发展并行数值方法

1 引言 本世纪40年代中期至50年代初,第一台电子计算机和第一批存储程序计算机即vonNeumann计算机相继问世 。此后,计算机新陈代谢异常迅速,大约每隔5年运算速度增加10倍.50年代的计算机是串行结构,每一时刻只能按照一条指令对一个数据进行操作。由于电子信息传输速度以光速为极限,单靠改进线路已难于得到所期望的计算性能,串行计算机性能已接近了物理极限。为了克服传统计算机结构对提高运行速度的限制,从60年代起人们开始探索将并行性引入计算机结构设计,提出了研制并行计算机的设想。1972年单指令流多数据流并行计算机Illiac Ⅳ投入运行;1976年向量计算机Cray—1投入运行。在整个80年代,具有共享存储的并行向量计算机研制、生产和商售都获得了很大成功。当代高     

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.     

并行推理机RAP/LOP-PIM及其优化并行编译器的设计与实现

本文重点论述并行推理机RAP/LOP-PIM及其优化并行编译器的设计与实现.首先,我们简要介绍并行执行模型RAP/LOP.然后给出基于RAP/LOP模型的并行抽象机和相应的体系结构.接着论述并行编译器的优化实现技术.最后通过模拟实验对系统性能进行了评估.     

扩散方程一种无条件稳定的保正并行有限差分方法

本文针对扩散方程提出了一种保正的并行差分格式,并且这个格式为无条件稳定的.我们在每个时间层将计算区域分成许多个子区域以便于实施并行计算.格式构造中首先我们使用前两个时间层的计算结果在分区界面处通过一种非线性的保正外插来预估子区域界面值.然后在每个子区域内部使用经典的全隐格式进行计算.最后在界面处使用全隐格式进行校正（本质上这一步计算是显式计算）.我们给出了一维与二维情形下的保正并行差分格式,并相应的给出了无条件稳定性证明.数值实验显示此并行格式具有二阶数值精度,而且无条件稳定性与保正性也均在数值实验中得到验证.     

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…     

不可压缩流动的并行数值方法

不可压缩流动的数值模拟是计算流体力学的重要组成部分. 基于有限元离散方法, 本文设计了不可压缩Navier-Stokes (N-S)方程支配流的若干并行数值算法. 这些并行算法可归为两大类: 一类是基于两重网格离散方法, 首先在粗网格上求解非线性的N-S方程, 然后在细网格的子区域上并行求解线性化的残差方程, 以校正粗网格的解; 另一类是基于新型完全重叠型区域分解技巧, 每台处理器用一局部加密的全局多尺度网格计算所负责子区域的局部有限元解. 这些并行算法实现简单, 通信需求少, 具有良好的并行性能, 能获得与标准有限元方法相同收敛阶的有限元解. 理论分析和数值试验验证了并行算法的高效性     

一类刚性大系统的并行组合方法

本文针对一类分解的刚性大系统提出一种并行组合方法（ＰＣＭ）,该方法将系统分割的并行化方法与并行化方法相结合,采用并行显式Ｒｕｎｇｅ－ｋｕｔｔａ（ＲＫ）方法求解非刚性子系统,采用并行Ｒｏｓｅｎｂｒｏｃｋ方法求解刚性子系统,文中讨论了方法的相容阶、并对方法的收敛性进行了分析,数值结果表明该方法对于分解的刚性大系统的求解是实用和有效的。     

线性互补问题的异步并行多分裂松弛迭代算法

将求解线性方程组的异步并行多分裂松弛迭代算法推广到线性互补问题.当问题的系数矩阵为H-矩阵类时,证明了算法的全局收敛性.     

并行求解约束优化问题的QP-free型算法

针对约束块可分的最优化问题,引入序列线性方程组方法和有效集策略,提出了一个求解约束块可分优化问题的QP-free型并行变量分配（PVD）算法.算法中用三个系数具有对称结构的线性方程组来代替PVD算法中的二次规划问题以求解线搜索方向,避免了约束不相容,减小了计算量.并且算法不要求约束是凸的.最后证明了QP-free型PVD算法的全局收敛性.     

并行多机调度问题的一种遗传算法

运用遗传算法对最小化完工时间的并行多机调度问题进行了研究，给出了最小完工时间的一个下界，由此提出了初始种群的一种构造方法，并用计算实例表明该方法适用于大规模并行多机调度问题     

非线性极大极小系统全局优化算法的分析

非线性极大极小系统的全局优化可用于柔性制造和智能交通的决策与控制.实现了非线性极大极小系统的全局优化算法的仿真,并进行了计算时间分析.数值实验表明了全局优化算法的可行性.算法的计算时间主要由系统的优化极大射影矩阵数目决定,而优化极大射影矩阵数目与系统解析式中单极大式的系数紧密相关,系数取值越分散,简约极大射影矩阵的效果越好,计算效率越高.     

计算多项式函数的全局下确界和全局最小值的有效算法

通过捕获所谓的严格临界点, 本文提出了一个计算实多项式函数的全局下确界和全局最小值的有效方法. 对于实数域R 上一个n 元多项式f, 该方法可用来判定f 在Rⁿ 上是否具有有限的全局下确界. 在f 具有有限的全局下确界的情况下, f 的下确界可严格地表示为码(h; a, b), 其中h 是一个实单元多项式, a 和b 是使得a < b 的两个有理数, 而(h; a, b) 代表h(z) 在开区间]a, b[ 中仅有的实根.此外, 当f 具有有限下确界时, 本文的方法可进一步判定f 的下确界能否达到. 在我们的算法设计中,著名的吴方法起着重要作用.     

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.     

外推瀑布式多网格法的OpenMP并行化

基于外推瀑布式多网格法(EXCMG)程序的性能分析, 采用共享存储编程标准OpenMP对EXCMG法的Fortran程序进行了并行处理,极大地提高了原串行程序的计算效率.在双核PC机和机群的一个八核SMP节点上分别进行了数值试验.结果表明: 在不改变串行程序结构的前提下, 仅对EXCMG程序中最耗时的三个子程序并行处理, 双核下并行效率可高达90%;八核下两分钟内可求解上亿个未知数的椭圆边值问题, 精度达到10^-10.     

抛物型时间周期问题的Schwarz波形松驰方法

周期稳态是科学和工程系统中一类重要的运行状态,其计算复杂度远高于相应的初值问题,因此有更迫切的并行计算需要.我们提出了计算抛物型方程时间周期解的并行方法—基于区域分解(又称Schwarz方法)的波形松驰方法,该方法只需在子区域上求解较低维的周期问题.我们分析了两种不同的传输条件下方法的收敛性,并用数值实验支持了理论结果.     

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     

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     

融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法

属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法.针对大数据环境下高维数据的属性约简问题,提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法.首先,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异、重新定义阻塞机制的信息素更新,提出了并行改进的二元蚁群算法MRIBACO.其次,以并行二元蚁群算法作为离散解空间的搜索策略,结合分形维数提出了属性选择模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法计算效率更优,同时表明了其有效性与稳定性.     

一种求解单调变分不等式的部分并行分裂LQP交替方向法

LQP交替方向法是求解可分离结构型单调变分不等式问题的一种非常有效的方法.它不仅可以充分地利用目标函数的可分结构,将原问题分解为多个更易求解的子问题,还更适合求解大规模问题.对于带有三个可分离算子的单调变分不等式问题,结合增广拉格朗日算法和LQP交替方向法提出了一种部分并行分裂LQP交替方向法,构造了新算法的两个下降方向,结合这两个下降方向得到了一个新的下降方向,沿着这个新的下降方向给出了最优步长.并在较弱的假设条件下,证明了新算法的全局收敛性.     

基于随机矩阵的差分代换算法的完备化

本文利用有限核原理,给出了基于随机矩阵的逐次差分代换方法的一个完备化.获得了判定多项式半正定性的完全算法.此算法可进一步应用于计算有理函数的全局最优值.与常用的数值最优化方法不同的是,本方法获得的是精确符号解.