基于压缩树的快速求核算法

利用差别矩阵进行求核运算时,矩阵中大量的空元素和重复差别元素会浪费很多存储空间及计算时间。针对上述问题,结合频繁模式树,设计一种新的数据结构——压缩树(C_Tree),在此基础上提出一种快速求核算法。理论与实例分析结果证明,该算法的时空复杂度取决于求简化决策表和构造C_Tree的时空复杂度,因此求核效率得到较大的提高。     

三维FDTD众核算法的设计与实现

在电磁学中,时域有限差分算法(FDTD)能够精确地模拟空间中电磁场的变化,在电介质器件设计领域得到了广泛的应用。众核(many-core)处理器片上计算资源丰富,对于计算密集型课题有较好的适应性。通过对麦克斯韦方程FDTD仿真算法的分析,并根据众核处理器的特性,实现了FDTD算法的众核并行。实验结果表明,FDTD算法在众核处理器平台上具有较好的计算效率,能够很好地发挥众核结构的优势。     

一种基于二进制表示的快速求核算法

在基于粗糙集的知识发现过程中,计算条件属性对论域的划分U/C和求解属性核是尤为关键的步骤。一般需要逐个比较对象的所有条件属性值才能得出结果。提出一种基于二进制表示的方法,只需比较对象的属性值的“和”。该方法先求得所有条件属性值的“和”,仅对该“和”进行一次比较,再通过判断该“和”是否重复,就能得出U/C,理论分析得到该算法的复杂度为O(|C||U|);然后把计算U/C的思想应用于求解属性核,提出了一种新的快速计算属性核的高效算法。理论分析表明,无论信息系统是否一致,该算法的复杂度均可达到O(|C||U|)。随后通过一个实例阐明了算法的具体步骤,最后通过实验验证了算法的正确性和高效性。