基于格子波尔兹曼模型的图像去噪

 Perona 和 Malik提出的各向异性的扩散模型存在着模型不稳定、图像灰度容易产生"阶越"现象等缺陷.本文通过在格子波尔兹曼各向同性扩散模型的网格点间加入跨膜介质,建立了格子波尔兹曼各向异性扩散模型.该模型中前向扩散过程占据了主导作用,因而是稳定的.实验分析表明,该模型很好地解决了P-M模型存在的灰度"阶越"现象,处理结果具有更高的峰值信噪比.     

格子Boltzmann方法处理复杂边界新进展

格子玻尔兹曼方法是相对较新的计算流体力学方法,具有其独特的优点,如自然并行计算以及复杂边界的处理．在日益重要的高性能计算上,将发挥越来越大的作用．在已经较为成熟的计算模型基础上,为计算复杂几何边界对流场的作用,大量学者提出了各类针对格子玻尔兹曼方法的边界处理格式．边界处理方式对计算的影响主要有三个方面：计算精度,算法稳定性以及并行性．本文简单介绍格子玻尔兹曼方法在边界处理上的一些最新进展．并通过对实际算例的计算比较各类边界处理方式的优劣．     

格子Boltzmann并行程序的优化与性能分析

基于现代计算机的多级存储结构,采用消息传递并行编程模型对格子Boltzmann并行程序进行了Cache优化.实验结果表明,优化后的程序能够减少80%的Cache缺失,性能提高20%,而且经过预处理的并行程序性能也有很大提高.     

法国力学家Paul Germain

今年8月底,在法国东南部风景秀丽的科学城格勒诺布尔(Grenoble),将召开国际理论与应用力学大会(ICTAM),这是国际理论与应用力学联合会(IUTAM)的例会.法国科学院院士Paul Germain 教授将担任这个会议的主席.本文把Paul Germain 教授的简要情况介绍给读者,以促进中法学者的相互了 ...