用SPMD伪造MPMD 要说明以下MPMD程序: parbegin S1 S2 S3 parend 可以用以下SPMD程序: parfor (i=0; i<3, i++) { if (i=0) S1 if (i=1) S2 if (i=2) S3 } 因此, 对于可扩展并行机来说, 只要支持SPMD就足够了 MPMD程序的构造方法 用多代码方法说明MPMD 对不提供并行块或并行循环的语言 要说明以下MPMD程序: parbegin S1 S2 S3 parend 用户需写3个程序, 分别编译生成3个可执行程序S1 S2 S3, 用shell脚本将它们加载到3个处理结点上: run S1 on node1 run S2 on node1 run S3 on node1 S1, S2和S3是顺序语言程序加上进行交互的库调用. 进程的同构性 3 并行性问题

很推荐的新手入门的并行学习，代码讲解都有。包括并行原理什么的都有细致的讲解。代码难度层层递进。难度适中。

应用于MPI与OPENMPI的论文，详细阐述了MPI

支持并行计算。mingw32版本已停止更新

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Matlab并行计算(MATLAB分布式运算引擎)和Parallel Computing Toolbox™（并行计算工具箱），充分利用计算机集群的硬件资源来加速你的MATLAB应用程序。

目前我国还没有这方面技术的图书，这是我们老师的工作结晶，请勿用商业用途。基于图形处理的高效并行计算，目前发展势头很强。

并行计算——结构·算法·编程].陈国良.文字版.pdf

基于MPI的C++程序，用并行计算求一个数组元素的和

! 拟蒙特卡罗方法 蒙特卡罗方法已被广泛用于计算 # $ % 和边界 表示的实体的体积 ［ 5 ］ " 假定 ! 是一个三维实体， ! 9 是包含 ! 的参考立方体， 在 ! 9 中产生 " 个均匀分 布的伪随机点 " 对每个随机点检测其是否位于 ! 内， 假设位于 ! 内的随机点个数为 " - ( （ ! " ） ， 应用 蒙特卡罗方法， 则 ! 的体积为 # " # 9 " - ( （ ） " （ 9 ） 其中 # 9 是 ! 9 的体积 " 如果产生足够多的随机点， 理论上可以获得任意逼近精度 " 用蒙特卡罗方法求 解体积的随机误差阶次为 $ （ " B 9 ! ! ） ［ 9 ! ］ ， 精度随着 随机点个数 " 的平方根增加 " 该方法的优点是算 法简单， 缺点是收敛慢 " 比伪随机点更均匀地充满 采样空间的序列被称为低差异数序列 ［ 9 : ］ ， 用低差异 数序列代替伪随机数序列的蒙特卡罗方法被称作拟 蒙特卡罗方法 " 拟蒙特卡罗方法的收敛速度一般可比蒙特卡罗方法提高数百倍， 并可大大提高计算精 度 " 近年来， 人们开始利用拟蒙特卡罗方法计算 # $ % 表示实体的体积和面积 ［ = 6 7 ］ ， 使用 C - / 1 / + + / - * / + 低差异数序列的拟蒙特卡罗方法的误差阶次为 $ （ " B 9 0 ’ 2 % " ） ， 此处 % 是问题的维数 ［ = & 7 ］ " 特别地， 当 求解三维实体体积时， 其误差阶次为 $ （ " B 9 0 ’ 2 : " ） "。。。。。。。。。。。