解非线性方程组的并行多重分裂区间AOR方法

解线性方程组与非线性方程组的并行分裂算法是适合于并行计算的一类很有效算法,Frommer和Mayer将它用于求解线性区间方程组。本文将并行多重分裂方法与求解非线性方程组的区间松弛法结合,得到了一类适合并行计算的区间松弛法,称为并行多重分裂区间AOR方法(简称PMI—AOR方法)。文中构造的并行多重分裂Krawczyk型区间     

异步并行矩阵多分裂多参数松弛算法

通过改进与推广Bru,Elsner和Neumann的异步算法模型,文[2]设计了一类适用于MIMD系统的异步并行多分裂松弛算法。该算法模型具计算方便,通讯灵活,自由等诸多良好的特点。 更为一般地,基于矩阵多分裂的概念,我们在本文中提出了一类异步并行多分裂多参数松弛算法。它既以[2]中的异步并行多分裂AOR算法等做为特例,且随着松弛参数的不同     

非对称线性互补问题的并行二级多分裂迭代法

提出了求解非对称线性互补问题的并行二级多分裂迭代算法,并证明了该算法的收敛性,最后通过数值实验验证了算法的有效性和可行性.     

弹性接触问题参数变分原理的有限元并行算法*

本文基于弹性接触问题的参数变分原理的有限元解法,利用并行计算机的特性和并行处理结构,建立了相应的并行算法.该算法从刚度阵的生成和组集,静凝聚过程,求应力过程等多方面实现了并行化.该算法在西安交通大学ELXSI-6400并行计算机上程序实现,计算结果表明能有效地节省计算时间,是一种分析接触问题的有效的并行算法.     

一种新的并行代数多重网格粗化算法

近年来,受实际应用领域中大规模科学计算问题的驱动,在大规模并行机上实现代数多重网格（AMG）算法成为数值计算领域的研究热点。本文针对经典AMG方法,提出一种新的并行网格粗化算法一多阶段并行RS算法（MPRS）。我们将新算法集成到了高性能预条件子软件包Hypre中。大量数值实验结果显示,新算法适合更广泛的问题,相对其他并行粗化算法,明显地改善了AMG并行计算的可扩展性。对三维27点格式有限差分离散的Poisson方程,在64个处理机上并行AMG求解,含8百万个未知量,新算法比RS3算法减少了近60的三维Poisson方程,近32万个未知量,在16个处理机上并行AMG—GMRES求解,新算法所需的迭代步数大约为其他粗化算法的一半,显示了很好的算法可扩展性。     

不交乘积和方法的并行化计算

本文探讨了不交积和方法的并行性提取问题，提出了不交乘积和方法并行计算的基本框架，实现了一种不交乘积和算法的并行化版本，测试结果显示，算法效率获得明显提高，加速比与并行节点数近乎线性关系。     

非定常对流扩散方程的局部和并行有限元算法

对基于两重网格的非定常对流扩散方程的局部和并行有限元算法进行了研究.算法的理论依据是两重网格的思想,解的低频分量可以用一个整体的粗网格空间来逼近,高频分量可以用局部和并行的细网格空间来逼近.因此,这种局部和并行算法仅仅涉及一个粗网格上的整体逼近和细网格上的局部校正.得到了算法的误差估计,一些数值例子验证了算法的有效性.     

GIHS-TSFNN并行学习算法及其应用研究

针对传统T-S模糊神经网络的随机初始网络参数导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算精度低等缺陷,提出了一种应用佳点集的改进和声搜索算法(GIHS)优化T-S模糊神经网络的并行学习算法.首先应用佳点集择优构造更加高质量的初始和声库,然后搜索过程中进行参数动态调整,并且每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度.其次,将GIHS算法与T-S神经网络相结合构建并行学习算法,实现两种算法的并行交互集成,得到了最优参数配置以提高T-S模糊神经网络的泛化能力.最后将该算法应用到农业干旱等级预测中以解决旱情评估问题.仿真实验表明,GIHS算法性能优于基本HS和IHS算法,且与T-S模糊神经网络、HS算法优化的T-S模糊神经网络和IHS算法优化的T-S模糊神经网络相比,具有更高的预测准确度.     

并行求解三对角线性方程组的分段消元法

本文针对实际并行机系统提出并行求解三对角线性方程组的分段消元法。对于规模大于并行处理机台数的三对角方程组,该算法无须作任何修改即可直接应用。算法复杂性分析表明,分段消元法的有效适用范围很广。文中,我们还给出了分段消元法有定义的一个充分条件,并且将该算法推广应用于拟三对角线性方程的并行求解。     

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.     

基于IEEE802.16e的退避算法研究与改进

对IEEE802.16e的退避算法进行了研究,分析了该算法的不足,并进行了改进,提出了基站可随冲突MS数目动态调整起始退避窗大小的改进退避算法,给出了两种算法的仿真实验结果,证明了改进的算法可大大提高系统接入的性能,降低了接入冲突的概率.     

Solving the Multi-discrete Logarithm Problems over a Group of Elliptic Curves with Prime Order

In this paper, we discuss the expected number of steps in solving multi-discrete logarithm problems over a group of elliptic curves with prime order by using Pollard＇s rho method and parallel collision search algorithm. We prove that when using these algorithms to compute discrete logarithms, the knowledge gained through computing many logarithms does not make it easier for finding other logarithms. Hence in an elliptic cryptosystem, it is safe for many users to share the same curve, with different private keys.     

An effective hybrid algorithm for computing symbolic determinants

A hybrid algorithm for computing the determinant of a matrix whose entries are polynomials is presented. It is based on the dimension-decreasing algorithm [22] and the parallel algorithm for computing a symbolic determinant of [19]. First, through the dimension-decreasing algorithm, a given multivariate matrix can be converted to a bivariate matrix. Then, the parallel algorithm can be applied to effectively compute the determinant of the bivariate matrix. Experimental results show that the new algorithm can not only reduce enormously the intermediate expression swell in the process of symbolic computation, but also achieve higher degree of parallelism, compared with the single parallel algorithm given in [19].     

Parallel hash function construction based on coupled map lattices

In this paper, the parallel structure of hash function is analyzed. Then, a parallel hash function based on coupled map lattices is proposed. The message is partitioned into blocks with fixed length. The message block is firstly processed by the hash round function. The final hash value is the mixed result of all the outputs of the hash round functions. The hash round functions are mainly implemented by the coupled map lattices and can work in a parallel mode, which guarantees good security and high efficiency. Theoretic analyses and numerical simulations both show that the proposed hash algorithm possesses good statistical properties, strong collision resistance and high efficiency. These properties make it a good candidate for hash on parallel computing platform.     

Parareal算法的均方稳定性分析

Parareal算法是一种非常有效的实时并行计算方法.与传统的并行计算方法相比,该算法的显著特点是它的时间并行性-先将整个计算时间划分成若干个子区间,然后在每个子区间内同时进行计算.Parareal算法收敛速度快,并行效率高,且易于编程实现,从2001年由Lions,Maday和Turinici等人首次提出至今,在短短...     

一种迭代格式的有限元并行算法*

本文提出了一种求解有限元方程的迭代格式的并行算法.该方法在线性代数方程迭代解法的基础上,引进并行运算步骤;并且运用加权残数方法,通过选择适当的权函数,推导了该并行算法的有限元基本格式.该方法在西安交通大学BLXSI-6400并行计算机上程序实现.计算结果表明它能有效地提高运算速度,减少计算时间,是一种有效的求解大型结构有限元方程的并行算法.     

一个修正的PVT算法

对Fkshima(1998）所提出的PVT算法给出一种修正算法，称为修正PVT算法，这一修正算法对PVT原算法中的并行步中的停止准则和同步步骤作了修正。修正PVT算法的停止条件对PVT原算法的停止条件弱，因此更适用于并行计算，并且计算时间比PVT原算法少。     

Parallel Metaheuristics for Workforce Planning

Workforce planning is an important activity that enables organizations to determine the workforce needed for continued success. A workforce planning problem is a very complex task requiring modern techniques to be solved adequately. In this work, we describe the development of three parallel metaheuristic methods, a parallel genetic algorithm, a parallel scatter search, and a parallel hybrid genetic algorithm, which can find high-quality solutions to 20 different problem instances. Our experiments show that parallel versions do not only allow to reduce the execution time but they also improve the solution quality.      

Parallel globally adaptive quadrature on the KSR-1

New algorithms for parallel one-dimensional globally adaptive quadrature are developed. The algorithms are implemented on a Kendall Square Research KSR-1 parallel computer and numerical results are presented. The most successful algorithm gives significant speedups on a range of hard problems, including ones with singular integrands. Both authors acknowledge the support of the EEC Esprit Basic Research Action Programme, Project 6634 (APPARC). The second author acknowledges the support of the NATO Collaborative Research Grant 920037.