简述并行算法的设计过程

陈国良编著

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并行计算Parallel Computing

主讲人徐云

Spring, 2014

第二篇并行算法的设计

第五章并行算法与并行计算模型第六章并行算法基本设计策略第七章并行算法常用设计技术第八章并行算法一般设计过程

第六章并行算法基本设计策略6.1 串行算法的直接并行化

6.1.1设计方法描述

6.1.2快排序算法的并行化

6.2 从问题描述开始设计并行算法6.3借用已有算法求解新问题

设计方法的描述

方法描述

发掘和利用现有串行算法中的并行性，直接将串行算法

改造为并行算法。

评注

由串行算法直接并行化的方法是并行算法设计的最常用

方法之一；

不是所有的串行算法都可以直接并行化的；

一个好的串行算法并不能并行化为一个好的并行算法；

许多数值串行算法可以并行化为有效的数值并行算法。国家高性能计算中心（合肥）4

第六章并行算法基本设计策略6.1 串行算法的直接并行化

6.1.1设计方法描述

6.1.2快排序算法的并行化

6.2 从问题描述开始设计并行算法6.3借用已有算法求解新问题

快排序算法的并行化（1） SISD上的快排序算法6.1

输入：无序序列（A

q

……Ar）

输出：有序序列（A

q

……Ar）

Procedure Quicrsort(A，q，r);

Begin

if q

(1) x=A

q

(2)

研究了快速排序算法,并在其基础上提出了基于多核技术的OpenMP并行编程模型的快速排序算法。实验结果表明,该并行算法具有较高的并行加速比和并行效率。

的实现

编程模型的快速排序算法。实验结

算法是对冒泡排序算法的一种改现代计算机的多核、核技术正在快速发展，何利用众如进， C A. Hor在 16由 . R. ae 9 2年提出。的基本思想是：过它通一

多核实现并行计算提高计算效率，已成为高性能计算技术领域研究的热点。对于配置了多核 C U的共享存储计算机系 P统，目前 O eMP已是一种共享存储并行编程模型的工业标 pn准，有良好的可编程性，具能够显著提高编程和计算效率。

次排序将数据分割成独立的两部分，中一部分的所有数其

据都比另外一部分的所有数据都要小，后再按照此方法对然

这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归并行处理，以此达到整个数据变成有序序列。3 2串行算法描述 .设要排序的数组为 A[】… N.]首先任意选取一 0 . A[ I, .个数据 (常选用第一个数据 )为关键数据，后将所有比通作然它小的数都放到它之前，有比它大的数放到它之后，个所这

本文分析 O eMP的并行编程模型特点， pn应用 O eMP pn 设计和实现一种快速

电力系统潮流并行算法的研究进展

清华大学学报(自然科学版)2002年第42卷第9期

CN1122223 N.42,No.9JTsinghuaUniv(Sci&Tech),2002,Vol15 37

119221195,1199

电力系统潮流并行算法的研究进展

薛　巍1,　舒继武2,　王心丰1,　郑纬民2

(1.清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084;2.清华大学计算机科学与技术系,北京100084)

摘　要:随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。法,分析了算法中存在的困难。4力系统潮流并行算法:和逆矩阵法,实用效果,,并指出基。关键词:潮流并行算法;大型稀疏线性方程组;电力系统中图分类号:TM744

文章编号:100020054(2002)0921192204

文献标识码:A

,,而高效。随着并行机与并行计算技术的不断发展和成熟,潮流问题的并行计算研究近年来得到了长足的发展,为真正解决大电网快速、详细的仿真计算开辟了新路。

本文主要综述了迄今为止的潮流并行算法研究成果。指出了各种算法的优点和局限性。针对不同并行体系结构特点,提出了潮流并行算法的研究方向。

1　潮流计算模型

Advan

解线性方程组的迭代法及其并行算法

《计算方法》实验报告

实验四、解线性方程组的迭代法及

其并行算法

1、实验目的：

① 会用Matlab编程进而编写雅可比迭代法和高斯－塞德尔迭代法，用Matlab的程序来解线性方程组等的具体问题，同时加深对雅可比迭代和高斯塞德尔迭代的具体算法的理解及其应用。能很好的熟练掌握并深入体会计算方法这门课的重要性以及广泛的应用性。 ② 熟悉并熟练掌握Matlab编程环境。

2、实验要求:

用雅可比迭代和高斯－塞德尔迭代法来解线性方程组以及判断它们的收敛情况。

3、实验内容：用雅可比迭代和高斯－塞德尔解线性方程组

如下所示：

4、实验题目：用雅可比迭代和高斯－塞德尔解线性方程组

10x1+2x2+3x3=14, 2x1+5x2+2x3=18,以及判断雅可比迭代法的收敛 3x+x+5x=20,23 1

性和高斯-赛德尔迭代法的收敛性.

5、实验原理：

判断收敛性：是根据n*n阶矩阵是严格对角占优的，(所谓占优解释指对角线元素的绝对值大于其它同行或同列的绝对值之和)则线性方程组有唯一的解。且对于任意初始量产生的迭代向量都收敛来解雅可比迭代。如果n*n阶矩阵是正定的对称矩阵，则对于任

解线性方程组的迭代法及其并行算法

意初始向量产

简答题

1.简述生物分离过程的特点。

答：（1）产品丰富：产品的多样性导致分离方法的多样性； （2）绝大多数生物分离方法来源于化学分离； （3）生物分离一般比化工分离难度大： ※成分复杂；

※悬液中的目标产物浓度低； ※生物活性条件相对温和； ※生物产品要求高质量； ※获得高纯度的干燥产品； ※卫生。

因此，生物分离过程往往成本很高，在某些产品的生产过程中，分离成本可能占到总成本的80％以上。

（补充：常无固定操作方法可循；生物材料组成非常复杂；分离操作步骤多，不易获得高收率；培养液（或发酵液）中所含目的物浓度很低，而杂质含量却很高；分离进程必须保护化合物的生理活性；生物活性成分离开生物体后，易变性、破坏；基因工程产品，一般要求在密封环境下操作。）

2.简述超临界流体萃取的原理及其特点。

答：超临界流体萃取是利用超临界流体具有的类似气体的扩散系数，以及类似液体的密度（溶解能力强）的特点，利用超临界流体为萃取剂进行的萃取单元操作。

利用超临界流体的特殊性质，使其在超临界状态下，与待分离的物料接触，萃取出目的产物，然后通过降压或升温的方法，使萃取物得到分离。

其特点是密度接近液体，萃取能力强；粘度接近气体，传质性能好；且安全、无毒、产品分离简单

硕士学位论文

基于并行处理的聚类蚁群算法的研究 Based on parallel processing of the ant clustering algorithm of flocking

1

摘 要

聚类就是将数据对象划分到不同组（或簇）中，使得属于同簇内的数据对象具有相似性，而不同簇的数据对象具有相异性。聚类分析又称群分析，它是研究样品或指标分类问题的一种统计分析方法，它是由若干模式组成的，以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性，是重要的数据挖掘技术。近几十年来，国内外的学术者提出了诸多的聚类算法，力图寻找最优方案。随着蚁群算法研究的兴起，人们发现采用蚁群模型进行聚类能够更加有力的解决现实问题。

本文主要先研究了业界一些蚁群算法和聚类算法，充分深入了解了有关聚类蚁

群算法的基本原理和特性。而通过研究发现人工蚁群算法本质上是一个并行系统，因此，研究并行蚁群算法对于提高运算速度具有重要的意义，在归纳总结的基础上，本文了将并行算法和聚类蚁群算法相结合，提出了一种新的聚类蚁群优化算法，同时将改良后的优化算法针对传统的TSP问题、二次分配问题进行了对比，实验结果表明该算法不仅是有效的

CA解扰过程简述

CA过程通过CW控制字(节目流进行解扰的钥匙)将TS加密,终端通过它解密. 前端将CW加密后送到终端.

终端通过智卡,解出CW控制字,并将控制字送解码器还原TS的过程.

前端:

ECM内容: 1.由SK加密的CW. 2.节目来源、时间、内容分类和节目价格等信息 EMM内容:

1.PDK加密过的SK.(PDK: Personal Distribute Key,与智能卡一致) 2. 地址、用户授权信息.

EMM与ECM在TS流中传输.

终端:

1.解CAT表,获得CA_system_id,获得CA系统类型.

2.解CAT表,获得CA_PID获得EMM_PID,从TS中过滤EMM. 3.解PMT的CA_PID,获得ECM_PID,从TS流中过滤ECM. 4.智能卡通本身的PDK,从EMM中将业务密钥SK解出来. 5.用SK对ECM解密出CW控制字.

6.将CW控制字填入解码芯片的相应寄存器中，就可以对码流数据进行解扰，恢复出原始信号。

CA系统的解密过程如下：当智能卡插入时，解码器首先在传送流中寻找PSI，在PSI中找到条件接收表CAT，根据CAT表中给

系统的控制函数（特征函数）：

1、单点概率函数，即孔隙率，重构前后2个模型具有相同的孔隙率（空隙相元素个数相等）。

2、三点概率函数，对于三维模型需要分别计算沿着x轴方向、y轴、z轴方向的三点概率函数。

3、线性路径函数，与三点概率函数相似，也需要计算三维空间的三个正交方向的线性路径函数。

计算过程：

1、计算参考模型的各个控制函数。

2、生成初始模型

随机生成一个512*512*200的“0、1”矩阵，“0”表示岩石基质， “1”表示空隙。

3、计算当前模型（或称为系统）的控制函数。

4、计算系统的能量E1——是一个关于三点概率函数和线性路径函数及其导数的表达式。

5、更新系统，即随机从中选取一个0和1对换位置，形成一个新系统，计算新系统的能量E2。

6、判断是否满足系统更新条件，满足转到5，否则转到7。

系统更新条件：记系统在第K+1次搜索时的状态的接受概率为P，且

其中，T为程序中的一个控制参数，称为“温度”，那，表示随机生成么系统状态接受准则定义为：[0,1）区间的任意数。若当前系统的P满足接受准则，则接受当前系统，需在其基础上进行第k+2次搜索，即转到5，否则转到7。

7、判断是否满足降温条件，满足转到8，否则转到5。

降温条件：记

度下更新失败的次数，

值，如果

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基于Hadoop架构的数据驱动的SVM并行增量学习算法

作者：邳文君 宫秀军

来源：《计算机应用》2016年第11期

摘 要：针对传统支持向量机（SVM）算法难以处理大规模训练数据的困境，提出一种基于Hadoop的数据驱动的并行增量Adaboost-SVM算法（PIASVM）。利用集成学习策略，局部分类器处理一个分区的数据，融合其分类结果得到组合分类器；增量学习中用权值刻画样本的空间分布特性，对样本进行迭代加权，利用遗忘因子实现新增样本的选择及历史样本的淘汰；采用基于HBase的控制器组件用以调度迭代过程，持久化中间结果并减小MapReduce原有框架迭代过程中的带宽压力。多组实验结果表明，所提算法具有优良的加速比、扩展率和数据伸缩度，在保证分类精度的基础上提高了SVM算法对大规模数据的处理能力。

关键词：Hadoop；HBase；支持向量机；增量学习；集成学习；遗忘因子；控制器组件 中图分类号：TP311 文献标志码：A

文章编号：1001-9081（2016）11-3044-06 0