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1.
Simulating turbulent liquids with breaking waves and splashes is among the most desired features in fluid animation. Lagrangian methods such as Smoothed Particle Hydrodynamics method (SPH) are a promising way to capture such properties . However, the Particlebased liquid surface simulation has not been applied very well since its consumption is way too large. This paper derives the governing equations in SPH approaches and parallelizes the dynamicsbased surface simulation with the MapReduce program models which apply the SPH approach in Cloud Computing. Compared to the serial methods , this approach obtained a 3.11 times speedup on the experimental platform.  相似文献   
2.
杨佐希  汤娜  汤庸  潘明明  李丁丁  叶小平 《软件学报》2020,31(11):3519-3539
时态索引作为一种高效管理和检索时态数据的有效手段,一直是时态数据领域的研究热点.提出了一种基于时序分区的时态索引技术TPindex.首先将海量时态数据的时态属性映射到二维平面上,对平面上的“有效时间”点进行采样处理,通过使用自上而下,自左而右的时序分区方法将平面划分成若干个均匀的区域.其次,使用基于拟序关系的线序划分算法对每个分区中的数据构建数据结构,并建立基于“有效时间戳”的全区索引,实现“一次一集合”的数据查询操作.再次,还提出了使用分文件存储线序索引的模式将分区线序索引磁盘化,同时可以结合多线程技术并行处理数据,充分利用现代化硬件资源以满足海量数据下的高性能需求,提高索引性能.另一方面,我们还研究了海量时态数据下TPindex的增量式更新操作.最后,设计相应的仿真实验,通过与现有的代表性工作进行对比评估,验证了所提出方法的有效性和实用价值.  相似文献   
3.
Barnes近似最近邻算法是当前匹配性能优秀的近似块匹配算法,将其应用于稠密光流的计算中,并与OpenCV中实现的两种稠密光流算法进行对比。针对Barnes算法不易并行化的不足,对Barnes算法中的传播过程进行修改,使其易于在GPU上实现并行加速。实验表明,经并行加速后的光流算法比原算法快两倍以上,而在精确度上与原算法接近,并且都优于OpenCV实现的两种稠密光流算法。  相似文献   
4.
针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在初始中心敏感,节点间通信开销大以及集群效率低下等问题,提出了基于网格密度和局部敏感哈希函数的PBGDLSH-MR并行化聚类算法。首先,对初始数据集提出网格密度策略(GDS)获取初始中心点,有效避免了随机选取引起的初始中心敏感的问题;其次,提出基于局部敏感哈希函数的数据分区(DP-LSH)用于投射关联性较大的数据对象到同一子数据集中,得到map上的数据分区,并设计相似性度量公式(SI)对数据分区结果进行评价,从而降低了节点间的通信开销;接着设计自适应分组策略(AGS)处理数据分区中数据倾斜的问题,进而有效地提高了集群效率;最后,结合MapReduce计算模型并行挖掘簇中心,生成最终聚类结果。实验结果表明,PBGDLSH-MR算法的聚类效果更佳,同时在大数据环境下能有效地提高并行计算的效率。  相似文献   
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