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摘要:
基于数据并行的重启动 Arnoldi并行算法,提出一个精化重启动Arnoldi并行算法.为了降低弱扩展性对并行性能的负面影响,该算法使用任务图模型并行计算精化向量,减少进程之间的通信次数,有效地实现并行计算.在KD-50-I万亿次机上的测试结果表明,该算法具有较好的可扩展性和并行效率.
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文献信息
篇名 求解大规模矩阵特征问题的并行算法研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 矩阵特征值 Arnoldi算法 并行计算 精化向量
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 12-14
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 4037字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.06.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 迟学斌 中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心 101 634 14.0 21.0
2 赵永华 中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心 28 182 6.0 13.0
3 陆忠华 中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心 55 174 7.0 11.0
4 赵韬 中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
矩阵特征值
Arnoldi算法
并行计算
精化向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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