陈老教授的教科书电子版。并行计算---结构·算法·编程_陈国良.pdf

github源码 ，下载不了的，可以下载 我的资源里有编译的好的，可以在我的寻找编译好的

共现（co-occurrence network）网络分析日益成为微生物生态学分析中重要的组成部分，成为目前文章发表的热点技术。利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法，但由于OTU table往往有成千上万行，用R自带的corr.test()函数计算较为费时，严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间，为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并行化运行。为方便讲解，本文以OTU table 数据为例，对OTU进行两两spearman相关性分析，获得相关系数r和显著性p值。我们将自己手写的函数network_construct()与psych包中的corr.test()函数两者运行时间和计算的结果进行了比较，我们自己的函数network_construct()计算时间远远少于corr.test()函数且结果相同，具体的R代码见下文。

并行计算课程报告，全源最短路径算法的设计与实现，包括串行和并行算法的实现，比较和分析。

以Poisson方程边值问题的求解为背景，实现了有限元并行计算的MPI程序设计。通过生成一种特殊结构的刚度矩阵，并在此基础上，设计了一套有效的并行计算策略，使计算的并行性得到很好的开拓，实现了包括刚度矩阵的生成、刚度矩阵的三角分解以及解三角方程组的并行执行。程序在国家高性能计算中心（西安）的曙光3000上进行了数值试验，结果表明，随着开辟进程数目的增多，加速比变得比较理想，当进程数目为30时，表明该进程数目在最优进程值附近。在60台处理器（进程）上计算18万个节点的大规模问题时，共耗时176.96415s

Database Engines on Multicores, Why Parallelize When You Can Distribute.pdf Multicore computers pose a substantial challenge to infrastructure software such as operating systems or databases. Such software typically evolves slower than the underlying hardware, and with multicore it faces structural limitations that can be solved only with radical architectural changes. In this paper we argue that, as has been suggested for operating systems, databases could treat multicore architectures

电力系统暂态稳定紧急控制可建模成一个大规模的动态优化问题，为此，提出一种基于并行灵敏度分析的双层优化算法。在仿真层，采用有限元正交配置离散微分代数方程，并结合并行计算技术求解状态量及灵敏度；在优化层，采用预测校正内点法求解较小规模的非线性规划问题。算例结果表明，所提方法具有较高的计算效率。

高斯-赛德尔迭代法的并行化 由PDE离散产生的稀疏线性方程组 (1)Laplace方程

tbb CPU 并行计算库，aarch64 6.5.0交叉编译移植

1. 设计目的、意义（功能描述） 2. 方案分析（解决方案） 3. 设计分析 3.1 串行算法设计 3.2 并行算法设计 3.3 理论加速比分析 4. 功能模块实现与最终结果分析 4.1 基于OpenMP的并行算法实现 4.1.1 主要功能模块与实现方法 4.1.2 实验加速比分析 4.2 基于MPI的并行算法实现 4.2.1 主要功能模块与实现方法 4.2.2 实验加速比分析 4.3 基于Java的并行算法实现 4.3.1 主要功能模块与实现方法 4.3.2 实验加速比分析 4.4 基于Windows API的并行算法实现 4.4.1 主要功能模块与实现方法 4.4.2 实验加速比分析 4.5 基于.net的并行算法实现 4.5.1 主要功能模块与实现方法 4.5.2 实验加速比分析 4.6 基于Linux的并行算法实现（选作） 4.6.1 主要功能模块与实现方法 4.6.2 实验加速比分析