大规模矩阵乘积的几个并行算法

给出了微机网络并行计算环境和拥有共享内存的并行计算环境下大规模矩阵相乘的几种并行算法,分析了这些算法的计算和通讯时间复杂性,在多台微机上安装并行消息传递机制MPI(message passing interface),构成微机网络并行计算环境,在该环境下对所给算法作了数值试验,结果表明所给出的算法非常有效,同时在程序没有改动的条件下,将微机网络并行环境下的程序移植到具有共享内存的并行计算机IBMP650上,结果表明,所给算法具有更高的加速比和并行效率。     

微机小型网络并行计算系统的搭建与讨论

详细讨论了微机网络并行计算（集群系统）的模式（包括抽象模型和物理模型）、网络分层协议和协议。着重研究了基于消息传递接口的并行计算环境。使用语言编写了并行测试程序,并分析了测试结果。利用微机来架构并行计算环境,有较高的性能价格优势和较大的可扩展性,使微机解决大运算量问题成为可能。     

直接数值模拟中三对角方程组并行算法研究

为了提高大规模直接数值模拟（DNS）中三对角方程组的并行求解效率，提出了一种并行分裂算法.
该算法基于Wang的分裂算法，采用平均分配策略划分三对角方程组，利用非阻塞通信模式取代阻塞通信模
式，以原有空间存储新的计算结果.在Linux集群服务器上进行了两种不同规模三对角方程组的实现，并研
究了不同节点数目与计算规模下的计算时间和加速比.结果表明，该算法的计算与通信重叠度高，计算步
骤和存储开销小，具有较高的并行计算效率.在百兆网络条件下，从1×105规模矩阵开始具有明显并行优
势，并且随矩阵规模增大，加速比不断提高.该算法适用于大规模三对角矩阵的并行计算.     

结构高性能计算中的并行有限元方法

综述了在结构高性能计算中的并行有限元方法的研究现状,其中包括利用普通微机构建的并行计算集群(通常称为Beowulf系统),对该领域的未来发展趋势作了展望;指出了在未来结构高性能计算中,网络并行计算集群环境下的并行有限元方法必定成为一种重要的必不可少的方法。     

确定Pn的子空间交的基的方法

本文给出一种P^n的子空间交的基的方法：首先寻找到两个生成子空间V1=L（α1,α2,…,αm）与V2-L（β1,β2,…,βk）各自一组基,对于任意α∈P^n用所求的各自基来表示,由此构成的齐次线性方程组的基础解系就是α在两个子空间基下的坐标,从而来确定子空间V1∩V2的一组基。     

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．     

一种新的并行分类算法

提出一种建立在由独立的处理器构成的计算机网络（例如由Ｔｒａｎｓ－ｐｕｔｅｒ构成的计算机网络）上的并行分类算法，用以解决分布式数据库的分类计算问题。本文基于并行算法应与并行计算的拓扑结构相匹配的思想，设计了一种旨在减小处理器之间通讯开销的网络结构。在这样一种并行计算环境中，每个处理器运行同样的程序，计算负载均匀分布在每个处理器中，因而算法具有高度的并行性。同时这种基本结构还可以灵活地不断扩展，且随着网络的不断扩大，该并行算法的并行加速性更高。     

反向累加生成及其生成空间

给出了反向累加生成的定义，主要讨论反向累加生成基矩阵构成，得到了反向线性累加生成空间。     

线性累加生成空间

给出了线性生成的定义，主要讨论什么样的元素才能构成生成基矩阵的问题，由此得到了线性累加生成空间。     

关于纯矩阵与位似关系问题研究

在什么条件下向量空间V的一个线性变换是位似的，在哪些条件下一个n阶矩阵是纯矩阵。本通过对上述问题研究的同时，也得到位似与纯矩阵之间关系的一些结论。     

一种基于网络数学分割的分解协调潮流并行算法

研究了PC机群计算环境下的电力系统潮流计算模型,结合基于节点分割的网络分块方法和PC机群环境的特性,提出了一种基于网络数学分割的电力系统潮流分解协调算法,将大规模互联电力系统分解成若干子网络,通过分配于各个PC机的各个子网络之间的分解协调计算,获取加速比。利用该算法对IEEE标准系统进行了潮流计算测试,结果表明,该算法具有较高的加速度和计算精度,适合在网络计算环境中实现。     

区域分解并行有限元计算方法研究

按照区域分解算法“分而治之”的思想,研究了在普通PC机群上实现大规模并行有限元计算的方法.针对PC机群的特点,有限元计算数据采用分布式存储策略,方程组的求解采用并行预处理共轭梯度算法.采用C++语言及MPI消息传递接口开发了基于PC机群的并行有限元计算程序,利用6台计算机对247871个单元的有限元模型进行了并行求解,并行加速比达到5.26.验证了程序的可靠性和高效性.     

面向对象的MPI网络并行有限元程序开发

以区域分解算法为基础,按照面向对象的程序设计方法,采用C 语言开发了PC机群环境下MPI网络并行有限元计算程序.     

武器系统并行仿真中面向对象的数据库的建立

目的　研究武器控制系统并行仿真中的枪炮、目标三维实体模型数据、动力学模型数据、多媒体环境模型数据的组织策略 .方法　对所用数据按对象组织、归纳、整理 ,形成一个独立的数据库 .结果　设计了一个用于兵器并行仿真的实用数据库结构 .结论　根据面向对象的方法建立的数据库适用于武器并行仿真     

承压热冲击问题的有限元并行计算

反应堆压力容器在承压热冲击下的安全性进行评定计算量极大,为提高计算速度及精度,对此类问题建立了有限元并行计算模型.在并行计算中,为使各处理器间负载相对平衡,通信量减小,在有限元网格划分阶段采用多级划分算法.在PC机群消息传递环境PVM下采用主/从编程模式,用Fortran语言实现了该计算模型,最后以某核电站300 MW机组在Rancho Seco承压热冲击下的安全性分析为例检验并行计算模型.计算结果表明所建模型的计算效率随着问题规模的增加而逐渐提高.     

并行求解大型稀疏线性方程组的研究概况

本文全面总结了当前并行求解大型稀疏线性方程组的两种主要方法－直接法和迭代法。分析了它们的特点,同时指出了结合预条件子的Ｋｒｙｌｏｖ子空间迭代法是目前并行求解大型稀疏线性方程组的最主要方法。