非线性互补问题的并行多分裂松弛迭代算法

运用矩阵多重分裂理论，同时考虑并行计算与松弛迭代法，得到求解一类非线性互补问题的高效数值算法。当问题的系数矩阵为对角元为正的I-I一矩阵时，证明了算法的全局收敛性。该算法把大规模问题分解为规模比较小的子问题，再对各子问题并行求解，与已有算法相比较，具有计算量小、计算速度快等特点，因而特别适于求解大规模问题。     

广义矩阵多分裂松弛算法

给出了当齐次线性方程组的系数矩阵是不可约奇异H矩阵时的广义矩阵多分裂松弛算法并讨论其收敛性.     

矩阵多分裂多参数松弛算法

给出了当齐次线性方程组的系数矩阵是奇异H矩阵时的矩阵多分裂多参数松弛算法,并讨论其收敛性。     

非线性互补问题的并行多分裂松弛迭代算法

运用矩阵多重分裂理论,同时考虑并行计算与松弛迭代法,得到求解一类非线性互补问题的高效数值算法。当问题的系数矩阵为对角元为正的H-矩阵时,证明了算法的全局收敛性。该算法把大规模问题分解为规模比较小的子问题,再对各子问题并行求解,与已有算法相比较,具有计算量小、计算速度快等特点,因而特别适于求解大规模问题。     

求解线性互补问题的松弛型二级多分裂算法

运用二级迭代方法与矩阵多分裂理论,同时考虑并行计算和松弛迭代,提出了求解线性互补问题的二级多分裂AOR并行算法,在一定条件下证明了算法的收敛性.该算法具有计算量小等优点.     

奇异 H-矩阵的多分裂多参数算法

在实际应用中常遇到一些线性方程组,其系数矩阵为某些特殊矩阵,分析了在求解大型线性代数方程组时,当系数矩阵属于奇异H-矩阵时的特性,研究了多分裂多参数算法在解决实际问题应用中采取的措施。.     

一类偏微分方程的并行多分裂迭代算法

许多工程和物理应用问题的求解通常都归结为求微分方程数值解.考虑到传统的偏微分方程求解算法仅适应于串行机以及单机性能无法满足大规模科学与工程问题的计算需求,针对一类偏微分方程,提出了相应的并行差分格式和并行多分裂迭代求解算法,通过编程将其与红-黑排序、共轭梯度法的加速比和并行效率进行比较,验证了多分裂迭代法在求解偏微分方...     

多站雷达功率分配自修正凸松弛算法

为了在发射功率有限的情况下提高雷达性能,提出了一种用于多站分布式雷达对目标定位时采用的功率分配算法．首先给出了多站雷达对目标定位时误差的克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行功率优化分配;其次,将目前流行的凸松弛算法加以改进,通过对凸松弛参数的自修正减少凸松弛算法引入的额外误差,并逼近最优结果,充分利用了有限的多站雷达系统发射资源;最后,仿真结果验证了所提算法的有效性．     

线性积分微分代数方程初值问题的多分裂波形松弛方法

多分裂波形松弛方法是一种可以在并行计算机上使用并且加快迭代收敛速度的加速技术.作者在文中提出了用多分裂波形松弛方法来解决线性积分微分代数方程的初值问题,基于线性算子谱理论,给出了多分裂波形松弛方法收敛的充分性条件,并通过电路模拟数值计算实例进一步说明了多分裂波形松弛方法在求解线性积分微分代数方程的初值问题时的显著加速效果.     

最小一乘松弛算法

给出了以加权最小二乘估计为基础的最小一乘松弛算法,并以实例验证了该算法对参数估计的稳健性     

区域分裂内交点条件预测多重网格并行算法

讨论了边值问题多重网格并行计算,利用网格差分方程组对区域分裂内交点函数值作一维二分预测,将虚拟边界函数值计算化为形式初值问题进行迭代,各子区域并行地以多重网格方法求解Dirichlet问题,在提高信息传递效率的同时节省了计算量和存贮量。     

多重H-分裂并行AOR算法

在FrommerA.和SzyldD.B.提出的H-分裂的基础上,进一步讨论了矩阵的H-分裂,对传统求解线性方程组Ax=b的AOR算法进行改进,利用并行思想构造去研究了并行多分裂AOR算法,建立了相应的收敛性理论。该算法把大型问题进行分解,对各子问题并行求解,与已有算法相比较,具有计算速度快、计算量小等特点,因而特别适合于求解大规模问题。数值实验的结果说明了这种算法的有效性。     

一种新的并行分类算法

提出一种建立在由独立的处理器构成的计算机网络（例如由Ｔｒａｎｓ－ｐｕｔｅｒ构成的计算机网络）上的并行分类算法，用以解决分布式数据库的分类计算问题。本文基于并行算法应与并行计算的拓扑结构相匹配的思想，设计了一种旨在减小处理器之间通讯开销的网络结构。在这样一种并行计算环境中，每个处理器运行同样的程序，计算负载均匀分布在每个处理器中，因而算法具有高度的并行性。同时这种基本结构还可以灵活地不断扩展，且随着网络的不断扩大，该并行算法的并行加速性更高。     

一类弱非线性互补问题的模系矩阵多分裂迭代算法

针对一类求解弱非线性互补问题,提出了模系矩阵多分裂迭代算法。通过变量变换,利用互补向量的性质,将互补问题转化为一类与其等价的不动点方程组。在此基础上,建立一种快速、有效的模系矩阵多分裂迭代算法,并分析了算法的收敛性。数值实验证明了算法的有效性。     

并行模拟退火算法在拱坝体形优化中的应用

介绍了近年发展起来的模拟退火算法,探讨了模拟退火算法的并行化。在4台PC机搭建的并行环境下,用一个简单的数值计算例子对并行模拟退火算法进行TN试,测试结果表明并行计算明显提高了模拟退火算法的运算速度。最后,把并行模拟退火算法应用于拱坝的体形优化。     

多重H—分裂并行AOR算法

在Frommer A．和Szyld D．B．提出的H-分裂的基础上，进一步讨论了矩阵的H-分裂，对传统求解线性方程组Ax＝b的AOR算法进行改进，利用并行思想构造去研究了并行多分裂AOR算法，建立了相应的收敛性理论。该算法把大型问题进行分解，对各子问题并行求解，与已有算法相比较，具有计算速度快、计算量小等特点，因而特别适合于求解大规模问题。数值实验的结果说明了这种算法的有效性。     

基于PAAG的图像处理算法并行化设计

针对图形处理中的Gamma校正算法和平均滤波算法,在多态并行阵列机上进行并行化设计。该设计利用多线程调度模式将算法中不相关程序分为多个线程相互填充,减少线程的阻塞等待时间,最后将多线程程序映射到阵列机上实现算法的并行化。仿真结果表明,Gamma校正算法在单线程下运行消耗时间是多线程的3.5倍,平均滤波算法在单线程下运行消耗时间是多线程的2.2倍。     

块对角线性方程组的一种分布式并行迭代算法

提出了一种在分布式环境下求解块对角线性方程组的并行ILU(0)-JACOBI迭代算法,与传统算法不同之处是首先选取一个合适的预处理矩阵对原系数矩阵进行处理,以改善矩阵的条件数。数值结果表明,算法具有较快的收敛速度,在分布式并行环境下具有较好的并行度和较低的存储要求。     

基于MPP环境的单纯形算法并行特性剖析

对MPP大规模并行计算环境下的线性规划问题单纯形算法的并行特性作了详细分析,并给出了适合于这一环境的并行单纯形算法．