基于JASMIN的并行CP-FDTD建模与屏蔽效能评估应用

时域有限差分(FDTD)中采用环路法(CP)进行复杂金属细缝结构建模,可突破细缝结构对空间步长的约束而大大减少计算资源的消耗。提出CP-FDTD在大规模并行化平台的建模方法,通过对工程金属细缝结构自动建模以及对CP算法的自动适配,实现CP-FDTD的并行化处理。利用所开发的并行CP-FDTD算法分析了开不同工程细缝金属腔在0.05~3.00 GHz内的电磁屏蔽效能,结果表明所开发的具有金属细缝建模功能的并行化CP-FDTD自动适配处理技术,与加密网格的传统FDTD(fine-FDTD)计算结果吻合良好,且计算效率显著提升。     

融合改进梅尔谱特征和深信念网络的语音测谎算法

为实现非接触式谎言检测,特提出了以语谱特征为线索,结合深度学习的谎言检测方法。为提取谎言中微颤抖所引起的语谱局部能量变化,算法先对梅尔频谱进行了Hu矩处理,然后进行离散余弦变换去除相关性。该特征利用了Hu矩的正交不变性和平移不变性,能较好的体现出语谱中局部能量的集中方式。然后将所提取的特征作为改进深信念网络输入进行谎言识别。为提高受限玻尔兹曼机的并行回火训练算法中相邻温度链之间的交换率,训练算法先对Markov链的状态能量进行等能量的划分,使得每个能量环内的状态具有相似的能量,然后再进行交换以提高交换率从而优化整个网络的训练。在Columbia-SRI-Colorado数据库上的实验表明,谎言识别率达到了71.47%,比梅尔倒谱系数特征的识别率提高了3%,比传统的BayesNet分类算法提高了7%。      

基于边界元法的弹性动力问题并行求解

为了扩大结构弹性动力分析的规模和提高分析速度,在微机机群环境下给出了两种基于边界元法的瞬态问题并行求解算法,即并行拉普拉斯变换求解算法和并行时域求解算法.并行拉氏变换法通过拉氏变换隐去时间变量,由各结点机独立求解各自负责的变换边界元问题.并行时域法采用与时间有关的基本解,使得边界元系统矩阵可以实现时间域上的并行形成.系数矩阵采用卷帘存储,以保持负载平衡.通过矩阵向量运算的并行化实现时间步进算法的并行化.理论分析和数值试验结果表明:两种算法都具有较好的并行性能.可以用于大型问题的高效求解.     

密度矩阵重正化群的异构并行优化

密度矩阵重正化群方法（DMRG）在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度，在应用于二维或准二维问题时，要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略，可以同时发挥计算机中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分，实现了数据的分布式存储，并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例，测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现，并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时，观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹，此时保留状态数达到10⁴，使用的GPU显存小于12 GB.     

密度矩阵重正化群的异构并行优化

密度矩阵重正化群方法（DMRG）在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度，在应用于二维或准二维问题时，要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略，可以同时发挥计算机中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分，实现了数据的分布式存储，并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例，测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现，并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时，观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹，此时保留状态数达到10⁴，使用的GPU显存小于12 GB.     

非对称广义特征值问题的并行连续同伦算法

非对称矩阵广义特征值问题的并行计算是大规模工程计算中的基础问题之一。迄今为止，国内外关于该问题的研究进行得很少，提出的有效算法不多，首次将连续同伦算法应用于非对称广义特征值问题的并行求解，提出并行连续同伦算法。     

光激励发光的并行模型

分析了目前存在的两种光激励发光理论模型，并基于对光激励发光中电子转移过程的分析，提出了光激励发光的并行模型.通过求解，得出了描述光激励发光过程的一般公式.制备了光激励发光材料BaFCl:Eu²⁺，对其进行了系统的光谱测试.利用实验结果，从衰减规律、两种色心的差异以及X射线辐照剂量与光激励发光强度间的关系等方面对这一模型进行了验证. 关键词：     

用光阀和光栅实现神经网络的并行相减

本文在以波长编码实现双极光神经网络的方案基础上,对表示加权求和正、负值的两组光.点,通过在光寻址液晶光阀的相应位置加上不同.的偏置,使其分别工作在正、反态,从而实现对代表正、负值的光强的调制.然后利用光栅的移位作用,把各组的两个光点叠加到一起,其合光强即是所期望的加权求和正、负值的相减结果.通过调整液晶光阀的工作参数,得到了理想输入输出响应曲线;并用光栅实现了移位,从而在实验上验证了该方案的可行性.     

密度矩阵重正化群的异构并行优化

密度矩阵重正化群方法（DMRG）在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度，在应用于二维或准二维问题时，要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略，可以同时发挥计算机中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分，实现了数据的分布式存储，并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例，测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现，并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时，观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹，此时保留状态数达到10⁴，使用的GPU显存小于12 GB.     

核磁共振量子计算机与并行量子计算

在本文，我们首先回顾了量子计算的发展历史，阐述了核磁共振量子计算的原理．在叙述了利用有效纯态方法进行核磁共振量子计算之后，我们阐述了利用混合态进行核磁共振的量子计算的方法．首先是刘维尔量子计算方法，它是由Madi，Brushweiler，Ernst等人1998年提出的，在这一模式中，可以对搜索算法进行加速算法，Brushweilet。提出了一个指数速度的搜索算法．我们在3个比特的量子计算机中实现了这一搜索算法．我们在这一模式中提出了一个只需要一次搜索即可找标记物的直接拿取算法，并且在7个比特的核磁共振的量子计算机中实现了这一直接拿取算法．本文提出了在一个核磁共振量子计算机，或者更一般地一个系统量子计算机中实现多个量子计算机的并行计算．我们着重对量子搜索算法和Shor。的大数分解算法进行了并行实现．在并行量子计算中，一部分量子比特处在纯态，一部分量子比特处在混合态．如果所有的量子比特都处在纯态上，则就是有效纯态量子计算，如果所有的量子比特都处在混合态上，则就是刘维尔量子计算．在这两个极限中间，相当于2个到N／2个量子计算机的并行计算．量子搜索方法可以很有效地进行并行计算，而Shor算法则只能在小的范围内进行并行计算．