国产异构系统上的HPCG并行算法及高效实现

HPCG基准测试程序是一种新的超级计算机排名度量标准.该测试基准主要用于衡量超级计算机解决大规模稀疏线性系统的能力,更贴近实际应用,近年来广受关注.基于国产超级计算机研究异构众核并行HPCG软件具有非常重要的意义,其不仅可以提升国产超级计算机HPCG的排名,还对很多应用提供了并行算法、优化技术等方面的参考.面向某国产复杂异构超级计算机开展研究,首先采用了分块图着色算法对HPCG进行并行,并提出一种适用于结构化网格的图着色算法.该算法并行性能高于传统的JPL、CC等算法,且着色质量高,运用于HPCG后,迭代次数减少了3次,整体性能提升了6%.分析了复杂异构系统各个部件传输的开销,提出一套更适用于HPCG的任务划分方法,并从稀疏矩阵存储格式、稀疏矩阵重排、访存等角度开展了细粒度的优化.在多进程计算时,还采用内外区划分算法将核心函数SpMV、SymGS中的邻居通信操作进行了隐藏.最终整机测试时,性能达到了国产超级计算机峰值性能的1.67%,与单节点相比,整机弱可扩展性并行效率达到了92%.     

结合模拟退火与规则约简的模糊系统优化方法

从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP（Back Propagation）神经网络、径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络以及经典的模糊算法WM（Wang-Mendel）在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明：该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。     

基于高斯曲率的蛋白质嵌入到对称低温电镜密度图的方法

为了解决低温电镜三维重构得到的对称生物大分子三维结构分辨率低的问题,提出一种新的基于高斯曲率计算的自动化的方法.通过计算生物分子表面的高斯曲率和优化模型等数学方法把单个蛋白质或其他亚基嵌入到对称的低温电镜密度图中,通过计算蛋白质和对称低温电镜密度图的离散高斯曲率来定义特征点,对低温电镜密度图,利用K-means分类来定义相应的特征点.用均方根偏差值、曲率的交叉关联系数和优化模型来匹配对应的特征点,用最小二乘法计算旋转矩阵和平移向量.最后,用同样的方法把其他部分也嵌入到对称的生物大分子中.给出了椭球体x~2+y~2/2+z~2/3=1的解析高斯曲率和数值计算的高斯曲率的比较、蛋白质1DOR的高斯曲率计算和特征点的计算结果、蛋白质1DOR和2REC的分子装配结果可视化.数值实验结果表明所提出来的一系列的方法是准确和有效的.     

集值信息系统的粗糙熵

熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的拟序关系,在此基础上引入了粗糙熵,讨论了粗糙熵的最大、最小值,并证明了粗糙熵的单调性。     

系统Hα中的子代数的广义重言式理论

将多值逻辑系统H_α（0≤α≤1）中的广义重言式理论进行推广,讨论其序稠密子代数的广义重言式理论,利用可达广义重言式概念在系统H_1/2的序稠密子代数中给出F（S）的一个分划,并把系统H_1/2中的相关结论推广到系统H_α（0≤α≤1）中。     

一类代数免疫度达到最优的布尔函数的构造

给出了一种具有最优代数免疫度的偶数元布尔函数的构造,同时还给出了一种具有最优代数免疫度的平衡旋转对称偶数元布尔函数的构造.在构造过程中用到了线性代数和组合计数中的有关结论,这些函数对代数攻击均有很强的抵抗能力.构造的平衡旋转对称布尔函数还可用在Hash算法的轮函数中,增加了算法的安全性.     

循环ALCN-Tbox具有模型的条件

分析了带循环定义的描述逻辑系统ALCN的研究现状和存在的问题,研究了循环ALCN-Tbox具有模型的条件,指出了Baader文中命题2.9(LetTbe a terminology such that each cycle inGTcontains an even number ofnegative arcs.ThenTis monotone)的错误,并对该命题进行了修改,给出了循环ALCN-Tbox具有不动点模型(最小不动点模型和最大不动点模型)的条件.     

一种带有链约束的连续型批处理机调度问题

针对链式约束下工件释放时间和工期同序的情况,证明了即使所有工件都是单位加工时间时,极小化最大拖期问题也是强NP-难的.对于工件的零时刻都到达且同一链中工件工期相同的特殊情况,给出了多项式时间的最优算法.     

基于数据挖掘的肝阳上亢证的症状敏感性研究

应用偏微分效用分析方法对中医肝阳上亢证的症状敏感性进行了研究,绘制出了程度影响参考曲线。在此基础上,又对研究对象进行了深度挖掘分析,得出了在限定性条件下症状对肝阳上亢证影响敏感性的一般性结论。提出了诊断-治疗参考模型的设想。     

求解稀疏连续线性系统的自适应SGCRO-DR算法

GCRO-DR方法是求解一系列连续线性系统常用迭代方法.本文首先提出了simpler GCRODR方法,在单个循环中它的计算成本比GCRO-DR更少.本文为了避免算法的不稳定性问题和内存溢出问题,并提高simpler GGRO-DR算法的收敛性,引入了重启参数自适应策略.另外,在用该方法求解大型连续线性系统需要多次重启次数情形以及相邻系数矩阵之间谱信息相关情形,本文利用重启参数自适应策略提供的学习样本,通过强化学习来选取一个比较好的重启参数.最后,数值实验证明了所提三类算法的有效性.