 的一种复杂性相当的并行算法,并建     

最小树的一般算法

本文根据设计并行算法的基本原则,给出了最小树的两个对偶定理.在此基础上,建立了两种对偶的同步并行算法的雏型.这两种算法恰恰在对偶的意义下,概括了以往的最小树算法.     

求解Sylvester矩阵方程的一种改进的梯度方法

提出了一种改进的梯度迭代算法来求解Sylvester矩阵方程和Lyapunov矩阵方程.该梯度算法是通过构造一种特殊的矩阵分裂,综合利用Jaucobi迭代算法和梯度迭代算法的求解思路.与已知的梯度算法相比,提高了算法的迭代效率.同时研究了该算法在满足初始条件下的收敛性.数值算例验证了该算法的有效性.     

并行求解初边值问题的有限差分方法研究

一近二十年间,随着各类并行处理机和向量计算机的问世。出现了对数值分析方法的一种新的分类法:串行算法和并行算法。在传统的串行计算机上使用的算法称为串行算法;适合于在并行计算机或向量计算机上使用的算法称为并行算法。目前由于有愈来愈多的并行机投入使用,并行算法的研究在国内外受到了普遍重视。本文概述适合于并行计算的求解扩散方程的有限差分方法研究的部分情况,其中包括作者的近期工作,希望能作为引玉之砖,引起大家的兴趣和关心。我们研究如下扩散方程的有限差分方法。     

基于部分基变量的LP问题矩阵算法

基于部分基变量提出了LP问题的矩阵算法. 该算法以最优基矩阵的一个充分必要条件为基础,首先将一个初始矩阵转化为右端项和检验数均满足要求的矩阵,再转为检验数满足要求的基矩阵,最后转化为最优基矩阵.该算法具有使用范围广、计算规模小、计算过程简化、计算机易于实现的优势.矩阵算法的核心运算是求逆矩阵的运算,提出了矩阵算法的求逆问题,讨论并给出了求逆快速算法,该算法充分利用了矩阵算法迭代过程中提供的原来的逆矩阵的信息经过简单的变换得到新的逆矩阵,该算法比直接求逆法计算效率更高.     

并行迭代算法的有效性的度量参数

1．引言对于理想化的并行计算机模型山,一个并行算法的加速定义为初二万／几一地小,效率定义为Ea二Sa／a二万／（aTa）二Va／（aVI）,其中a为并行计算机的等效处理机数目,乃为已知最快的串行算法在单处理机上的运行时间,凡是所讨论的并行算法使用。个处理机的运行时间,VI为单个处理机求解问题的运算速度,而Va为0个处理机求解问题的运算速度．曼尼和几分别反映了算法并行性对计算时间改进的程度以及并行计算机处理能力发挥的程度,因此,它们是度量并行算法的有效性的重要参数．另外两个与之相人的重要参数分别为冗余度尼二几周l…     

并行准高斯高阶递归滤波算法研究

三维变分同化系统中一个重要的问题是背景误差协方差矩阵B及其逆的求解.背景误差协方差矩阵的水平变换部分采用递归滤波运算,可以简化矩阵的求解,解决了背景误差协方差矩阵B及其逆难以求解的问题.本文对准高斯高阶递归滤波的算法原理和过程进行了深入研究.因为递归滤波并行的低可扩展性制约了高阶递归滤波算法在三维变分同化系统中的应用,所以本文提出了阶段二维区域剖分并行化方法,实现了并行准高斯高阶递归滤波算法库.数值试验表明,四阶递归滤波1次的效果明显优于一阶4次的滤波效果;并且高阶递归滤波并行算法64核时能达到大约50倍的加速,并行效率高达78%,具有良好的加速效果和较强的可扩展性.     

电缆方程的多重网格并行代数法（英文）

致力于研究求解线性代数方程组的多重网格并行算法,该算法是基于构建矩阵序列的经典Runge-Stuben(RS)方法及其改进的并行修正独立集合(PMIS)方法的.展示了求解离散电缆方程式所得到的线性代数方程组的结果,而电缆方程是用作描述电信号传播的.在求解中用到了GPUPU技术.展示了模型问题在不同尺度的模拟区域上的数值结果.