全文获取类型
收费全文 | 2篇 |
免费 | 48篇 |
国内免费 | 2篇 |
专业分类
数学 | 1篇 |
物理学 | 50篇 |
综合类 | 1篇 |
出版年
2023年 | 1篇 |
2022年 | 1篇 |
2021年 | 1篇 |
2019年 | 1篇 |
2018年 | 2篇 |
2016年 | 1篇 |
2015年 | 2篇 |
2014年 | 2篇 |
2010年 | 1篇 |
2009年 | 1篇 |
2008年 | 1篇 |
2007年 | 2篇 |
2006年 | 1篇 |
2005年 | 3篇 |
2004年 | 3篇 |
2003年 | 1篇 |
2002年 | 1篇 |
2001年 | 1篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
1990年 | 1篇 |
1989年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
1986年 | 1篇 |
1985年 | 1篇 |
1984年 | 1篇 |
1983年 | 1篇 |
1982年 | 1篇 |
1981年 | 1篇 |
1980年 | 1篇 |
1979年 | 1篇 |
1978年 | 1篇 |
1977年 | 1篇 |
1963年 | 1篇 |
排序方式: 共有52条查询结果,搜索用时 78 毫秒
11.
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. 相似文献
12.
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. 相似文献
13.
The localization length and density of states of carbon nanotubes are evaluated within the tight-binding approximation. By comparison with the corresponding results for the square lattice tubes, it is found that the hexagonal structure affects strongly the behaviour of the density of states and localization lengths of carbon nanotubes. 相似文献
14.
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. 相似文献
15.
Fu-Zhou Chen 《中国物理 B》2021,30(8):80202-080202
We propose an improved real-space parallel strategy for the density matrix renormalization group (DMRG) method, where boundaries of separate regions are adaptively distributed during DMRG sweeps. Our scheme greatly improves the parallel efficiency with shorter waiting time between two adjacent tasks, compared with the original real-space parallel DMRG with fixed boundaries. We implement our new strategy based on the message passing interface (MPI), and dynamically control the number of kept states according to the truncation error in each DMRG step. We study the performance of the new parallel strategy by calculating the ground state of a spin-cluster chain and a quantum chemical Hamiltonian of the water molecule. The maximum parallel efficiencies for these two models are 91% and 76% in 4 nodes, which are much higher than the real-space parallel DMRG with fixed boundaries. 相似文献
16.
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. 相似文献
17.
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. 相似文献
18.
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. 相似文献
19.
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. 相似文献
20.
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. 相似文献