MatLab在科学和工程计算中的应用

简要介绍了MatLab在数据输入、数值运算以及图形可视化方面的功能,展示了MatLab在解决工程问题方面的简洁、快捷与直观性,对MatLab有兴趣、特别是欲利用MatLab开发软件解决科学与工程问题的读者有参考价值。     

北京理工大学软件学院工程仿真设计与计算实验室

工程仿真设计与计算实验室隶属于北京理工大学软件学院。实验室面积350平方米，具有各类计算设备30余台，开发工具、工程仿真、可视化计算等软件系统近30套，仿真计算能力可处理千万节点的模型系统。     

北京理工大学软件学院工程仿真设计与计算实验室

工程仿真设计与计算实验室隶属于北京理工大学软件学院。实验室面积350平方米，具有各类计算设备30余台，开发工具、工程仿真、可视化计算等软件系统近30套，仿真计算能力可处理千万节点的模型系统。     

北京理工大学软件学院工程仿真设计与计算实验室

工程仿真设计与计算实验室隶属于北京理工大学软件学院。实验室面积350平方米,具有各类计算设备30余台,开发工具、工程仿真、可视化计算等软件系统近30套,仿真计算能力可处理千万节点的模型系统。研究方向有:工程软件开发、工程仿真设计与计算、武器系统效能仿真评估、嵌入式系统软件测试、分布式交互仿真、大型网络游戏开发。实验室致力于为现代产品设计与国防工程项目提供仿真分     

北京理工大学软件学院——工程仿真设计与计算实验室

工程仿真设计与计算实验室隶属于北京理工大学软件学院。实验室面积350平方米，具有各类计算设备30余台，开发工具、工程仿真、可视化计算等软件系统近30套，仿真计算能力可处理千万节点的模型系统。     

北京理工大学软件学院工程仿真设计与计算实验室

工程仿真设计与计算实验室隶属于北京理工大学软件学院。实验室面积350平方米，具有各类计算设备30余台，开发工具、工程仿真、喇靶化计算等软件系统近30套，仿真计算能力可处理千万节点的模型系统。     

面向异构计算的高性能计算算法与软件

研发适应国产异构计算环境的高性能计算算法与软件是非常重要的课题,对我国高性能计算软件研发匹配高性能计算硬件高水平发展的速度具有重要意义.本文首先简要介绍高性能计算应用软件的现状、趋势和面临挑战,并对几类典型高性能计算应用软件开展并行计算算法特征分析,涵盖了宇宙N体模拟、地球系统模式、计算材料相场动力学、分子动力学、量子计算化学和格点量子色力学等多个问题、尺度和领域.其次,我们讨论了面向国产异构计算系统的对策,提炼出若干典型应用算法和软件的共性问题,涉及核心算法、算法发展、优化策略等.最后,本文面向异构计算体系结构对高性能计算算法与软件进行了总结.     

面向异构计算的高性能计算算法与软件

研发适应国产异构计算环境的高性能计算算法与软件是非常重要的课题,对我国高性能计算软件研发匹配高性能计算硬件高水平发展的速度具有重要意义.首先,简要介绍高性能计算应用软件的现状、趋势和面临挑战,并对几类典型高性能计算应用软件开展并行计算算法特征分析,涵盖了宇宙N体模拟、地球系统模式、计算材料相场动力学、分子动力学、量子计...     

情感计算与工程理性*

通过对情感与理性的相容性分析以及情感在集成、适应、动力和交互等方面的功能研究,指出情感是人类解决现实复杂问题的有效机制。在情感功能与工程需求的适配性分析的基础上指出,围绕情感所展开的情感计算在复杂工程问题的求解上潜力巨大,具备有效性和一定的必要性。提出了情感计算在工程领域研究的本源性、相关性和可操作性策略,指出情感计算的工程实现需要对研究的切入点、情感发生机制、情感效应机制、平台选择等关键环节予以关注,并给出了相关建议。     

移动agent系统安全问题的动态信任计算模型

在移动云计算中,数据存储和数据处理是在云端以远程方式进行的,因而信任是移动云计算安全中一个非常重要的因素.针对移动云计算环境中移动agent系统安全和信任管理问题,借鉴人类信任机制(human trust mechanism,HTM),研究主观信任形成、信任传播与信任进化规律,提出主观信任动态管理算法(MASTM);基...     

Social computing for software engineering: A mapping study

There is a continual growth in the use of social computing within a breadth of business domains; such as marketing, public engagement and innovation management. Software engineering research, like other similar disciplines, has recently started to harness the power of social computing throughout the various development phases; from requirements elicitation to validation and maintenance and for the various methods of development and structures of development teams. However, despite this increasing effort, we still lack a clear picture of the current status of this research. To address that lack of knowledge, we conduct a systematic mapping study on the utilisation of social computing for software engineering. This will inform researchers and practitioners about the current status and progress of the field including the areas of current focus and the geographical and chronological distribution of the research. We do the mapping across a diversity of dimensions including the activities of software engineering, the types of research, the characteristics of social computing and the demographic attributes of the published work. Our study results show a growing interest in the field, mainly in academia, and a general trend towards developing designated social computing platforms and utilising them in mainly four software engineering areas: management, coding, requirements engineering, and maintenance and enhancement.     

安全科学计算系统SSCS实现

利用Matlab7.0提供的强大数据处理功能,在基于WWW的技术支持下,为普通用户提供科学计算的专家平台.对常用动态网络技术进行探讨,分析了基于Web的Matlab系统的基本实现原理,提出了基于数据库的改进方案.基于科学计算数据的保密性,为保证传输过程不被第三方获取,采用SSL技术保证数据的WWW传输安全性.客户端科学计算的数据可能希望不被服务端知道,SSL技术只能保证传输过程的安全性.为实现服务端的安全,提出了秘密同态技术实现服务端的安全性,对同态的问题做了一些算术上的研究.给出了设计的安全科学计算系统(SSCS)的模型,同时用该思想开发出了一个简单完整的实验平台,用实例验证了其有效性.     

移动互联网在水利工程移动巡检中的应用

移动互联网因为其普遍性、高可携带性、安全性和应用多样性等特点,在政务、交通物流、警务等行业得到广泛应用。研究了将移动互联网技术应用到了水利工程移动巡检中,建立了移动终端、管理端和安全接入子系统。移动终端子系统主要用以完成数据下载、采集、上报功能。管理端子系统主要提供数据接口,并对采集的数据进行分析。安全接入子系统是在业务内网与互联网之间建立起一个安全的接入平台。本系统经测试,完全可以满足企业需求。     

基于流式计算的空间科学卫星数据实时处理

针对空间科学卫星探测数据的实时处理要求越来越高的问题,提出一种基于流计算框架的空间科学卫星数据实时处理方法。首先,根据空间科学卫星数据处理特点对数据流进行抽象分析;然后,对各处理单元的输入输出数据结构进行重新定义;最后,基于流计算框架Storm设计数据流处理并行结构,以适应大规模数据并行处理和分布式计算的要求。对应用该方法开发的空间科学卫星数据处理系统进行测试分析,测试结果显示,在相同条件下数据处理时间比原有系统缩短了一半;数据局部性策略比轮询策略具有更高的吞吐率,数据元组吞吐率平均提高29%。可见采用流式计算框架能够大幅缩短数据处理延迟,提高空间科学卫星数据处理系统的实时性。     

Applications of multi-agent slime mould computing

The giant single-celled slime mould Physarum polycephalum has inspired rapid developments in unconventional computing substrates since the start of this century. This is primarily due to its simple component parts and the distributed nature of the ‘computation’ which it approximates during its growth, foraging and adaptation to a changing environment. Slime mould functions as a living embodied computational material which can be influenced (or programmed) by the placement of external stimuli. The goal of exploiting this material behaviour for unconventional computation led to the development of a multi-agent approach to the approximation of slime mould behaviour. The basis of the model is a simple dynamical pattern formation mechanism which exhibits self-organised formation and subsequent adaptation of collective transport networks. The system exhibits emergent properties such as relaxation and minimisation and it can be considered as a virtual computing material, influenced by the external application of spatial concentration gradients. In this paper we give an overview of this multi-agent approach to unconventional computing. We describe its computational mechanisms and different generic application domains, together with concrete example applications of material computation. We examine the potential exploitation of the approach for computational geometry, path planning, combinatorial optimisation, data smoothing and statistical applications.