关于科学计算用数字电子计算机字长问题

本文将对大型数字计算机的字长、计算速度和内存之间的匹配关系式作了简化的研究,以便简便、粗略地估计有效位数的可能值和相应速度下计算机的字长。本文还对若干实际数字试验结果进行了讨论。     

大规模科学与工程计算中舍入方式对计算置信度的影响

在许多实际应用问题的大规模精密化数值模拟中,存在很多影响计算置信度的因素．本文通过几个有代表性的算例,研究了计算机字长舍入方式的不同对数值模拟置信度的影响．如果在算法实施中舍入方式是随机的或“交替舍入”,使得计算机字长舍入造成的误差具有随机抵消的特点,则对计算结果不会造成显著影响;如果总是采用固定的“只舍不入”或“只入不舍”方式,则计算出现明显误差．由此表明,在针对复杂问题的大型数值模拟过程中,当某些计算环节需要进行数据截断时,应设计合理的算法,从而才能保证大规模科学计算的高置信度．     

高分辨率数值计算研究

高分辨率计算是高置信度计算中一个极其重要而复杂的研究问题。相对传统的数值计算,高分辨率计算对计算机系统和应用程序(物理建模、参数、计算方法和算法等)提出了很高的要求。并行计算机的发展为大规模科学计算,特别是数值计算分辨率的提高提供了条件。同时,数值计算分辨率的提高也对计算机的计算能力、计算方法、物理建模和参数等提出了新的、更高的要求。本文以一个二维流体力学程序计算平面爆轰问题为例,研究在计算分辨率提高时初始起爆区域、时间步长、网格构造、人为粘性、计算机模拟误差、计算量增长等方面出现的问题,提出了相应的解决办法,提高了计算的精确度。     

纵横加工向量机原理

本文讨论以中小规模集成电路为基础的巨型机。 文中从分析伊里阿克IV入手,特别是对于它不能直接使用大容量中速主存和使用不很方便等问题进行了讨论,在这个基础上,提出了“纵横加工向量机”。“纵横加工向量机”分别克服了或部分地克服了伊里阿克IV的不能直接使用大容量主存储器、使用不很方便、器材较费、效率枚低和有效使用范围较窄等不足之处。 文中介绍了纵横加工向量机的原理、基本算法、存在问题和解决办法。 文中讨论了纵横加工向量机具有横向加工的优点。这点比通常的纵向加工向量机(例如STAR-100)对存储系统供数能力的要求,降低了三倍以上。     

求解互补支持向量机的非单调信赖域算法

求解支持向量机的核心问题是对一个大规模凸二次规划问题进行求解。基于支持向量机的修正模型,得到一个与之等价的互补问题,利用Fischer-Burmeister互补函数,从一个新的角度提出了求解互补支持向量机的非单调信赖域算法。新算法避免了求解Hesse矩阵或矩阵求逆运算,减少了工作量,提高了运算效率。在不需要任何假设的情况下,证明算法具有全局收敛性。数值实验结果表明,对于大规模非线性分类问题,该算法的运行速度比LSVM算法和下降法快,为求解SVM优化问题提供了一种新的可行方法。     

具有位组计数法的科学计算用计算机的匹配关系

对于用二进制表示数字的情况,针对大型科学计算用的目标,推导出了大型数字电子计算机的字长、速度与内存之间的匹配关系。这类研究的出发点是一个舍入误差积累的抽象概率模型,其中认为减法运算对有效数字的损失是不可忽略的,应加以考虑。在所得到的匹配关系的基础上,讨论了大型数字电子计算机的一系列问题;例如:在机器设计中字长与内存容量的选取,舍入模式的选择,对机器试算中的有效数字位的估计公式,机器并行部件效率的估计等等。     

基于自适应步长的支持向量机快速训练算法*

支持向量机训练问题实质上是求解一个凸二次规划问题。当训练样本数量非常多时, 常规训练算法便失去了学习能力。为了解决该问题并提高支持向量机训练速度,分析了支持向量机的本质特征,提出了一种基于自适应步长的支持向量机快速训练算法。在保证不损失训练精度的前提下,使训练速度有较大提高。在UCI标准数据集上进行的实验表明,该算法具有较好的性能,在一定程度上克服了常规支持向量机训练速度较慢的缺点、尤其在大规模训练集的情况下,采用该算法能够较大幅度地减小计算复杂度,提高训练速度。     

一种稀疏最小二乘支持向量分类机

一般的支持向量分类机需要求解二次规划问题,最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组,但其缺乏稀疏性.为了改进最小二乘支持向量分类机,本文结合中心距离比值及增量学习的思想提出一种基于预选、筛选支持向量的稀疏最小二乘支持向量机.该方法既能弥补最小二乘向量机的稀疏性,减少计算机的存储量和计算量,加快最小二乘支持向量机的训练速度和决策速度,又能对非均衡训练数据造成的分类面的偏移进行纠正,还不影响最小二乘支持向量机的分类能力.3组实验结果也证实了这一点.     

互补支持向量机

基于支持向量机的修正模型,得到一个互补支持向量机。利用Fischer-Burmeister互补函数,提出了一个新的下降算法。该算法不是基于支持向量机最优化问题本身,而是一个与之等价的互补问题。新算法不需要计算任何Hesse矩阵或矩阵求逆运算,实现简单,计算量小,克服了Mangasarian等人提出的LSVM算法需要求逆矩阵而造成不适合求解大规模非线性分类问题的缺陷。在不需要任何假设的情况下,证明了算法的全局收敛性。仿真实验表明算法是可行有效的。     

谈谈TQ-15(DJS-131)电子数字计算机的维护

TQ—15(DJS—131)是一台字长十六位、运行速度50万次/秒的小型通用电子数字计算机。随着我国生产技术和科学研究的各个部门日益广泛的使用电子数字计算机来解决工业自动控制和大量的科学计算。TQ—15机也受到相应的重视和应用。要使计算机在各行各业中发挥特有的作用,研究和摸索提高计算机可靠性与稳定性的措施是一项十分重要的工作。尤其在目前,鉴于国内元件质量和工艺结构水平还较差的情     

基于核函数的支持向量机样本选取算法

使用支持向量机求解大规模数据分类需要较大内存来存储Hessian矩阵,而矩阵的大小则依赖于样本数1,因此在一定程度上导致支持向量机分类效率及质量难以提高.考虑到只有成为支持向量的样本才对决策函数起作用,为了减少训练样本时所需空间及时间开销,提高支持向量机分类效率与质量,提出了一种基于核函数的样本选取算法.该算法通过选取最大可能成为支持向量的样本,以达到减少训练时存储Hessian矩阵所需空间及时间开销的目的.实验结果表明,该算法所筛选出的样本不仅可以提高样本训练准确率,而且可以提高分类计算速度和减少存储空间开销.     

基于简约集支持向量机的高光谱影像分类

针对高光谱影像支持向量机分类的预侧过程中需要花费大量计算时间的问题,提出了一种利用简约集算法提高高光谱影像分类预测效率的方法。采用径向基核函数,使用一对一构造多类支持向量机分类器,通过交叉验证网格搜索法对参数进行模型参数选择,并利用简约集算法来减少分类预测过程计算量。通过高光谱影像分类试验表明,保持支持向量机的泛化能力并不需要使用所有计算得到的支持向量,简约集算法能够在保持分类预测精度的同时,大大提高高光谱影像分类预测的速度。     

一类样条函数方法的并行计算

一、引言随着向量计算机的研制和投入使用,许多效率很高的传统的串行算法已不能适应向量计算机的要求,计算效率往往很低,因此研究适合向量机的各种并行算法,已成为日益重要的课题。     

直接执行高级向量语言计算机

本文探讨直接执行高级向量语言计算机的现实性,并讨论一类有利于这种现实性的计算机——向量机对高级语言的直接执行。 随着器件的飞速发展,不久将来,从计算器开始,部分的微处理机、小型机、中型机、甚至将来的部分大型机,会逐渐出现“剩余速度”和“剩余器材”。而这些速度和器材的“剩余”,对某些计算机来说,会逐渐被转移到用来提高系统软件的生产能力。本文认为这里讨论的直接执行高级向量语言的向量机可能最有希望被提前实现。     

纵横加工向量机的原理及应用

本文讨论以中小规模集成电路为基础的巨型机。文中从分析伊里阿克Ⅳ的主要问题入手,特别是对于不能直接使用大容量中速主存和使用很不方便等严重缺点,进行一系列的彻底改造,结果得到了“纵横加工向量机”。“纵横加工向量机”分别克服了和部分地克服了伊里阿克Ⅳ的不能直接使用大容量主存储、使用很不方便、器材费、效率低和有效应用范围窄等严重缺点。本文介绍了纵横加工向量机的原理,实现的等价性,存在问题和解决办法。还讨论了纵横加工向量机具有横向加工的优点。这点使它比通常的纵向加工向量机(例如STAR-100),对存储系统供数能力的要求,降低了三倍以上。不仅可以节省器材,而且增加了研制××次×型机的现实性。在最后简要结论中,还指出了它的实际应用。     

用核空间距离聚类约简大规模SVM训练集

针对支持向量机在大规模数据集上训练效率慢问题,本文提出了一种基于核空间距离聚类的支持向量机减样方法;首先引入核空间的距离公式,实现核空间的高维数据聚类,通过聚类约减训练集中大量非支持向量,达到减样目的,减少训练时间。实验结果表明新训练数据集算法具有更快的训练速度以及更高的分类精度。     

一台高速向量机的设计

本文讨论了高速向量机实际应用中并行度的极限,几种计算机结构可提供的并行能力及使用该潜在能力的两种方法:指令控制流及数据控制流。提出了一个流水线式多处理单元的向量机方案,给出了其基本系统结构及高稀疏向量处理功能。此外,为了提供足够高的数据传输率,采用了向量高速缓存及分布式主存储器的方案。介绍了一个用微处理机构成的该方案的模拟模型。     

基于改进的SVMR的混沌时间序列预测

针对标准支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度慢、计算量大的缺点,提出了一种基于二叉树模型的支持向量机回归方法。通过二叉树模型将大样本数据集自适应分解成若干个子集,利用支持向量机分段提出支持向量,再把这些支持向量汇合成一个训练样本集进行训练产生决策函数,并将其应用到混沌时间序列的预测。与标准算法相比,该方法在保证泛化精度一致的前提下,极大地加快了训练速度。     

JS—110小型工业控制机

上海调节器厂设计并制造的JS-110小型计算机主要用于工业控制,兼顾一般科学计算。工程设计和数据处理。该机克服了JS-10A机的缺点(JS-10A机是我国工业控制应用较广的一个机种,现已出售了三百五十余台),结构简单,性能良好,稳定可靠,尤其在价格性能比方面较为理想。经鉴定达到设计要求,将在一九八○年投入批量生产。估价为6万元左右/台。 JS-110机字长为16位,内存容量为8K字,可扩至60K。具有自动向量中断系统。配备基本汇编语言。采用失电现场进栈保护,上电自动出栈启动的失电保护方法。该机并配磁带外存。工作方式采用异步问答式。     

一类分叉函数在向量机上的并行算法设计

分叉函数是科学计算中经常使用的一类典型函数。它在串行机上计算很费时间。在向量机上运算效率更低。研究分叉函数的并行计算是并行算法与并行处理技术领域中的一大难题。本文主要以二维非定常辐射流体力学数值计算中一类复杂的分叉函数作为特定对象。着重研究分叉函数并行计算的设计技术与设计方法。通过挖掘隐含在物理原型深处的内在并行性,成功地研制出实现“面上并行”的高效并行计算格式,巧妙地运用了多级向量压缩还原方法和动态复合流水线的并行处理技术;设计编制了高效的FORTRAN向量程序。有效地将分叉函数纯顺序串行计算问题转化成为一个可向量化的并行计算问题。从而使分叉函数的并行运算速度提高二十倍。缩短计算时间,节省机时费用。分叉函数并行计算的设计思想新颖,设计技术与设计方法别具一格。具有推广应用价值,适用于一般大型科学计算进行深度并行性开发。对二维非定常辐射流体力学数值计算尤为适用。为大幅度提高这类科学计算程序的运算速度开辟了一条新路。