自洽场理论研究嵌段聚合物的并行算法实现.pdf
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GMRES并行算法研究开题报告.docx
GMRES并行算法研究开题报告
一、选题背景：
由于科学技术的高速发展，越来越多的工程和科学应用需要用到大规模数值计算，在这些应用中，线性方程组求解是其中非常重要的问题。在大规模数值计算中，高效的求解大型线性方程组已经成为高性能计算中最重要的挑战之一。本课题将通过研究和开发一种高效的并行算法来解决这个问题。
二、选题意义：
当今世界正迅速地向着信息化、数字化和网络化方向发展，各种应用的规模呈现出越来越大的趋势。一些科学、工程和商业应用值需要使用大规模数值计算，尤其是在气象学、地震学、金融学、计算流体力学和电力系统等领域，对于大规模数值计算和求解大型线性方程组有着非常重要的需求。因此开发一种高效
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并行算法2algorithm.ppt
现代密码学理论与实践之五 Overview of Parallel Computing xxx Notice!!! Course Portal /xhshi/course/ParaProgram.htm Agenda 1.Parallel computing Model 2.technical issues about Parallel computing algorithms Von Neumann Model Instruction Processing Parallel Computing Model Computing model Bridge between SW and H
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并行算法论文.pdf
弹性静力学问题的有限元分析
—以大坝平面应变问题为例
王莉红
（宁夏大学数学计算机学院 10 级信息与计算科学1 班 银川 750021）
摘要：1965 年“有限元”这个名词第一次出现，到今天有限元在工程上得到广泛应用，经历了三十多年的发展历史，理
论和算法都已经日趋完善。有限元的核心思想是结构的离散化，就是将实际结构假想地离散为有限数目的规则单元组
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遥感数字影像中提取植被指数并行算法的研究与实现
一、1.遥感数字影像植被指数提取技术概述
(1)遥感数字影像植被指数提取技术是利用遥感技术对植被覆盖状况进行监测和评估的重要手段。植被指数（VI）是通过分析遥感影像中不同波段的光谱信息，计算得到的反映植被生长状况的量化指标。目前，常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）等。其中，NDVI因其计算简单、稳定性好，被广泛应用于全球植被监测和变化分析中。例如，NASA的MODIS传感器自2000年以来，通过NDVI数据监测全球植被覆盖变化，为全球生态环境研究和气候变化研究提供了
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模式识别并行算法与GPU高速实现研究的开题报告
一、研究背景
在现代社会中，数据处理及分析已经成为了许多行业的必备技能，而模式识别作为其中的一个重要领域，其应用范围广泛，包括智能交通、金融风控、医疗影像分析等等。然而，由于模式识别算法常常需要处理大量的数据，单个CPU的计算能力难以胜任，因此需要寻求更高效的算法和计算平台。
在此背景下，本研究将探究基于GPU的并行算法在模式识别领域的应用，研究目的是提高模式识别算法的计算效率和实时性。
二、研究内容
本研究主要包括以下内容：
1.模式识别基础知识的梳理：对模式识别中常用的基本算法，如K近邻、支持向量机、人工神经网络等进行概述，掌握其原理和特点。
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应用层检测系统并行算法的研究与实现的开题报告.docx
应用层检测系统并行算法的研究与实现的开题报告
一、选题背景和意义
随着互联网的普及和发展，应用层通信的重要性逐渐凸显。应用层协议包括HTTP、SMTP等，这些协议在互联网通信过程中发挥着极其重要的作用。然而，恶意软件、网络攻击等现象也越来越多地出现，这些恶意活动往往通过应用层协议进行，如HTTP协议中的SQL注入、XSS等攻击，SMTP协议中的垃圾邮件等。因此，对应用层协议进行检测和防范成为了互联网安全保障的重要手段。
传统的应用层检测方法主要是基于正则表达式、字典匹配等方式，这些方式虽然能够有效地识别出一些攻击，但是对于更加复杂的攻击方式往往无法发现。并且这些方法的运行速度较慢，无法适应互联
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CUDA的图像分割并行算法的设计与实现的开题报告.docx
CUDA的图像分割并行算法的设计与实现的开题报告
一、选题背景
图像分割在计算机视觉、医学影像、自动驾驶等领域有着广泛的应用。当前，深度学习技术的迅速发展让图像分割的准确性和效率大大提高，但是深度学习需要大量的计算资源和复杂的算法。GPU作为当前高性能计算的主流平台，可以提供较高的计算性能，因此图像分割算法的GPU并行加速有着广泛的研究价值。
二、选题目的
本项目旨在探究基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现，实现分割算法的GPU加速，同时考虑算法的准确性和实时性，为大规模图像分割任务提供高效率的解决方案。
三、研究方案
1.熟悉图像分割的基本概念，了解图像分割的算法分类与流程。
2.学习C
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并行算法的抽象模型.pptx
并行算法的定义和分类; 并行算法的表达; 并行算法的复杂性度量; 并行算法的复杂性度量; 并行算法的同步; 并行算法的通信;抽象模型的概念;并行计算机的抽象模型;一、时间与空间复杂性
计算机求解一个规模为s的问题的算法复杂性取决于：
执行时间
存储空间;时间复杂性：
时间复杂性g(s)为O(f(s))，可读作“数量级为f(s)”，如存在正的常量c和s0，则对所有ss0的非负值就有g(s)≤ cf(s) 。
;空间复杂性
为问题规模s的函数。
渐近空间复杂性(asymptotic spacecom—plexity)主要与大问题的数据存储有关，而程序(代码)存储的需求和输入数据的存储不考虑在内
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《迭代与并行算法》课件.ppt
迭代与并行算法欢迎来到《迭代与并行算法》课程。本课程将系统讲解迭代算法和并行计算的基本原理、设计方法及应用实践。从迭代算法的基础知识到并行计算的高级应用，我们将逐步探索如何设计高效的算法解决复杂问题。通过学习本课程，您将掌握迭代与并行算法的核心概念，理解算法优化的关键技术，并能够在实际项目中应用这些知识。无论您是计算机专业学生还是希望提升算法设计能力的工程师，本课程都将为您提供宝贵的知识和技能。
课程概述1课程目标本课程旨在帮助学生掌握迭代算法和并行计算的核心原理，培养学生设计和实现高效算法的能力。通过理论学习和实践训练，使学生能够分析问题、选择合适的算法策略，并在各种计算环境中应用这些算法解
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《并行算法的设计与分析》.pptx
Y.XuCopyrightUSTC2025/5/21
ParallelAlgorithms
Chapter3
SortingandSelectiononComparisonNetwork
主要内容2025/5/21Y.XuCopyrightUSTCBatcher归并和排序比较操作和[0,1]原理奇偶归并网络双调归并网络Batcher排序网络(m,n)-选择网络分组选择网络平衡分组选择网络
3.1Batcher归并和排序2025/5/21Y.XuCopyrightUSTC01比较操作和[0,1]原理02奇偶归并网络03双调归并网络04Batcher排序网络
Batcher比较器3.1.1比较操作
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基于格子Boltzmann方法的GPU并行算法研究.pdf
广西师范大学硕士专业学位论文
目录
摘要I
ABSTRACTIII
目录V
第1章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1LBM研究现状2
1.2.2GPU并行计算研究现状3
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2025【并行算法在电阻抗断层成像中的应用研究15000字】.docx
并行算法在电阻抗断层成像中的应用研究
目录TOC\o1-3\f\h\z\u
5897400引言 5
3333540381绪论 5
20439652901.1电阻抗断层成像技术简介 5
17762116181.2电阻抗断层成像的研究背景与发展 6
6184867791.2.1电阻抗断层成像的研究意义 6
10864431731.2.2电阻抗断层成像的国内外研究现状 7
19444418171.2.3EIT算法综述 8
19749619201.3本论文的组织形式 8
16777414082
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电磁粒子模拟软件并行算法的研究的开题报告.docx
电磁粒子模拟软件并行算法的研究的开题报告
1. 研究背景
电磁粒子在工业、医疗和科学研究等领域中有着广泛的应用。为了研究电磁粒子的性质和行为，人们需要进行电磁粒子模拟。但是，电磁粒子模拟通常需要数百万到数十亿个粒子，而其计算量巨大，需要大量的计算资源。为了提高模拟效率，人们使用并行计算技术进行模拟，其中并行算法是其中的核心。
2. 研究目的
本研究旨在研究电磁粒子模拟软件的并行计算算法，并基于该算法实现并行化电磁粒子模拟软件，为电磁粒子模拟提供高效、快速的计算支持。
3. 研究方法
本研究主要采用以下方法进行研究：
（1）对电磁粒子模拟软件进行分析和优化，确定需要采用的并行算法。
（2）设计并
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XML查询的并行算法研究的中期报告
XML查询的并行算法研究的中期报告
1.研究背景
随着互联网的普及和信息技术的发展，XML已经成为了一种重要的数据交换和存储格式。针对XML文档的查询也成为了数据库系统和信息检索研究的热点问题之一。在大数据时代，XML文档的规模和复杂度不断增加，同时查询的响应时间和吞吐量也面临着压力，因此XML查询的并行算法研究具有重要的理论和实践意义。
目前，XML查询的并行算法主要分为两类：基于聚集和基于分治。其中，基于聚集的算法通过采用聚集技术将XML文档表示成一个或多个聚集对象，然后并行地对聚集对象进行查询，最后将查询结果合并得到最终结果。基于分治的算法则是通过将X
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基于GPU的SpMV并行算法优化方法研究
摘要
随着高性能处理器的不断发展和普及，并行技术的重要性在各个领域逐步显现。稀
疏矩阵向量乘法（SpMV）作为科学与工程领域中至关重要的核心操作之一，在图形处
理、科学计算、机器学习等领域都有着广泛的应用，如何高效优化稀疏矩阵向量乘法成
为当前的研究热点。由于稀疏矩阵结构的特殊性，主流的SpMV方法在一定程度上提高
了计算效率，但仍然存在以下问题：（1）部分子块间不平衡的计算量导致线程块的负载
不均衡；（2）不合理的数据存储方式导致并行阶段数据访问不连续；（3）对计算资源的
利用率较低，难以充分发挥GPU应有的性能。因此，本文设计了基于GPU的SpMV