1、“.....在特征值较大时,般算法的及微软标准,分担了原来由中央处理器,承担的大量图形处理相关的计算任务。自此以后,在游戏工业以及视景仿真行业等相关产业的推动下,得到了迅猛发展。程序的计算加速原理和方法程序中,大量存在着的数组计算大部分存在并行加速的可能。比如数组内积的计算矩阵与数组乘速的可能。比如数组内积的计算矩阵与数组乘法的计算,由于数组内积的计算过程除了最后的求和部分之外,之前的各项乘法计算是彼此独立,互不相关的,则与上述数组加法的实现过程类似,在上将原有的两个数组的对应项的乘积计算封装在内核中,并行执行,而将最后的求和过程保留到上计算。类似可以实现稀疏矩阵对数组乘法的计算。上述的运行过程。为此最终实现的维方程求解器中,我们使用了算法对所使用的非结构网格进行排序,使用格式存储计算中的稀疏矩阵,使用对齐结构体数组存储数据,并在算法中加入了预条件处理和重启过程......”。

2、“.....刘峰基于的关键算法研究原稿,则原方程等价于预条件预条件认为实际问题中矩阵对角项,对方程的解的影响较大,对矩阵特征值的贡献起主要作用,因而将系数矩阵的对角项作为预条件子。算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集,因此使用基于实现的算法与上述及设备之间数据的复制操作。结果对比图改进后的过程在与上的运行时间对比以及残差收敛情况在矩阵规模较小时,上矩阵计算占用较大优势,原因在于此时数据复制到的时间将会占总用时的较大比例,使得计算的优势不明显,甚至落后于。但是当数据量增长时,由于有强大的多线程计算能力,其计算的变换,从而将原有的大特征值系数矩阵问题转换为个小特征值系数矩阵问题,通过求解变换后的收敛性好的矩阵方程间接得到原方程的解。预条件处理中所做的变换就是通过预条件矩阵将系数矩阵变换为具有较小特征值矩阵过程。常见的有左预条件处理......”。

3、“.....分解预条件处理。对于左预条件处理,本质是找到个预条件子矩阵使得的特征值较小件矩阵将系数矩阵变换为具有较小特征值矩阵过程。常见的有左预条件处理,右预条件处理,分解预条件处理。对于左预条件处理,本质是找到个预条件子矩阵使得的特征值较小,则原方程等价于预条件预条件认为实际问题中矩阵对角项,对方程的解的影响较大,对矩阵特征值的贡献起主要作用,因而将系数矩阵的对角项作为预条件子。,则重新使用当前近似解为初始解开始子空间迭代直至近似解精度达到收敛要求。预条件如前所述,实际问题当中系数矩阵因为具体的实际问题而不同,其特征值并不会具有特定的般性的关系,而算法在系数矩阵特征值很大时,收敛性会变差。因此通常情况下,对于实际问题直接使用算法,并不能起到良好的加速效果,甚至在矩阵规模较算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集,因此使用基于实现的算法与上述的实现整体基本相同......”。

4、“.....与此同时需要注意变量在与上的存储以及其计算加速技术与简介如前所述,自年发布第款以来,经过十几年的发展,其计算性能已经超过了,其使用范围也从传统的图形计算延伸到通用计算当中。算法理论简介对于具体的问题其流程如下重启动算法实际问题当中,系数矩阵特征值没有特定的关系,在特征值较大时,般算法的计算机辅助设计与图形学学报,。基于的关键算法研究原稿。及其计算加速技术与简介如前所述,自年发布第款以来,经过十几年的发展,其计算性能已经超过了,其使用范围也从传统的图形计算延伸到通用计算当中。本文基于架构讨论了利用加速格式有限体积法求在于此时数据复制到的时间将会占总用时的较大比例,使得计算的优势不明显,甚至落后于。但是当数据量增长时,由于有强大的多线程计算能力,其计算用时增长缓慢,而计算用时则随计算维度增加平方级增长。因此在大数据量的前提下......”。

5、“.....结论本文主要探讨了基于库编写用时增长缓慢,而计算用时则随计算维度增加平方级增长。因此在大数据量的前提下,上的算法其优势是明显的。结论本文主要探讨了基于库编写的并行算法的设计与实现。使用经过网格排序后的网格进行计算,合理选择稀疏矩阵存储格式以及数据组织方式,并且对所使用的算法进行改进可以提升程序算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集,因此使用基于实现的算法与上述的实现整体基本相同,区别之处在于过程中部分的矩阵计算操作可以写作使用的内核函数实现的并行算法,与此同时需要注意变量在与上的存储以,则原方程等价于预条件预条件认为实际问题中矩阵对角项,对方程的解的影响较大,对矩阵特征值的贡献起主要作用,因而将系数矩阵的对角项作为预条件子。算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集,因此使用基于实现的算法与上述般性的关系......”。

6、“.....收敛性会变差。因此通常情况下,对于实际问题直接使用算法,并不能起到良好的加速效果,甚至在矩阵规模较小时,还可能会适得其反。使用重启动算法,可以通过不断取近似程度高的初始解缓解上述问题,但系数矩阵的特征值并未改变。预条件处理就是对当前方程进行定条件基于的关键算法研究原稿解方程的可能性。单精度浮点计算能力达到,双精度浮点计算能力达到,其计算核心达到个,片上显存,内存带宽达到,是高性能科学计算的理想选择。基于的关键算法研究原稿。本文基于架构讨论了利用加速格式有限体积法求解方程的可能性,则原方程等价于预条件预条件认为实际问题中矩阵对角项,对方程的解的影响较大,对矩阵特征值的贡献起主要作用,因而将系数矩阵的对角项作为预条件子。算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集,因此使用基于实现的算法与上述储数据,并在算法中加入了预条件处理和重启过程......”。

7、“.....刘峰加速的云的生成和动态模拟浙江大学,高宏俊基于流体模型和的云的实时仿真中国优秀硕士学位论文全文数据库,周世哲,满家巨基于多重网格法的实时流体模拟法求解方程组时需要大量运用。算法理论简介对于具体的问题其流程如下重启动算法实际问题当中,系数矩阵特征值没有特定的关系,在特征值较大时,般算法的收敛性很差,这意味着,即使已经很大,子空间迭代深度很高,最终的解仍然无法收敛。随着的增加,过程对于计算内存与计算时间的需求也会提高,由于这原因,当的并行算法的设计与实现。使用经过网格排序后的网格进行计算,合理选择稀疏矩阵存储格式以及数据组织方式,并且对所使用的算法进行改进可以提升程序的运行过程。为此最终实现的维方程求解器中,我们使用了算法对所使用的非结构网格进行排序,使用格式存储计算中的稀疏矩阵,使用对齐结构体数组存算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集......”。

8、“.....区别之处在于过程中部分的矩阵计算操作可以写作使用的内核函数实现的并行算法,与此同时需要注意变量在与上的存储以的实现整体基本相同,区别之处在于过程中部分的矩阵计算操作可以写作使用的内核函数实现的并行算法,与此同时需要注意变量在与上的存储以及设备之间数据的复制操作。结果对比图改进后的过程在与上的运行时间对比以及残差收敛情况在矩阵规模较小时,上矩阵计算占用较大优势,原因的变换,从而将原有的大特征值系数矩阵问题转换为个小特征值系数矩阵问题,通过求解变换后的收敛性好的矩阵方程间接得到原方程的解。预条件处理中所做的变换就是通过预条件矩阵将系数矩阵变换为具有较小特征值矩阵过程。常见的有左预条件处理,右预条件处理,分解预条件处理。对于左预条件处理,本质是找到个预条件子矩阵使得的特征值较小的收敛性很差,这意味着,即使已经很大,子空间迭代深度很高,最终的解仍然无法收敛......”。

9、“.....过程对于计算内存与计算时间的需求也会提高,由于这原因,当过大时,算法已经失去了实用意义。可行的解决方案之是使用重启动算法,即给定最大子空间深度,如果已经达到最大子空间深度而当前近似解不满足收敛要求过大时,算法已经失去了实用意义。可行的解决方案之是使用重启动算法,即给定最大子空间深度,如果已经达到最大子空间深度而当前近似解不满足收敛要求,则重新使用当前近似解为初始解开始子空间迭代直至近似解精度达到收敛要求。预条件如前所述,实际问题当中系数矩阵因为具体的实际问题而不同,其特征值并不会具有特定的基于的关键算法研究原稿,则原方程等价于预条件预条件认为实际问题中矩阵对角项,对方程的解的影响较大,对矩阵特征值的贡献起主要作用,因而将系数矩阵的对角项作为预条件子。算法的实现数据结构与计算流程由于发布的库可以看作语言的个拓展集,因此使用基于实现的算法与上述法的计算......”。