11-第11章-快速傅里叶变换-并行数值算法-并行计算(共15章)
并行计算综述
并行计算综述 姓名：尹航学号：S131020012 专业：计算机科学与技术摘要：本文对并行计算的基本概念和基本理论进行了分析和研究。主要内容有：并行计算提出的背景，目前国内外的研究现状，并行计算概念和并行计算机类型，并行计算的性能评价，并行计算模型，并行编程环境与并行编程语言。 关键词：并行计算；性能评价；并行计算模型；并行编程 1. 前言 网络并行计算是近几年国际上并行计算新出现的一个重要研究方向，也是热门课题。网络并行计算就是利用互联网上的计算机资源实现其它问题的计算，这种并行计算环境的显著优点是投资少、见效快、灵活性强等。由于科学计算的要求，越来越多的用户希望能具有并行计算的环境，但除了少数计算机大户（石油、天气预报等）外，很多用户由于工业资金的不足而不能使用并行计算机。一旦实现并行计算，就可以通过网络实现超级计算。这样，就不必要购买昂贵的并行计算机。 目前，国内一般的应用单位都具有局域网或广域网的结点，基本上具备网络计算的硬件环境。其次，网络并行计算的系统软件PVM是当前国际上公认的一种消息传递标准软件系统。有了该软件系统，可以在不具备并行机的情况下进行并行计算。该软件是美国国家基金资助的开放软件，没有版权问题。可以从国际互联网上获得其源代码及其相应的辅助工具程序。这无疑给人们对计算大问题带来了良好的机遇。这种计算环境特别适合我国国情。 近几年国内一些高校和科研院所投入了一些力量来进行并行计算软件的应用理论和方法的研究，并取得了可喜的成绩。到目前为止，网络并行计算已经在勘探地球物理、机械制造、计算数学、石油资源、数字模拟等许多应用领域开展研究。这将在计算机的应用的各应用领域科学开创一个崭新的环境。 2. 并行计算简介[1] 2.1并行计算与科学计算 并行计算（Parallel Computing），简单地讲，就是在并行计算机上所作的计算，它和常说的高性能计算（High Performance Computing）、超级计算（Super Computing）是同义词，因为任何高性能计算和超级计算都离不开并行技术。
大数据与并行计算
西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：
前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。
第二章计算流体力学的基本知识
第二章计算流体力学的基本知识 流体流动现象大量存在于自然界及多种工程领域中，所有这些工程都受质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本物理定律的支配。这章将首先介绍流体动力学的发展和流体力学中几个重要守恒定律及其数学表达式，最后介绍几种常用的商业软件。 2.1计算流体力学简介 2.1.1计算流体力学的发展 流体力学的基本方程组非常复杂，在考虑粘性作用时更是如此，如果不靠计算机，就只能对比较简单的情形或简化后的欧拉方程或N-S方程进行计算。20 世纪30～40 年代，对于复杂而又特别重要的流体力学问题，曾组织过人力用几个月甚至几年的时间做数值计算，比如圆锥做超声速飞行时周围的无粘流场就从1943 年一直算到1947 年。 数学的发展，计算机的不断进步，以及流体力学各种计算方法的发明，使许多原来无法用理论分析求解的复杂流体力学问题有了求得数值解的可能性，这又促进了流体力学计算方法的发展，并形成了"计算流体力学" 。 从20 世纪60 年代起，在飞行器和其他涉及流体运动的课题中，经常采用电子计算机做数值模拟，这可以和物理实验相辅相成。数值模拟和实验模拟相互配合，使科学技术的研究和工程设计的速度加快，并节省开支。数值计算方法最近发展很快，其重要性与日俱增。 自然界存在着大量复杂的流动现象，随着人类认识的深入，人们开始利用流动规律来改造自然界。最典型的例子是人类利用空气对运动中的机翼产生升力的机理发明了飞机。航空技术的发展强烈推动了流体力学的迅速发展。 流体运动的规律由一组控制方程描述。计算机没有发明前，流体力学家们在对方程经过大量简化后能够得到一些线形问题解读解。但实际的流动问题大都是复杂的强非线形问题，无法求得精确的解读解。计算机的出现以及计算技术的迅速发展使人们直接求解控制方程组的梦想逐步得到实现，从而催生了计算流体力
矩阵相乘 并行算法
并行处理技术 课程设计分析报告 课程设计题目矩阵相乘并行算法设计姓名廖杰 学号M201372880 专业计算机技术 任课教师金海石宣化 所在学院计算机科学与技术学院报告提交日期2014-01-13
一、实验目的 1、学习使用集群； 2、掌握并行处理或分布计算的编程方法； 3、学会以并行处理的思想分析问题。 二、实验要求 1、自行生成矩阵作为算法的输入； 2、使用并行处理技术编程，例如：MPI、OpenMP、MR； 3、矩阵大小至少为1000*1000； 4、加速比越大成绩越高。 三、实验内容 3.1、矩阵的划分： 对于矩阵相乘的并行算法，可以有三种：对矩阵按行划分、按列划分和棋盘式分块划分。和按行或列划分相比，棋盘式划分可以开发出更高的并行度。对于一个n×n的方阵，棋盘划分最多可以使用n^2个处理器进行并行计算，但使用按行或列分解最多可以使用n个。对矩阵相乘采用棋盘式划分的算法通常称作Cannon算法。 A）行列划分 又叫带状划分（Striped Partitioning），就是将矩阵整行或者整列分成若干个组，每个组指派给一个处理器。下图所例为4个CPU，8×8矩阵的带状划分。
在带状划分情况下，每个CPU将会均匀分配到2行(列)数据。8×8矩阵变成了一个1×4或4×1的分块矩阵，每个CPU所属的分块矩阵大小为8×2或2×8。
B）棋盘划分 就是将矩阵分成若干个子矩阵，每个子矩阵指派给一个处理器，此时任一处理器均不包含整行或者整列。下图所示即为4个处理器情况下8×8矩阵的棋盘划分，其中处理器阵列为2×2，每个处理器分配到的子矩阵大小为4×4。 矩阵划分成棋盘状可以和处理器连成二维网孔相对应。对于一个n×n维矩阵和p×p的二维处理器阵列，每个处理器均匀分配有（n/p）×(n/p)=n^2/p^2个元素。使用棋盘式划分的矩阵相乘算法一般有两种，Cannon算法和Summa算法。SUMMA算法能够计算m*l的A矩阵和l*n的B矩阵相乘（m、l、n可不相等），而cannon算法只能实现n*n的A矩阵和n*n 的B矩阵相乘，具有很大的局限性。 3.2、算法原理 A) 行划分法 假设是M*N，计算前，将矩阵N发送给所有从进程，然后将矩阵M分块，将M中数据按行分给各从进程，在从进程中计算M中部分行数据和N的乘积，最后将结果发送给主进程。这里为了方便，有多少进程，就将M分了多少块，除最后一块外的其他数据块大小都相等，最后一块是剩下的数据，大小大于等于其他数据块大小，因为矩阵行数不一定整除进程数。最后一块数据在主进程中计算，其他的在从进程中计算。 定义两个矩阵M和N，N所有进程都需要，M可以只在主进程中定义。其他的变量视主进程和从进程需要按要求定义在合适的位置。
蒙特卡罗方法并行计算
Monte Carlo Methods in Parallel Computing Chuanyi Ding ding@https://www.wendangku.net/doc/d716362350.html, Eric Haskin haskin@https://www.wendangku.net/doc/d716362350.html, Copyright by UNM/ARC November 1995 Outline What Is Monte Carlo? Example 1 - Monte Carlo Integration To Estimate Pi Example 2 - Monte Carlo solutions of Poisson's Equation Example 3 - Monte Carlo Estimates of Thermodynamic Properties General Remarks on Parallel Monte Carlo What is Monte Carlo? ? A powerful method that can be applied to otherwise intractable problems ? A game of chance devised so that the outcome from a large number of plays is the value of the quantity sought ?On computers random number generators let us play the game ?The game of chance can be a direct analog of the process being studied or artificial ?Different games can often be devised to solve the same problem ?The art of Monte Carlo is in devising a suitably efficient game.
大数据与云计算的区别与关系
大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。
计算机技能高考基础知识(常考知识点记忆)精编版
模块一：信息、数据及通信的基本概念 考点1：信息、数据的基本概念 1、数据：所有能够被计算机接受和处理的符号的集合都称为数据 2、信息：有意义的数据的内容。指数据经过加工处理后得到的有价值的知识。 3、信息的基本特征：载体依附性、人地性、时效性、共享性、传递性、客观性、可处理性、真伪性 考点2：通信的基本概念 1、信号是数据在传输过程中的具体物理表示形式。 2、信号分为模拟信号（连续信号）和数字信号，数据信号相对模拟信号，抗干扰强，可靠性高。 3、调制解调器可完成数字信息与模拟信号之间的转换。其中，调制是将数据信号转换为模拟信号；解调是将模拟信号转换为数字信号。 4、通信系统三个基本要素：信源、信道、信宿 考点3：计算机的发展、类型及其应用领域。 1、第一台计算机：ENIAC，美国，1946年宾夕法尼亚大学 2、计算机的发展过程 3、计算机主要特点：运算速度快、精确度高、具有记忆和逻辑判断能力 4、计算机的主要应用 1)科学计算：例如：气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测 2)数据/信息处理：例如：高考招生中考生录取与统计工作，铁路、飞机客票的预定系统，银行系统 的业务管理 3)计算机控制 4)计算机辅助系统：例如：用CAI演示化学反应 5)人工智能：例如：代替人类到危险的环境中去工作 6)办公自动化系统中的应用：例如：Internet发email 常用缩写： CBE:计算机辅助教育 CAI:计算机辅助教学 CMI:计算机管理教学 CAD:计算机辅助设计 CAT:计算机辅助翻译 CAM:计算机辅助制造 CAE:计算机辅助工程 5、计算机的分类： 1）根据规模大小分类：巨型机、大型通用机、微型机、工作站、服务器 2）根据用途分类：通用计算机、专用计算机 3）根据计算机处理数据的类型：模拟计算机、数字计算机、数字与模拟计算机 6、计算机科学研究与应用 人工智能：研究如何让计算机来完成过去只有人才能做的智能的工作。 网格计算：专门针对复杂科学计算的新型计算模式。 中间件技术：是介于应用软件和操作系统之间的系统软件。 云计算：是分布式计算、网格计算、并行计算、网络存储及虚拟化计算机和网络技术发展融合的产物，
课后作业答案云计算与大数据
第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2. 西摩·克雷( ) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8. (1) 超大规模 “云”具有相当的规模，云计算已经拥有100多万台服务器，、、微软、等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样
并行计算-实验二-矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析
深圳大学 实验报告 课程名称：并行计算 实验名称：矩阵乘法的OpenMP实现及性能分析姓名： 学号： 班级： 实验日期：2011年10月21日、11月4日
一. 实验目的 1) 用OpenMP 实现最基本的数值算法“矩阵乘法” 2) 掌握for 编译制导语句 3) 对并行程序进行简单的性能 二. 实验环境 1) 硬件环境：32核CPU 、32G 存计算机； 2) 软件环境：Linux 、Win2003、GCC 、MPICH 、VS2008； 4) Windows 登录方式：通过远程桌面连接192.168.150.197，用户名和初始密码都是自己的学号。 三. 实验容 1. 用OpenMP 编写两个n 阶的方阵a 和b 的相乘程序，结果存放在方阵c 中，其中乘法用for 编译制导语句实现并行化操作，并调节for 编译制导中schedule 的参数，使得执行时间最短，写出代码。 方阵a 和b 的初始值如下： ????????? ? ??????????-++++=12,...,2,1,..2,...,5,4,31,...,4,3,2,...,3,2,1n n n n n n n a ???????? ? ???????????= 1,...,1,1,1..1,...,1,1,11,...,1,1,11,..., 1,1,1b 输入： 方阵的阶n 、并行域的线程数 输出： c 中所有元素之和、程序的执行时间 提示： a,b,c 的元素定义为int 型，c 中所有元素之各定义为long long 型。 Windows 计时: 用
大数据并行处理方法与举例
大数据并行处理方法与举例 1、介绍 1.1 背景 互联网行业中，日常运营中生成、累积的用户网络行为数据等大数据规模相当庞大，以 至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我 们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之 多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……而到 了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。可以说，人类社会已经步入了大 数据时代。然而，大数据用现有的一般技术又难以处理，并且海量的非结构化数据带来的并 不仅仅是存储、传输的问题，做好海量非结构化数据分析以及快速处理以更好的服务客户、 提高业务效率已经成为紧迫的问题。 伴随着数据规模的爆炸式增长，数据并行分析处理技术也在不断进行着改进，以满足大 数据处理对实时性的需求。数据并行处理（Data Parallel Processing）是指计算机系统能够同 时执行两个或更多个处理机的一种计算方法。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的 解决时间。为使用并行处理，首先需要对程序进行并行化处理，也就是说将工作各部分分配 到不同处理机中。当下比较流行的大数据分布式计算应用最具有代表性的有：MapReduce、Spark和GraphX。下面详细介绍这三种应用的基本原理及应用例子。 1.2 MapReduce 2006年由Apache基金会开发的Hadoop项目，由分布式文件系统HDFS和MapReduce 工作引擎所组成。其中MapReduce采用“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 MapReduce在企业中被非常广泛地利用，包括分布grep、分布排序、web连接图反转、
蒙特卡罗方法的计算程序
关于蒙特卡罗方法的计算程序已经有很多，如：EGS4、FLUKA、ETRAN、ITS、MCNP、GEANT 等。这些程序大多经过了多年的发展，花费了几百人年的工作量。除欧洲核子研究中心（CERN）发行的GEANT主要用于高能物理探测器响应和粒子径迹的模拟外，其它程序都深入到低能领域，并被广泛应用。就电子和光子输运的模拟而言，这些程序可被分为两个系列：1．EGS4、FLUKA、GRANT 2．ETRAN、ITS、MCNP 这两个系列的区别在于：对于电子输运过程的模拟根据不同的理论采用了不同的算法。EGS4和ETRAN分别为两个系列的基础，其它程序都采用了它们的核心算法。 ETRAN(for Electron Transport)由美国国家标准局辐射研究中心开发，主要模拟光子和电子，能量范围可从1KeV到1GeV。 ITS(The integrated TIGER Series of Coupled Electron/Photon Monte Carlo Transport Codes )是由美国圣地亚哥（Sandia）国家实验室在ETRAN的基础上开发的一系列模拟计算程序，包括TIGER 、CYLTRAN 、ACCEPT等，它们的主要差别在于几何模型的不同。TIGER研究的是一维多层的问题，CYLTRAN研究的是粒子在圆柱形介质中的输运问题，ACCEPT是解决粒子在三维空间输运的通用程序。 NCNP(Monte Carlo Neutron and Photo Transport Code)由美国橡树林国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)开发的一套模拟中子、光子和电子在物质中输运过程的通用MC 计算程序，在它早期的版本中并不包含对电子输运过程的模拟，只模拟中子和光子，较新的版本（如MCNP4A）则引进了ETRAN，加入了对电子的模拟。 FLUKA 是一个可以模拟包括中子、电子、光子和质子等30余种粒子的大型MC计算程序，它把EGS4容纳进来以完成对光子和电子输运过程的模拟，并且对低能电子的输运算法进行了改进。
计算机基础知识
计算机基础知识 一、计算机的发展、类型及其应用领域。 1、计算机(computer)就是一种能自动、高速进行大量算术运算与逻辑运算的电子设备。其特点为:速度快、精度高、存储容量大、通用性强、具有逻辑判断与自动控制能力。 2、第一台计算机:ENIAC,美国,1946年宾夕法尼亚大学冯·诺依曼“存储程序”与“程序控制” 3、冯·诺依曼思想的核心要点就是: 1)计算机的基本结构应由五大部件组成:运算器、控制器、存储器、输入设备与输出设备。 2)计算机中应采用二进制形式表示数据与指令。 3)采用“存储程序”与“程序控制”的工作方式。 4、计算机的发展过程 阶段年份物理器件软件特征应用范围 第一代1946-1959 电子管机器语言、汇编语言科学计算 第二代1959-1964 晶体管高级语言科学计算、数据处理、工业控制第三代1964-1970 小规模集成电路操作系统科学计算、数据处理、工业控制、 文字处理、图形处理 第四代1970-至今大规模集成电路数据库网络等各个领域 5.主要特点:运算速度快、精确度高、具有记忆与逻辑判断能力 6、计算机的主要应用 科学计算:例如:气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测 数据/信息处理:例如:高考招生中考生录取与统计工作,铁路、飞机客票的预定系统,银行系统的业务管理 计算机控制 计算机辅助系统:例如:用CAI演示化学反应 人工智能:例如:代替人类到危险的环境中去工作 办公自动化系统中的应用:例如:Internet发email
CBE:计算机辅助教育 CAI:计算机辅助教学 CMI:计算机管理教学 CAD:计算机辅助设计 CAT:计算机辅助翻译 CAM:计算机辅助制造 CAE:计算机辅助工程 7、计算机的分类: 1)、根据规模大小分类:巨型机、大型通用机、微型机、工作站、服务器 2)、根据用途分类:通用计算机、专用计算机 3)、根据计算机处理数据的类型:模拟计算机、数字计算机、数字与模拟计算机 8、计算机科学研究与应用 人工智能:研究如何让计算机来完成过去只有人才能做的智能的工作。 网格计算:专门针对复杂科学计算的新型计算模式。 中间件技术:就是介于应用软件与操作系统之间的系统软件。 云计算:就是分布式计算、网格计算、并行计算、网络存储及虚拟化计算机与网络技术发展融合的产物,或者说就是它们的商业实现,。 二、计算机中数据的表示与存储。 1、数制 二进制的优点: 技术实现简单简化运算规则适合逻辑运算易于进行转换 各种进制的后缀 B:二进制D:十进制H:十六进制O:八进制 2、数据的存储 1) 数据:所有能够被计算机接受与处理的符号的集合都称为数据 2) 信息:有意义的数据的内容。指数据经过加工处理后得到的有价值的知识。
并行计算-矩阵特征值计算 -
9 矩阵特征值计算 在实际的工程计算中，经常会遇到求n 阶方阵 A 的特征值(Eigenvalue)与特征向量(Eigenvector)的问题。对于一个方阵A，如果数值λ使方程组 Ax=λx 即(A-λI n )x=0 有非零解向量(Solution Vector)x，则称λ为方阵A的特征值，而非零向量x为特征值λ所对应的特征向量，其中I n 为n阶单位矩阵。 由于根据定义直接求矩阵特征值的过程比较复杂，因此在实际计算中，往往采取一些数值方法。本章主要介绍求一般方阵绝对值最大的特征值的乘幂(Power)法、求对称方阵特征值的雅可比法和单侧旋转(One-side Rotation)法以及求一般矩阵全部特征值的QR 方法及一些相关的并行算法。 1.1 求解矩阵最大特征值的乘幂法 1.1.1 乘幂法及其串行算法 在许多实际问题中，只需要计算绝对值最大的特征值，而并不需要求矩阵的全部特征值。乘幂法是一种求矩阵绝对值最大的特征值的方法。记实方阵A的n个特征值为λi i=(1,2, …,n)，且满足： │λ1 │≥│λ2 │≥│λ3 │≥…≥│λn │ 特征值λi 对应的特征向量为x i 。乘幂法的做法是：①取n维非零向量v0 作为初始向量；②对于 k=1,2, …,做如下迭代： 直至u k+1 ∞ - u k u k =Av k-1 v k = u k /║u k ║∞ <ε为止，这时v k+1 就是A的绝对值最大的特征值λ1 所对应的特征向∞ 量x1 。若v k-1 与v k 的各个分量同号且成比例，则λ1 =║u k ║∞；若v k-1 与v k 的各个分量异号且成比例，则λ1 = -║u k ║∞。若各取一次乘法和加法运算时间、一次除法运算时间、一次比较运算时间为一个单位时间，则因为一轮计算要做一次矩阵向量相乘、一次求最大元操作和一次规格化操作，所以下述乘幂法串行算法21.1 的一轮计算时间为n2+2n=O(n2 )。 算法21.1 单处理器上乘幂法求解矩阵最大特征值的算法 输入：系数矩阵A n×n ，初始向量v n×1 ，ε 输出：最大的特征值m ax Begin while (│diff│>ε) do (1)for i=1 to n do (1.1)sum=0 (1.2)for j= 1 to n do sum=sum+a[i,j]*x[j] end for
ECLIPSE 并行运算实现方法_JiangSu
Schlumberger Private ECLIPSE 并行运算实现方法 1. 在MODEL_NAME.DATA 文件中的RUNSPEC 部分添加下列关键字： PARALLEL 4 / 2. 在并行机上自己的数据文件夹中创建一个新的文件，如名为：hosts. 若想用4个CPU 计算模型，则此模型内容可作如下设置，从而制定运算所用的节点及CPU ： js031 js031 js032 js032 等。 其中js031, js032为并行机中各计算节点的名字。 3. 在此文件夹内执行并行运算，所用命令如下： @mpieclipse –hostfile hosts MODEL_NAME (黑油模型) 或 @mpie300 –hostfile hosts MODEL_NAME (组分模型) 4. 然后会出现如下状态信息，提示选择并行链接方式： [ecl@gri01 e100]$ @mpieclipse -hostfile hosts PARALLEL Specify Parallel InterConnect required ? 1 - Ethernet / Gigabit 2 - Myrinet 3 - Scali Select 1-3 [default 1 - Ethernet / Gigabit] : 1 5. 此时，选择1，出现如下信息： Running version 2006.1 Running Parallel Eclipse 100 on Machine type linux_x86_64 Local config file ECL.CFG exists, OK to use ('n' deletes local file) (Y/n)?: y 5. 选择Y ，出现如下信息，模拟运算即可正常运行： Using local config file ECL.CFG Running MPICH software from /apps/ecl/tools/linux_x86_64/mpich_x86_64 Number of processors required is = 4 Running Parallel Eclipse 100 on Machine type linux_x86_64 version 2006.1 …… 1 READING RUNSPEC 2 READING TITLE
用蒙特卡罗方法计算π值实验报告
本科生实验报告 实验课程蒙特卡罗模拟 学院名称核技术与自动化工程学院专业名称核技术及应用 学生姓名王明 学生学号2017020405 指导教师 邮箱511951451@https://www.wendangku.net/doc/d716362350.html, 实验成绩 二〇一七年九月二〇一八年一月
实验一、选择一种编程语言模拟出π的值 一、实验目的 1、理解并掌握蒙特卡罗模拟的基本原理； 2、运用蒙特卡洛思想解决实际问题； 3、分析总结蒙特卡洛解决问题的优缺点。 二、实验原理 用蒙特卡洛思想计算π的值分为如下几部： 第一步构建几何原理：构建单位圆外切正方形的几何图形。单位圆的面积为S0=π，正方形的面积S1=4； 第二步产生随机数进行打把：这里用MATLAB产生均匀随机数。分别生产均匀随机数(x,y)二维坐标。X,y的范围为-1到1.总共生成N个坐标(x,y).统计随机生成的坐标(x,y)在单位圆内的个数M。 第三步打把结构处理：根据S0/S1=M/N计算出π的值。因此π=4*M/N。 第四步改变N的值分析π的收敛性：总数1000开始打把，依次增长10倍到1百
万个计数。 三、实验内容 1、用matlab编写的实验代码，总计数率为1000。zfx_x=[1,-1,-1,1,1]; zfx_y=[1,1,-1,-1,1]; plot(zfx_x,zfx_y) axis([-3 3 -3 3]); hold on; r=1; theta=0:pi/100:2*pi; x=r*cos(theta); y=r*sin(theta); rho=r*sin(theta); figure(1) plot(x,y,'-') N=1000; mcnp_x=zeros(1,N); mcnp_y=zeros(1,N); M=0; for i=1:N x=2*(rand(1,1)-0.5); y=2*(rand(1,1)-0.5); if((x^2+y^2)<1) M=M+1; mcnp_x(i)=x; mcnp_y(i)=y; end end plot(mcnp_x,mcnp_y,'.') PI1=4*M/N; 2、用matlab绘制的图形
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行的某列; 三就是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。 2 数据统计分析
数据统计主要就是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计; 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律与知识。
蒙特卡洛方法与定积分计算
蒙特卡洛方法与定积分计算 By 邓一硕 @ 2010/03/08 关键词：Monte-Carlo, 定积分, 模拟, 蒙特卡洛分类：统计计算 作者信息：来自中央财经大学;统计学专业。 版权声明：本文版权归原作者所有，未经许可不得转载。原文可能随时需要修改纰漏，全文复制转载会带来不必要的误导，若您想推荐给朋友阅读，敬请以负责的态度提供原文链接；点此查看如何在学术刊物中引用本文 本文讲述一下蒙特卡洛模拟方法与定积分计算，首先从一个题目开始：设，用蒙特卡洛模拟法求定积分的值。 随机投点法 设服从正方形上的均匀分布，则可知分别服从[0,1]上的均匀分布，且相互独立。记事件，则的概率为 即定积分的值就是事件出现的频率。同时，由伯努利大数定律，我们可以用重复试验中出现的频率作为的估计值。即将看成是正方形 内的随机投点，用随机点落在区域中的频率作为定积分的近似值。这种方法就叫随机投点法，具体做法如下： 图1 随机投点法示意图 1、首先产生服从上的均匀分布的个随机数（为随机投点个数，可以取很大，如）并将其配对。 2、对这对数据，记录满足不等式的个数，这就是事件发生的频数，由此可得事件发生的频率，则。 举一实例，譬如要计算，模拟次数时，R代码如下：n=10^4;
x=runif(n); y=runif(n); f=function(x) { exp(-x^2/2)/sqrt(2*pi) } mu_n=sum(y 第1章信息技术基础知识 计算机是迄今为止人类历史上最伟大、最卓越的技术发明之一。人类因发明了电子计算机而开辟了智力和能力延伸的新纪元。人类近代特别重视研究信息和利用信息，是从20世纪40年代研究通信技术开始的。电子计算机的诞生，为信息的采集、存储、分类以及适合于各种需要的处理提供了极为有效的手段，使信息在现代生活中成为不可缺少的资源，进而把人类社会推向信息时代。 1.1基本概念 1.1.1 信息 信息（Information）英文原意为通知或消息。概括地讲，信息是“关于客观事实的可通信的知识”。信息是客观世界各种事物变化和特征的反映。在日常生活中，信息也常被理解为消息或者说具有新内容、新知识的消息。实际上，信息的含义要比消息广泛得多，信息是客观存在的事物，通过物质载体所产生的消息、情报、指令、数据所包含的一切可传递和可交换的内容。从计算机科学的角度考虑，信息包括两个基本含义：一是经过计算机技术处理的资料和数据，如文字、图形、影像、声音等；二是经过科学采集、存储、分类、加工等处理后的信息产品的集合。 信息具有以下特点。 ?信息的广泛性：信息普遍存在于自然界、人类社会和人类思维活动中。 ?信息的时效性：在一定的时间里，抓住信息、利用信息，就可以增加经济效益，这是信息的实效性。 ?信息的滞后性：有些信息虽然当前用不上，但它的价值却仍然存在，因为以后还可能会有用，这是信息的滞后性。 ?信息的可再生性：人类可利用的资源可归结为3类：物质、能源和信息。物质和能源都是不可再生的，属于一次性资源，而信息是可再生的。信息的开发意味着 生产，信息的利用又意味着再生产。 ?信息的可传递性：可以通过不同的途径完成信息的传递，因特网为信息的传递提供了便捷的途径。 信息是无形财富，是战略资源。正确、有效地利用信息，是社会发展水平的重要标志之一。 2016计算机一级考试MSoffice辅导:计算机硬件系统 计算机的硬件系统 冯.若依曼型计算机的硬件是计算机的基础，基本结构符合冯.若依曼的体系结构，五个功能部件：输入设备、运算器、存储器、控制器、输出设备。其中运算器和控制器，合称中央处理器，简称 CPU。 运算器-ALU(Arithmetic Unit ) 功能：对二进制数码进行算术运算或逻辑运算。运算:即数的加减乘除，乘方开方等。逻辑运算：即逻辑变量，与或非等基本操作。 构成：由一个加法器、若干个寄存器和一些控制线路组成。 核心是加法器(Adder)，每次运算的中间结果暂时保留，所以需要若干个积存数据的寄存器(Register)。 运算器的性能指标是计算机的字长和运算速度。 控制器-CU(Contorl Unit) 功能：指挥整个机器各个部件自动、协调工作。 构成：指令寄存器、译码器、时序节拍发生器、操作控制部件、指令计数器。 机器指令的执行过程： 1，机器指令：计算机可以真正“执行”的命令。 操作码源操作数(或地址) 目的操作数 机器指令构成：操作码+操作数，操作码指明指令索要完成的操作的性质与功能。操作数指明操作吗执行时的操作对象。 指令基本格式： (2)指令的执行过程 1)取指令，根据程序计数器里的内容到存储器中读取当前要执行的指令，同时把他放到指令寄存器中。 2)分析指令，译码器开始译码，取出要执行的指令，并放到指令寄存器 IR中。 3)生成控制信号，控制器根据译码器的输出，按一定顺序产生执行该指令的所有控制信号。 4)执行指令，在控制信号的作用下，计算机各个部件完成相应的工作。 5)，重复执行：计算机根据PC中新的指令地址，重复执行上述4个过程，直至执行到指令结束。 CPU：(Central Processing Unit)中央处理器，由控制器和运算器组成，构成计算机的核心部件。 存储器(Memoty) 功能：用来存储当前要执行的程序、数据及结果，具有存数和取数功能。是计算机的记忆设备。 存数：指向存储器里“写入”数据 取数：指从存储器里“读取”数据 访问：读写操作统称对存储器访问，分为内存与外存储器两种。 1，内存储器(内存)：CPU 可以直接访问其里的数据。内存按功能分为RAM和ROM。 1)随机存取存储器RAM，特点是可读/写性。读操作与写操作。RAM 有课分为静态与动态两种。计算机内采用的是动态随机存储器(DRAM)，表面每个一段时间必须对存储数据刷新一次。易失性，即异常断电时RAM中的内容立即丢失。 2)只读存储器ROM。特点是只取不存，信息是事先就写好在存储器内的，无法改变或加保护，只有将保护去掉草可以重新改写内部信息。 可编程只读存储器PROM信息技术基础知识
一级计算机基础知识