并行程序的时序测试

并行程序的错误可分为进程间错误（ｉｎｔｅｒ－ｐｒｏｃｅｓｓ ｆａｕｌｔ）和进程内部错误（ｉｎｔｒａ－ｐｒｏｃｅｓｓ ｆａｕｌｔ）。其中,潮程内部错误晃由控制流错误造成的,面进程间错误是由进程间的不合理时序关系造成的。文中主要探讨了关于并进程序（以基于消息传递的分布式并行程序为主）时序测试中的一系列关键技术。为了能够简捷、较完备地反映并行程序的运行流程,文中首先构筑了一个同步序列模型,所有问题均在此     

一种基于检查点的并行程序调试器的设计与实现

为支持大规模长时间运行并行程序的调试，有必要将检查点机制引入到并行程序调试器中，检查点设置与卷回应用中需要解决中途消息，孤儿消息和多米诺效应，活锁4个问题，并行程序调试中需要解决不确定性问题，提出的基于状态冻结的确定性检查点设置方法，可以避免检查点应用中孤儿消息和多米诺效应，活锁3个问题，通过消化记录的方法处理中途消息问题，采用记录／重放方法解决并行调试中的不确定性问题，基于状态冻结的确定性检查点设置方法，有效地解决了并行程序调试器和检查点结合时产生的诸多问题，该方法具有结构清晰，易于实现的优点，基于此技术，设计并实现了一个并行调试工具－DENNET。     

一个逻辑程序并行执行的粒度控制模型

粒度控制是逻辑程序并行执行的重要问题之一。本文首先引入粒度和粒度值的概念，量化地反映执行一个目标的响应时间，然后建立目标粒度值的计算模型，最后提出了一个并行模型的粒度控制策略。     

一种新型并行推理机制BTJ

本文提出一种新型并行推理机制BTJ,它同时支持受限“与”并行和完全“或”并行,与其它“与/或”并行模型相比,BTJ具有高并行度和低运行时刻代价的优点,性能测试结果表明,BTJ对于“与”并行和“或”并行均可获得较好的并行加速比。     

关于并行程序时序测试中测试覆盖率的研究

在软件测试中,测试覆盖率（ｃｏｖｒａｇｅ ｒａｔｉｏ）是评判程序测试完成程度的重要指标之一。然而,针对并行程序时序的测试覆盖率,目前国际上还未见比较实用的定星分析方法。文中以树型拓扑结构的广播与归并操作的分布工并行实现为例,提高了一种建立在同步序列模型基础之上并专门适合于原子事件测试方法的有关分布式并行程序时序测试的测试覆盖率的数值计算方法。由于广播与归并是两个比较有代表性的并行操作,因此文中所描     

优化并行图重写计算粒度的编译时部分调度策略

并行图重写计算的有效实现需要压缩重写任务的频繁生成、切换和同步开销.为此本文提出了一种编译时重写粒度优化技术——编译时部分调度.其核心思想是基于对重写结点的全序性质和执行语义的分析,编译时构造 保持原有执行语义的粗粒度顺序重写体。在本文定义的形式框架下,我们建立了编译时部分调度的安全条件,并给出了严格的证明.实验研究结果表明编译时部分调度能有效地增大重写粒度,重写任务数压缩了30—60％,并且计算的安全性得到了保证.     

逻辑程序的并行性粒度的分析

本文提出了开发逻辑程序ＡＮＤ并行性中的粒度问题，给出了在我们的计算模型下粒度的计算公式，同时还给出了用粒度信息优化执行图表达式的具体例子．     

函数式语言并行实现中并行颗粒度的动态控制

本文针对并行处理中并行颗粒度的控制问题，将惰性计值的延迟思想引入并行进程的生成过程中，并与文献［１，２］的ＬＥ计值语义相结合，提出了函数式语言的并行ＬＥ计值语义，由于采用ＩＨＲＥＡＤ来实现对并行归约子进程的延迟处理，使得并行计算进程在运行时可以动态增加其并行颗粒度，从而减少了一些不必要的细粒度并行性的开发，与文献［５］相比，由于基于负载的动态内联思想在延迟处理操作中的引入亦进一步减少了很大一部分延     

SMW算法和DAC算法的并行实现及分析

５１．引言 随着科学技术的发展,对大规模科学计算提出的需求越来越高．一是求解问题的规模越来越大,例如,三维油正模拟、大气和海洋之间的相互作用和核安全分析等都要求解超大规模的非线性方程组（未知数个数高达１０６～１０８）．另一方面是实时性要求越来越迫切,电力系统安全分析、气象预报等方面提出的实时性需求是最好的铭证． 传统的单机串行式地解决问题的方法已经无法满足客观需求,因此各种形式的向量化和并行（乃至并行十向量化）算法的研究受到普遍的重视． 无论用什么方法求解非线性偏微分方程（组）;最终都导致成千上万…     

基于并行B+-树的并行Join算法的设计、分析与实现

Ｂ＾＋－树是一种有效的数据库存储结构，被普遍应用于各种关系数据库系统。把Ｂ＾＋－树并行化，使之用于并行数据库系统显然是一项很有意义的重要工作。本文研究了适用于并行数据库的并行Ｂ＾＋－树存储结构，提出两类基于并行Ｂ＾＋－树工并行Ｊｏｉｎ算法。理论和实验结果表明，这些算法效率高基其它并行Ｊｏｉｎ算法。     

并行数据操作算法和查询优化技术

本文是并行数据库的查询处理并行化技术和物理设计方法”一文的续篇，继续综述并行数据库系统的另外两个重要研究领域：并行数据操作算法和并行数据库查询优化技术．最后，作为并行数据库系统研究与进展情况综述的结尾，本文将探讨并行数据库系统今后的研究方向和问题．     

并行双调排序算法的有效实现及性能分析

排序是计算机中最常见的操作之一，双调排序是一个非常著名的排离算法，也是最早的并行排序算法，又调排离对排序算法的研究具有非常深远的影响，基于双调排序算法的基本思想，介绍了双调排序在分布存储的并行计算机环境下的一种有效实现方式，采用局部多对多通信替换全局通信，很好地解决了双调排序中的通信问题，算法的计算复杂度为⊙n/p(logn log^2p)，其中n为待排序的关键字个数,p为处理器数，算法在二维网孔结构上通信时间复杂度达到了O（2.12132√p.n/p）其量级达到了理论上的下限，分析结果表明，双调排序算法也具有很好的通信性能和可扩展性。     

平面三自由度并联冗余机器人的位置分析

由于机构的结构复杂 ,对并联机器人进行位置分析 ,尤其是并联冗余机器人 ,要比串联机器人复杂得多 .本文提出一种新的平面三自由度并联冗余机器人位置分析方法 ,运用这种方法进行了位置正解和位置反解分析 .对于位置正解 ,其中方程的解最多为 4 ,说明这种平面并联机构可以有 4种不同的位姿 .对于位置反解 ,可以有16组解 .最后用数值实例进行了验证 ,给出了计算结果 .本文所提出的方法也为求解其它并联冗余机器人提供了新的途径     

一种并发程序依赖性分析方法

并发程序的依赖性分析是并发程序分析，理解，调试，测试和维护的重要手段，由于并发程序执行的不确定性，目前，尚有很多难点有待解决，针对Ada任务机制，首先提出了一种简洁，有效的并发程序表示方法－并发程序流图，然后讨论了由任务间同步引起的同步依赖和由访问共享变量引起的任务数据依赖，建立了并发程序依赖图，并在此基础上给出了一种有效的并发程序依赖性分析算法，得到一个比较精确的依赖性，较好地解决了并发程序依赖关系不可传递性问题。     

支持逻辑程序并行执行的智能回溯机制

本文提出一种支持ＰＲＯＬＯＧ程序并行执行的智能回溯机制,它是基于数据相关性分析的动静结合的智能回溯策略,在静态编译时通过相关性分析产生各子目标带条件的智能回溯点集合,动态执行时通过对变量的简单测试及对当前运行结果的简单测试来确定当前失败目标的最佳回溯点。     

空间缩放式六自由度并联平台机构及位置分析

本文提出了一种以缩放机构为分支的新型六自由度空间并联机器人机构模型．文中讨论了它的机构学特点，给出了位置反解的方法，推导出了位置正解的８次封闭解法，并进行了数值验证．     

一个面向神经计算的并行计算机系统的性能分析与测试

文中主要以一个面向神经计算的并行计算机系统ＮｅｕｒｏＣ为背景，讨论一种并行计算机性能分析模型，并对ＮｅｕｒｏＣ进行性能分析．根据实际并行神经计算模型、ＮｅｕｒｏＣ的结构和计算特点，给出了并行神经计算中一些与性能相关的结论，最后给出了一些系统实际测试结果．     

串行程序的依赖关系分析和向量化

本文提出了两种新的数据依赖关系分析方法——系数判别法和实分析方法,其中,系数判别法在GCD方法基础上,给出数组项之间精确的依赖关系,并直接给出依赖的方向.实分析方法没有目前其他分析方法所要求的下标为循环控制变量的线性函数的限制.并且,很自然地解决了Coupled subscr-ipts及隐关系的分析问题.另外,本文探讨了破除数据依赖关系的方法及向量化的问题.文中的算法均己在UNIX环境下实现.     

基于模拟系统的并行程序运行时间推算

本文在并行系统模拟环境中，采集了一个迭代类并行程序实例的运行时间数据，据此，分析了影响程序运行时间的主要因素，建立了一个并行程序运行时间推算模型，从而可以在迭代次数，输入数据规模，以及并行系统的配置等三个方向上对程序运行时间进行预测，实验数据表明，该模型是相当精确的，可以为我们节省大量的模拟时间。     

大规模并行应用程序的可扩展性研究

为适应未来超大型并行计算,要求算法和应用程序必须具有良好的可扩展性,以往的可扩展性研究更强调于对算法的分析,而对于实际程序可扩展性低的原因很少进行深入探讨,不能有针对性地指导用户改进程序。现提出了数值可护展性和并行可扩展性。用来描述并行系统的数值性能和并行性能的扩展行为。并深入地讨论了数值可扩展性和并行可扩展性可能低的原因,提出了一套可扩展性评价准则。使用这套评价准则和近优可扩展性方法,对一个大规模应用程序--二维等离子体粒子云网格法并行程序进行了分析,结果表明这套可扩展性评价准则可以帮助定位引起可扩展性低的原因,同时也表明,对于实际的大规模应用,在已知小规模问题的执行信息下,近优可扩展性分析方法提供了一种预测更大规模的问题在多少台处理机上运行更合理的途径。这里的“合理”,指的是时间接近最短时间而效率有较大提高。