网格方程组并行计算预条件迭代若干性质及应用

对网格方程组作区域分裂并行计算 ;分析了预条件迭代谱条件的若干性质及其对算法收敛性的影响 ,为构造预处理提供了理论依据 ,并应用于区域分裂并行计算     

Locating a target from directional data

Statistical estimation plays an important role in locating a target in space, a task that has important applications in many areas. However, theoretical measures on the quality of various estimators reported in the literature have been difficult to obtain because of mathematical complications. As a result, choice of estimator in practice has been largely arbitrary. In this paper, we present a systematic study on major target estimators reported in the literature. Focus is on comparisons between the traditional angle method, the line method, and a recently developed line-to-point transformation method. Insights gained from the study directly lead to the development of a novel two-stage angle method that not only produces highly accurate target estimation among all known estimators but is also computationally efficient. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 353–364, 1998     

可分椭圆型偏微分方程的 FACR(L)算法及其并行实现

文中就解Dirichlet 边界条件的Poisson 方程给出了FACR(L)算法及其并行实现过程,讨论了FACR(L)算法的计算复杂性,给出了针对向量机YH—1的算法的参数L 的优选公式,在YH—1机上得到了较为理想的,数值试验结果。     

多弹联合快速任务规划系统设计

简要分析了多弹联合快速任务规划的作战需求,提出了构建一套满足实时、快速、可视化、通用性要求的多弹联合快速任务规划系统的技术手段,阐述了其支持多种目标、多波次攻击以及多弹种联合任务规划的系统特性,最后介绍了系统的总体框架和软硬件组成。     

量子计算的研究现状和发展动向

作为未来高性能计算研究的重要方向,量子计算受到了全世界的高度重视。文章简单介绍了量子计算的基本原理和研究现状,并对量子计算的未来发展作了分析与思考。     

非结构动网格分区并行计算方法

针对包含运动边界的非定常流动问题,基于弹簧近似法设计了一套非结构动网格分区并行计算流程,引入了METIS软件进行非结构网格二次剖分,研究了对接边界通信类型及其处理方法,基于消息传递并行编程模式实现了非结构动网格求解器的并行化。测试结果表明:该求解器具有较高的并行效率,网格变形模块对非结构动网格并行计算性能具有重要影响。     

角速率火控系统计算延迟问题的研究

提出解决角速率火控系统计算延迟问题的两种方法,为深入研究角速率火控计算进行了新的探索。     

超声速飞行器流场的并行数值计算及效率分析

基于有限体积方法、TVD差分格式和显式Runge-Kutta迭代方法的框架,针对超声速/高超声速飞行器绕流流场,在超级并行计算机上完成了2~64个CPU并行数值计算工作。通过测试程序在超级计算机上的并行效率,并将并行程序应用于航天飞机绕流流场计算,检验了计算程序进行大规模并行计算的性能。结果表明,在负载平衡的条件下,程序在该超级并行计算机上达到了不同程度的超线性加速比,并行效率最高达到了126%,远远高于微机Cluster并行平台上的结果,适合复杂流场的大规模并行计算。     

连续变结构系统单步法数字仿真的步长计算

在研究固定结构的连续变结构控制系统单步法数字仿真问题基础上,提出保证准滑模运动精度的仿真步长选择思想和计算方法,并给出仿真实例.研究表明,文中的方法是正确可行的.     

一种含最优变异的多微粒群优化算法

针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。