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改进的并行高斯全主元消去法 总被引:1,自引:0,他引:1
为减少Gauss全主元消法的运行时间,用多进程与多线程混合的方式对其进行了并行化,同时对该算法进行了改进.采用MPI并行I/O技术提高读取数据文件的速度,降低对内存的需求;采用标志数组避免了选主元后换行带来的通信开销;使用线程模型确定最优线程数,提高运行消去的速度;通过预先发布机制降低回代求解步骤的时间复杂度.实际运行结果表明,随着方程组阶数增大,加速比也逐渐增大,对于5000元的方程组,8进程同时运行,加速比可达6.68,并行效率稳定在0.85左右.这表明该算法具有可扩展性和稳定的并行效率,适用于大规模并行计算. 相似文献
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崔辰州 于策 肖健 何勃亮 李长华 樊东卫 王传军 曹子皇 范玉峰 洪智 李珊珊 米琳莹 裘实 万望辉 王建国 王甲卫 尹树成 郝晋新 薛艳杰 刘梁 陈肖 张海龙 谌俊毅 乔翠兰 苏丽颖 《科学通报(英文版)》2015,(Z1):445-449
天文学已经进入数据密集型时代或者说大数据时代.面对海量天文数据在存储、计算、网络、软件、算法乃至工作模式等方面的需求和挑战,天文学家连同计算机和信息技术领域的专家正努力使基于科学数据的知识发现过程变得更加容易.虚拟天文台旨在实现科学数据的互操作,打造一个全球性的数据网格.天文信息学则从分支学科的高度来考虑天文学的长远发展.数据挖掘和知识发现在数据密集型时代大有可为,自身也必将获得长足发展.本文简要论述天文学研究在数据密集型时代所面临的挑战,介绍虚拟天文台理念和最新进展,探讨天文信息学发展的必要性和所包含的研究内容,阐明数据挖掘和知识发现的必要性和发展方向. 相似文献
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