Principles of Chemical Programming

The chemical reaction metaphor describes computation in terms of a chemical solution in which molecules interact freely according to reaction rules. Chemical models use the multiset as their basic data structure. Computation proceeds by rewritings of the multiset which consume elements according to reaction conditions and produce new elements according to specific transformation rules. Since the introduction of Gamma in the mid-eighties, many other chemical formalisms have been proposed such as the Cham, the P-systems and various higher-order extensions. The main objective of this paper is to identify a basic calculus containing the very essence of the chemical paradigm and from which extensions can be derived and compared to existing chemical models.     

广义分子计算模型在0-1背包问题中的应用

生物分子计算在实现上有很多局限性。借鉴了广义图灵模型(Generalized Turing Model,GTM)[1]。该模型是由分子计算粘贴模型与图灵机相结合而得到的,并且已证明可以在多项式时间内准确获得0-1整数规划、集合覆盖等多个NP完全问题的全体可行解集。在此基础上将GTM应用于求解0-1背包问题,仿真展现了该模型的优点。     

基于遗传算法与思维进化计算的一种广义进化模型

本文在遗传算法(Genetic Algorithm，简记GA)与思维进化计算(Mind Evolutionary Computation，简记MEC)的基础上，提出了一种广义进化模型(Generalized Evolutionary Model，简记GEM)、该模型用微演化与宏演化两个过程，分别模拟人类的思维学习方式与自然进化，并通过概率趋同、信息迁移、自适应变异算子将两个过程有机的结合起来，从完全意义上模仿了人类的进化．该模型既能有效的克服遗传算法的本质缺陷，又能拓展思维进化计算的理论基础及应用范围．数值优化的仿真结果证明了该模型的有效性。     

H-BSP: A Hierarchical BSP Computation Model

This paper presents a new parallel computing model, called H-BSP, which adds a hierarchical concept to the BSP(Bulk Synchronous Parallel) computing model. An H-BSP program consists of a number of BSP groups which are dynamically created at run time and executed in a hierarchical fashion. H-BSP allows algorithm designers to develop more efficient algorithms by utilizing processor locality in the program. Based on the distributed memory model, H-BSP provides a group-based programming paradigm and supports Divide & Conquer algorithms efficiently. This paper describes the structure of the H-BSP model, complexity analysis and some examples of H-BSP algorithm. Also presented is the performance characteristics of H-BSP algorithms based on the simulation analysis. Simulation results show that H-BSP takes advantages of processor locality and performs well in low bandwidth networks or in a constant-valence architecture such as 2-dimensional mesh. It is also proved that H-BSP can predict algorithm performance better than BSP, due to its locality-preserving nature.     

一个新的高阶双向联想记忆模型及其性能估计

提出了一个新的高阶双向联想记忆模型.它推广了由Tai及Jeng所提出的高阶双向联想记忆模型HOBAM(higher-order bidirectional associative memory)及修正的具有内连接的双向联想记忆模型MIBAM(modified intraconnected bidirectional associative memory),通过定义能量函数,证明了新模型在同步与异步更新方式下的稳定性,从而能够保证所有被训练模式对成为该模型的渐近稳定点.借助统计分析原理,估计了所提模型的存储容量.计算机模拟证实此模型不仅具有较高的存储容量,而且还具有较好的纠错能力.     

大位移井悬链线轨道设计的新计算模型

通过对数学上悬链线解析式的基本变换和参数代换,推导和建立了一种新的大位移井悬链线轨道设计与计算模型,通过算例将使用 新模型计算的结果与国外类似软件计算的结果进行了对比分析,验证了应用新模型进行数据计算的准确性。新模型消除了双曲函数。简化了 计算机处理的复杂度,方便了技术人员的理解和使用。分析了应用新模型进行计算机处理的时间复杂度和空间复杂度。其计算复杂度明显低 于目前普遍采用的数学模型。     

概率计算树逻辑的限界模型检测

为了缓解概率计算树逻辑模型检测中的状态空间爆炸问题,提出了概率计算树逻辑的限界模型检测技术.该技术首先定义概率计算树逻辑的限界语义,并证明其正确性;之后,通过实例说明在传统限界模型检测中,以路径长度作为判断检测过程终止的标准已经失效,基于数值计算中牛顿迭代法的终止准则,设计了新的终止判断标准;然后提出基于线性方程组求解的限界模型检测算法;最后,通过3个测试用例说明,概率计算树逻辑限界模型检测方法在反例较短的情况下能够快速完成检测过程,而且比概率计算树逻辑的无界模型检测算法所需求得的状态空间要少.     

并行计算模型对比分析

随着集群式系统的发展,并行计算模型在估计和评价系统的性能、引导集群的体系结构以及指导并行算法和程序的设计等方面都显得越来越重要。对于目前已有的并行计算模型的设计思想和原理的了解和分析,非常有利于新的模型的设计与研究。本文首先介绍了目前比较常见的5种并行计算模型,接着在同步性、通信方式和参数等3个方面分析比较了它们的异同和优缺点,最后得出结论,指出了下一代并行计算模型的发展趋势是与具体应用相关的并行计算模型。     

代数符号计算的神经网络模型

文中给出一种p-adic数制式非对称连接神经网络模型,该网络在整个矢量空间只有唯一平衡点,因而可获得问题的最优解,且在存在计算误差,这种神经网络保持高度并行结构,可用了代数符号计算,本文重点分析了实现神经网络的方法,给代数符号计算提供了一个新的计算模型。     

区域分解对气象模式并行计算速度的影响

通过数值试验分析了区域分解策略对ARPS气象模式并行计算速度的影响,发现无论是否使用编译优化技术,均以分解后数据区域近似为正方形时具有最大的加速比和并行效率。在二级编译优化的情况下,并行速度还和分解方向有关,在y方向上的分解比在x方向上的分解更有利于提高并行效率,而在无优化情况下,并行速度和分解方向几乎无关。并从通信量和编译优化的角度对试验结果进行了讨论和分析。     

面向高性能数值计算的并行计算模型DRAM(h)

提出了一个基于存储层次的新并行计算模型DRAM(h)，并在该模型下对两个经典并行数值计算算法的不同实现形式：四种形式并行下三角方程求解(PTRS)和六种形式无列选主元并行LU分解(PLU)，进行了分析．模型分析表明，具有近乎相同时间和空间复杂性的同一算法不同实现形式，在该模型下会有完全不同的存储复杂度．作者在日立公司SR2201MPP并行机、曙光3000超级服务器和中国科学院科学与工程计算国家重点实验室(LSEC)的128节点Linux Cluster等三种并行计算平台上对模型分析结果进行了实验验证．结果表明，该模型分析在绝大多数情况下都能较好地与不同实验平台上的实验结果吻合．个别出现偏差的分析结果，在根据计算平台的存储层次特点修改模型分析的假定后，也能够进行解释．这说明了该模型对不同形式的算法实现进行存储访问模式区分的有效性．对在计算模型中加入指令／线程级并行的可行性和方法的研究是下一步的工作．     

基于分数Alpha模型的缓存计算方法

缓存大小计算是高性能路由器设计中一个必不可少的内容,常规缓存计算方法是基于Poisson通信量模型得到的,不符合网络通信量的实际特征,在使用中存在丢包率较高的问题。已提出的分数Alpha通信量模型能体现通信量的自相似性和非高斯特征,用于缓存溢出概率计算,能得到比其它网络模型更好的结果。基于该模型得到了一个缓存计算方法,在高速路由器转发引擎的缓存设计应用中得到了满意的结果,与常规方法相比更体现了实际通信量的变化规律,计算结果更准确。     

A Parallel Interval Computation Model for Global Optimization with Automatic Load Balancing

In this paper,we propose a decentralized parallel computation model for global optimization using interval analysis.The model is adaptive to any number of processors and the workload is automatically and evenly distributed among all processors by alternative message passing.The problems received by each processor are processed based on their local dominance properties,which avoids unnecessary interval evaluations.Further,the problem is treated as a whole at the beginning of computation so that no initial decomposition scheme is required.Numerical experiments indicate that the model works well and is stable with different number of parallel processors,distributes the load evenly among the processors,and provides an impressive speedup,especially when the problem is time-consuming to solve.     

广义模糊模型的协同进化方法研究

在系统分析不同类型模糊模型的统一性描述及其待学习参数的特征分类基础上,提出了基于协作共同进化的广义模糊模型（COOPCE—GFM）,论述了所涉及的相关问题,包括种群的编码及其不同的进化计算、各种群个体的合作及其适应值评估策略、模型的后件参数估计方法．COOPCE-GFM采用的两种群兆同进化以及灵活的二维和分层树状结构编码方式决定了其可学习各类模糊模型．该方法的另一个特点是对对象的先验知识要求少,文中分别用函数近似和分类问题为例说明其有效性．     

一个基于多层网络计算的体系结构模型

摘要分析税务系统的功能要求,具体论述税务体系结构模型的基本原理,提出一个通用抽象体系结构模型,并基于多层计算网络环境,构造该模型系统。     

基于蒸汽压方程下的管道煤气流量微机测量系统

基于水的蒸汽压方程下，建立工况下管道煤气流量新的计量模型，由该计量模型的应用可知，该模型中不再要求建立管道煤气中不同温度下所对应的水蒸汽饱和压力数据库，从而可以大大简化管道煤气流量计量软件，在流量计设计范围内可以快速难确地实现管道煤气流量实时在线计量。     

一种网络主题用户数量计算模型

提出一种基于数据挖掘的网络主题用户数量计算模型。从网络服务器访问日志中挖掘网络用户使用记录,应用窗口函数识别多个IP相同的用户,通过分析用户行为的时间特征实现对虚假点击的过滤,构建能够表达用户主观兴趣取向的用户向量,从而自动计算各个网络主题在给定时间片内的用户数量。实验结果证明,该模型具有较高的计算准确性,能为管理人员决策提供技术支持。     

具有过去时态算子的计算树逻辑模型检测

在计算树逻辑(CTL)中引入过去时态算子,得到了表达力更强的属性规约语言CTLP,给出了CTLP 的模型检测算法及其固定点刻画.该算法的复杂性和CTL一样.固定点刻画使得CTLP的符号模型检测过程能够实现,从而有效克服了模型检测中的状态爆炸问题.     

多核处理器机群Memory层次化并行计算模型研究

多核处理器机群点对点通信同时具有memory纵向层次化特征和横向层次化的新特征.纵向层次化特征揭示了对不同大小和步长的消息进行点对点通信时消息通信中间件对其性能的影响;横向层次化的新特征由intra-CMPi、nter-CMP和inter-node消息通信性能的显著差异引起,目前缺少有效的分析模型.文中提出一种新的memory层次化并行计算模型,对多核处理器机群memory横向、纵向层次化特征进行了统一的抽象.在对多核处理器机群点对点通信和集合通信的开销进行模型分析和实际测试中,新模型的精确性优于现有的未引入memory横向层次化特征的模型.     

化工过程仿真中的虚拟容器模型

许多化工过程的精确动态分析计算是一个大规模的刚性常微分方程组的求解问题。故在个人机上难以通过精确动态分析方法对其进行仿真。而传统的分段代数式表示模拟法往往顾此失彼,不能同时反映不同的过程机理。为此,提出了一种虚拟容器模型。一个虚拟容器可能对应于实际装置中的一个回流罐或一个精馏塔的数层塔板等,在其中规定简化了的物料汽液相比计算方法。每个虚拟容器被表示为仿真网络的一个节点,而网络的边则具有阻力特性。在个人机上对某加氢裂化装置的脱丁烷塔的开工过程进行了动态仿真,结果显示模型计算速度极快且趋势与实际吻合较好。