地球物理数据处理与并行计算

地球物理勘察的新技术、新方法对计算机的速度和内存提出了严峻的挑战．数据处理量的快速增加，使当今单计算机已难以满足其计算需求，采用并行计算技术来提高处理速度成为良好的解决方案．讨论和分析了并行计算在地球物理数据处理中的研究现状和进展：在地震方法中，各种并行处理方法已经取得较多研究成果，并在大型并行计算机上广泛应用；非地震方法中，主要基于COW机群的一些并行方法也进行了试验并得到初步应用．     

基于网络并行计算的分布式并行遗传算法的结构优化

网络并行计算是当今并行计算发展的新方向．在网络并行环境下探讨了并行遗传算法进行结构优化设计及其算法的实现方法．并在四台PC机组成的网络平台上,进行了桁架结构优化设计的数值测试．计算结果表明,设计的并行算法在网络并行计算环境中具有较高的加速比和效率,同时验证了并行遗传算法用于结构优化是可行的和有效的．     

基于Matlab机群的分布式并行图像匹配算法

分析了Matlab并行计算工具箱中各部件的关系,对分布式并行计算环境中的关键参数进行了设置,构建了并行计算机群。将基于Matlab机群的分布式并行处理引入到图像匹配中。以灰度相关匹配算法为例,结合并行处理对图像灰度匹配进行并行实现。实验结果表明：并行化处理能有效缩短匹配时间,对进一步研究并行图像处理有一定的指导意义。     

基于PC集群并行CFD算法实现

计算机与数值计算技术的迅猛发展催生了计算流体力学这门交叉学科．单机性能的提高使得计算流体力学得到迅速推广，成为一般工业过程基本设计分析工具．然而对于流动机理的细节研究以及工业应用大规模设计计算问题，PC机几乎无能为力．因此，尝试进行并行计算具有重要意义．提出了一套基于PC集群和消息传递界面的并行CFD算法，用高性能PC机组建计算网络来提供大型计算能力；搭建了一套双节点的集群系统，并设计了SPMD并行CFD计算程序，同时实现了计算域自动分解及子区的重新编号，结果重构和输出．对典型的后台阶流动进行计算以此来验证算法的正确性，计算结果表明：结果与顶级商业软件Fluent串行计算结果吻合较好．对不同长宽比和网格数目的后台阶流动进行了并行计算，计算结果显示该算法具有较高的并行效率．     

采用动态缓冲池的SOAP并行通信模型

为了提高simple object access protocol（ SOAP）的通信性能,有效地支持多机群网格上的并行计算,提出了SOAP并行通信模型．利用并发数据流、动态缓冲池技术、压缩编码技术和并行流水机制,通过内存储器实现了通信资源和计算资源的并行运行．描述了模型的主要部件、体系结构和通信过程．分析和实验表明,该模型具有良好的通信效率并可有效支持并行计算,能满足网格并行计算的需求．     

几种并行编程框架在数据挖掘领域的比较

将机器学习并行化是进行海量数据挖掘的重要方式,但由于并行计算框架、机器学习算法的多样性,导致计算框架的选取及算法并行化存在着困难。本文对几种常见的并行计算框架的模型结构和工作机理进行了分析,根据算法中变量的依存关系将其分类,并将这几类算法进行了实验对比。实验结果表明,算法中变量的依存关系对其在并行化后的性能有巨大的影响。     

匹配场目标定位的并行遗传算法实现

针对匹配场声源定位算法中存在的固有并行性,构建了匹配场声源定位的并行计算算法框架,并引入并行遗传算法作为匹配场处理的寻优工具.根据匹配场处理的实际特性,对并行遗传算法的操作算子及评估标准进行了合理设计,使其快速收敛.以网络互联的双核PC机作为并行计算硬件平台,在Windows XP操作系统和MPI并行环境中对匹配场定位的并行算法进行了测试和分析.研究表明:采用并行遗传算法实现匹配场声源定位方法优于传统网格法,可有效节省算法运行时间,快速实现声源定位.     

LINUX系统下PC机局域网并行计算环境的实现与测试

为了解决CFD技术在实际使用中碰到的计算资源紧张问题,提出了PC机局域网并行计算的思路.对LINUX操作系统、局域网的组建和网络并行环境MPI的实现进行了研究.搭建了并行计算平台,并利用商用CFD软件对该平台的基本工作性能进行了测试.结果表明:当网格数量超过50万时,两台计算机并行效率超过67.9%;四台计算机并行效率超过52.8%,随着网格数量增加,并行效率逐步得以提高,当网格数量接近200万时,并行效率分别达到168.58%和145.62%,出现了超线性现象.     

基于LogP模型的MPI广播算法的性能分析与评价

LogP模型是描述并行系统的有效模型,广播是MPI并行编程中常用的通信类型.基于LogP模型,对常用的4种广播算法进行了理论分析,得出了各自的执行时间或上下界,从而有效地区分出了各个算法的利弊及最适合的并行计算环境.该分析具有通用性,同样可以用于MPI其他通信类型算法的分析、选择与设计.     

基于MPI的网络并行计算系统构建及分析

从硬件、网络配置及姗的使用3个角度详细阐述网络并行计算系统的构建方法和配置过程．在此基础上,采用基于IVIPI的并行程序设计方法进行并行计算的实验和测试,并结合加速比和效率的结果对系绞进行性能分析．实验证明,用局域网搭建的网络并行计算系统更适合于粗粒度的并行计算任务     

基于元胞自动机的沙堆模型并行计算

为了研究大规模沙堆模型的自组织临界性,必须进行大量计算,为了克服原有串行计算技术浪费大量时间的缺点,引入并行计算技术。利用MPI消息传递和C语言,采用主从模式编程实现沙堆模型的并行算法。仿真实验结果表明：当模型格点总数不大时,并行计算的优势并不能很好地体现出来;但当模型规模增大到L≥200后,并行计算时间大大缩短,取得较好的加速比。将并行计算技术应用到二维沙堆模型,将会减少大规模模型的计算时间,提高计算效率,为下一步研究自组织临界性是否具有尺度效应提供可借鉴的经验。     

连续交通流模型的并行计算

为了降低连续交通流模型并行计算的实现难度,参考离散交通流模型并行计算的框架,提出了一套连续交通流模型并行计算的框架.该框架包括同步机制、基于网格的区域分解方法和边界缓冲模型,其中同步机制采用与离散交通流模型并行计算相同的主从结构的同步机制,基于网格的区域分解方法和边界缓冲模型分别用来实现任务的分解和提供仿真计算时所需的交互数据.实验中,选用了一个大规模路网进行验证,结果表明应用这一框架,可以方便地实现连续交通流模型的并行计算,提高连续交通流模型运算的速度,从而满足了智能交通系统中大规模交通路网实时、高效和动态仿真的需求.     

立面二维水库水温模型的并行研究

对水库水温进行预测时,传统SIMPLE算法在每个时间步上都要顺序计算流场和压力场,并进行修正,效率较低。结合其压力修正原理,提出对流场和标量方程、系数矩阵与方程求解分别进行并行处理,应用于宽度平均的立面二维水库水温模型,采用Intel四核处理器进行计算,预测结果显示串并行结果完全一致,加速比达1.5,有效地提高了该模型的计算效率。     

基于AMESim的液压并联机构建模及耦合特性仿真

针对液压六自由度并联机构，采用AMESim和Simulink分别对单缸液压系统及平台机构部分建模，建立了液压并联机构的通用仿真模型.在AMESim模型中单缸系统的等效负载为Simulink模型反馈的负载力而非等效质量.联合仿真模型详细考虑了液压系统，保证了系统的精度，为研究液压并联机构提供了便捷的理论分析手段.通过联合仿真模型研究了并联机构由于液压缸不一致带来的耦合特性.数值仿真结果表明，当液压缸性能不一致时会出现耦合现象，耦合度随着液压缸性能不一致程度的增大而增强.在并联机构设计时，必须保证液压缸性能的一致性.     

基于动态轮廓模型的微分域网格变形

提出了一种在线性空间中近似保持几何特征、骨架和体积特征的微分域网格变形技术,即基于动态轮廓模型的微分域网格变形.动态轮廓模型概括了网格的能量形式,通过保持它的不变性,从而达到骨架和体积的近似不变.由于动态轮廓模型是通过线性计算获得的,跟网格微分域方法融合后是一个线性的能量最小问题,从而达到用户操作的实时性.通过例子证明,基于动态轮廓模型的微分域网格变形技术能够很好地保持网格的几何特征、骨架和体积特征,且能做到实时交互.     

OFDM系统中基于降维PARAFAC模型的信道估计方法

针对采用正交频分复用(OFDM)技术的阵列天线系统,提出了一种基于降维平行因子(PARAFAC)模型的多径信道估计方法.该方案对单输入多输出(SIMO)场景下的接收信号进行建模,构造出具有空-时-频3个维度的PARAFAC信号模型,利用截尾奇异值分解(SVD)法对该模型进行降维,并采用三线性交替最小二乘(TALS)算法对降维后的信号模型进行拟合,实现了信号到达角(AOA)和传播时延的联合估计.与传统PARAFAC分解方法相比,所提方法在拟合过程中占用的存储空间更少,收敛速度更快.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

实用的数据分析方法──重抽样回归分析法

文章较详细地讨论了将重抽样方法应用于回归分析，包括一元线性回归，多元线性回归以及非线性回归，并列举了计算实例。鉴于一元线性回归应用的广泛性，还特别提供了计算程序，以供读者使用。     

有限元问题的并行求解

根据有限元结构的特点，可以使总体有限元网格成为一列覆盖结构，并利用单元内部计算的独立性，实现了限元方程的并行求解。文中的两个并行计算过程实现了树形结构递归计算，描述了有限元问题的并行求解过程。     

基于MPI+OpenMP混合编程模型的城市路网最短路径并行算法

针对城市路网最短路径求解计算量庞大、实时性要求高的问题,提出了用Floyd算法为核心的MPI+OpenMP混合编程模型来解决这个问题。MPI+OpenMP混合编程提供结点内和结点间的两级并行处理,能充分利用共享存储模型和消息传递模型的优点,有效改善系统性能,提高系统计算速度。经由长春市路网验证可知,混合模型比MPI模型具有更好的加速比和运算效率,并且随着计算节点个数的增加,加速比提高幅度更大,表明MPI+OpenMP混合模型有着更好的可扩展性。