基于压电基因传感器的DNA计算(英文)

压电基因传感器是一种新型的生物传感器,它把压电传感器的灵敏性和DNA杂交反应相结合．与传统的基因检测技术相比,它具有结构简单、无需标记、检测时间短、检测信号易处理等特点．将它用于分子运算,与常规的DNA芯片相比,它的检测结果更易于进行自动化处理,因此便于构建大规模的分子运算机器．文中在压电基因传感器和新兴学科DNA计算的基础上,给出了解决0-1规划问题新的DNA计算方法,并指出以前两种基于表面DNA计算在解决这一问题时的不足．与以往的DNA计算方法相比其输出的是电信号,因此具有操作易自动化、识别解更方便和高信息量的优点．与使用常规DNA芯片的表面DNA计算相比,使用压电基因传感器进行DNA计算可以克服可行解识别困难的问题．压电基因传感器技术有望成为新的分子运算工具,可作为构建自动化的DNA计算机的基础．     

赋权图上优化问题的DNA计算方法研究(英文)

对赋权图上经典优化问题的DNA计算方法进行探讨,改进原有DNA计算模型中的权值编码方法,提出一些新的DNA编码方法及DNA算法．具体地说,通过设计赋权无向图的相对长度图给出了旅行商问题的一种相对长度DNA编码方法及DNA算法,通过设计赋权无向图的广义边图给出了中国邮递员问题的一种广义边图DNA编码方法及DNA算法,通过选取DNA序列的最佳逆补比对给出了最小生成树问题的一种基于逆补比对的DNA编码方法及DNA算法,通过设计从顶点覆盖问题到Hamilton回路问题的一种改进多项式变换给出了顶点覆盖问题的一种基于多项式变换的DNA编码方法及DNA算法．所设计的DNA计算方法提高了DNA计算中表示数值和处理数值的能力．     

Java过程蓝图

1 引言计算机应用正进入网络时代,Java是一种广泛使用的网络编程语言,被称之为网络上的“世界语”。Java作为一种程序设计语言不仅具有简单、面向对象、分布式、解释执行、鲁棒、安全、平台无关、可移植、高性能、多线程以及动态性等特点,更重要的是它支持以网络为中心的新型计算模式——Java计算模式,从而使Ja-     

）NA计算机中广义表数据结构的设计与实现

类似于电子计算机,数据结构能帮助DNA计算机合理、高效地组织要处理的信息．文中提出了DNA计算机中广义表的一种设计方法．首先,讨论了k-臂DNA分子的结构及其在DNA计算中的应用．接着,在讨论了广义表存储结构的同时,给出了广义表两种节点的k-臂DNA编码的形式描述．最后详细描述了DNA计算机中广义表主要操作的实现算法．这些操作包括初始化空的广义表,创建包含指定元素的广义表和遍历广义表的元素．文中的方法可推广到DNA计算机上其它非线性数据结构．     

一种主动存储计算机模型

提出了一种新型的主动存储计算机模型，其特征是存储器单元不仅可以有传统的读写操作，还可以有执行操作，这个模型扩展了传统的随机访问计算机（RAM）模型，可以用来研究一些新型计算模式的体系结构机制和算法设计与分析，如SoC、可重构计算、并行计算、网格计算、万维网服务等，对于网格计算，这个模型可用于研究网格协议与执行机制、网格算法的正确性和复杂度以及网格客户端与服务器端的有效交互。     

一种DNA计算机与电子计算机之间的通信模型

提出了一种DNA计算机和电子计算机之间通信的层次模型.首先,为了使电子计算机能够对DNA计算进行控制,研究并设计了适合于DNA计算的反应器;然后给出了DNA计算机与电子计算机之间通信的层次模型;最后描述了选择操作在该层次模型上的求解方法以表明其可行性.本文工作为发展DNA计算机和电子计算机相集成的杂合计算机提供了一种通信模型和方法.     

基于多核并行的非线性方程蒙特卡洛计算方法

随着社会生产生活的发展,对计算机的依赖越来越大,要解决庞大计算量的实际问题就需要高性能的计算机以及高速的计算方法。在应用蒙特卡洛方法求解非线性方程组时,利用多线程技术,串行改并行,使用WinAPI、OpenMP、MPI三种并行模式得出三种最优的并行计算方法。根据数值试验分析了各种计算模式的优缺点,发现MPI并行模式计算速度最快,最终得以结论并行计算模式可以推广到各种数值计算问题。     

求解0-1规划问题的DNA计算模型(英文)

DNA计算是以DNA分子作为数据的一种新型计算模式．在DNA计算中首要面对的问题是编码问题．文中提出了一种双编码方法,利用这种编码方法可以使得在DNA计算的读解过程类似于DNA测序过程,容易实现自动化操作．基于该编码方法所建立的DNA计算模型可用于求解0-1规划问题,只需4次PCR反应即可读取问题的可行解．与其他DNA计算模型相比,该模型具有操作简单、易于实现的优点．     

高效符号数值混合计算系统研究与设计

符号与数值混合计算是一种利用数值计算和符号计算方法解决大规模问题的计算方法,它为符号计算与数值计算提供一种新的思维模式和方法。近年来,混合计算的理论研究取得一些重要的进展。然而,混合计算的系统软件设计还处于探索阶段。基于此,提出了一种基于改进的开放源代码的符号数值计算应用环境库（SYNAPS）的高效符号数值混合计算系统的设计方法,并进行了实现。实验结果表明,该系统高效可靠。     

一种用于通用处理器结构优化的矩阵乘法性能模型

矩阵乘法作为高性能计算中的关键组成部分,是一种具有计算和访存密集特点的典型应用,因此优化矩阵乘法的性能对通用处理器是非常重要的.为了提高矩阵乘法的性能,本文提出了一种性能模型,用于预测通用处理器上矩阵乘法的执行时间.该模型反映了矩阵乘法执行时间与通用处理器的运算部件、访存带宽、寄存器个数等结构参数之间的关系,可以指导处理器结构的优化来平衡计算和访存能力、提高执行速度.基于该模型本文给出了在一个优化的通用处理器结构中,寄存器个数和访存带宽应满足的理论下界.本文在Godson-3B处理器平台上对该性能模型进行了验证,实验结果表明矩阵乘法执行时间的预测精确度达到95％以上.基于该模型,本文还提出了一种对Godson-3B结构进行优化的方法,使矩阵乘法的执行时间减少了50％左右.     

DNA计算与DNA计算机研究进展与展望

DNA computing is a new method based on biochemical reactions and molecular biology technology.The paper first introduces the basic principle and advantages of DNA computing, and then surveys DNA computing and DNA computer, finally, points out current existing problems and future search directions of DNA computing and DNA computer.     

DNA计算的研究进展及展望

DNA计算是在计算科学和分子生物学的基础上发展起来的一个新颖而极具发展潜力的学科。由于它具有信息处理的巨并行性、低耗能以及高存储密度等特点,DNA计算已被广泛应用于解决各种复杂性计算问题以及模拟电子计算机进行四则运算。DNA计算机的研制也正在向着实用化阶段迈进。综述了当前DNA计算的运行机理与计算模型,重点讨论了当前研究的热点与难点问题,并对未来的发展进行了展望。     

经典Ramsey数DNA计算模型(Ⅱ):基于位序列的DNA计算模型

Ramsey数问题是组合数学乃至整个数学中最具魅力的研究领域,也是最困难的数学问题之一．对于经典Ramsey数,至今只有9个Ramsey数得到解决．按照传统的算法,其搜索空间太大,当前的电子计算机无法胜任．研究表明,DNA计算在求解困难的NP-完全问题上优于电子计算机．目前已经建立了众多求解NP-完全问题的DNA计算模型,但未见到用于求解Ramsey数的DNA计算模型．作者建立了一种新颖的DNA计算模型,用于一般经典Ramsey数的求解．全文共分两篇,该文属第二篇,在首篇工作的基础上,建立了所谓的经典Ramsey数位序列DNA计算模型,文中对模型的存储库的建立、解的检测子系统以及运算子系统等问题展开了较为详细地讨论,并给出了使用该模型求解经典Ramsey数详细的方法与步骤．     

DNA计算机:原理、进展及难点(Ⅱ)计算机"数据库"的形成--DNA分子的合成问题

基于生化反应机理的DNA计算机模型引起了科学领域内许多不同学科学者们的关注与兴趣．DNA计算已经成为国际科学研究前沿领域内的一个新热点．DNA计算机的研制需要诸如生物工程、计算机科学、数学、物理、化学、信息科学、微电子技术、激光技术以及控制科学等许多学科的共同协作攻关．作者以系列文章的形式拟对DNA计算机的基本原理、研究进展、DNA计算的模型以及当前研究中的难点给予研讨．该文属第二篇,重点讨论DNA计算机研制中DNA分子的合成问题．DNA分子的合成问题不仅是DNA计算中生物操作过程首先要处理的问题,而且是DNA计算机研制中必须要解决的问题,因为最终实用化的DNA计算机应是一种全自动化的．如何将DNA分子的合成过程与编码、其它生化操作自动地衔接起来是全自动化DNA计算机当前研究的关键难题．若要解决这个问题,人们必须很熟悉有关DNA分子合成的基本原理以及合成技术．这也是该文的动机．     

DNA计算原理及系统分析

DNA计算是一种模拟生物分子DNA的结构并借助于分子生物技术进行计算的新方法,它开创了以化学反应作为计算工具的先例,具有广阔的应用前景。DNA计算的两个主要特点是计算的高度并行性和巨大的信息存储容量。该文简要介绍了DNA计算的原理及其数学计算的基本思想;对DNA计算的特点及其系统进行了分析。比较了DNA计算机与图灵机的异同;最后对DNA计算的发展前景进行展望。     

精确覆盖问题的O(1.414~n)链数DNA计算机算法

DNA计算机的可扩展性问题是近年来生物计算领域的重要研究重点之一.根据精确覆盖问题DNA计算求解过程中的并行计算需求,将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,提出了一种求解精确覆盖问题的DNA计算模型和基于分治方法的DNA计算机算法.算法由初始解空间生成算法Init()、冗余解删除算法IllegalRemove()和并行搜索器ParallelSeacher()共3个子算法组成.与同类算法的性能比较分析表明:本算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将求解n维精确覆盖问题的DNA链数从O(2n)减少至O(1.414n),从而将DNA计算机在试管内可求解的精确覆盖问题集合的基数从60提高到120,改进了相关文献的研究结果.     

DNA计算中的数据与计算模型

对DNA计算的通用性及单链、双链、粘性末端、发夹、质粒、k-臂DNA分子等各种数据作了简单介绍,并对基于DNA分子结构特性和基于DNA计算机研制过程两个方面的DNA计算模型进行了分析对比。针对各种不同的DNA数据及特性,提出了混合DNA计算模型的研究思路,并从不同角度论述了混合DNA计算模型的可行性。     

DNA计算机原理、进展及难点(Ⅳ):论DNA计算机模型

在DNA计算机研究中,所建模型的好坏直接影响着DNA计算中诸多问题,如编码的难易程度、整个生物操作或生化反应的设计、解空间的大小、计算时间多少、应用范围以及通用性的程度等.如何建立快速的、功能强的、具有一定通用性的DNA计算机模型,是从事DNA计算机研究者一直关注与感兴趣的难题.为此,该文将主要围绕着DNA计算机的模型建立展开讨论,重点讨论10年来所建立起来的一些主要模型.共分为三种类型:第一种是利用DNA分子结构与特性所建立起来的几种主要模型;第二种是利用生物操作方式所建立的三种模型:试管型、表面型与芯片型;第三种是所谓的DNA计算机模型.文中讨论了这些模型的基本原理、功能、优缺点以及应用的研究进展等.最后,对DNA计算机模型研究中的难点进行了分析,并给出了相应的解决思路.     

DNA计算机原理、进展及难点（I）：生物计算机系统及其在图论中的应用

基于生化反应机理的DNA计算机模型受到科学领导内许多不同科学者们的关注与兴趣。DNA计算已经形成国际科学前沿领域内研究的一个新的热点。DNA计算机的研制需要诸如生物工程、计算机科学、数学、物理、化学、信息科学、微电子技术、激光技术以及控制科学等许多学科的共同协作攻关。该系列文章拟对DNA计算机的基本原理、研究进展DNA计算的模型以及当前研究中的难点给予研讨。该文属首篇，重点讨论了DNA计算机的基本原理，引入了生物计算系统的概念，并较系统地讨论了DNA计算模型在图与组合优化中的研究进展。