二维粒子模拟的多时标法

将多时标法应用于二维激光等离子体全电磁相对论粒子模拟程序中,对共振吸收及相关的物理现象进行了模拟计算,既正确地描述了等离子体的动力学行为,又大大节省了计算时间。     

求解对称三对角矩阵特征值问题的一种新算法

关于对称三对角矩阵特征值问题,本文提出一种新的分治算法。新算法以二分法、割线法迭代为基础。不同于Ｃｕｐｐｅｎ’ｓ方法和Ｌａｇｕｅｒｒｅ迭代法。理论分析和数值实验的结果表明：新算法的收敛速度明显比文［１］中的Ｌａｇｕｅｒｅ迭代法快。在相同的精度要求下,当问题规模较大时,使用新算法能减少４０％以上的计算时间     

想定驱动的仿真资源发现方法

为解决在云间共享架构的仿真环境下资源的自动发现问题,研究了仿真资源请求的描述方法及相应的资源发现算法,提出了想定驱动的仿真资源发现方法.方法通过扩展的军事想定描述语言表示仿真资源请求,使用双映射三过滤算法实现仿真资源的自动发现.分析表明,仿真想定驱动的资源发现方法可以实现在云间共享架构下仿真运行所需的大量资源的自动发现,并对发现结果具有语用校验功能,对于仿真环境的快速部署具有积极意义.     

代理型防火墙Cache策略的研究与实现

在代理型防火墙中设置Cache,可以有效地减少响应延迟和降低网络带宽。对Cache实现中的信息过滤规则、过期页面处理和替换算法几个关键技术进行了深入研究,并提出了一种基于防火墙日志系统开销极小的Cache管理策略。     

二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

基于图分割的机械系统概念模块划分

为更好地实现机械系统的模块化设计,在基于功能-行为-概念结构(function-behavior-conceptualstructure,FBCS)的产品概念设计过程中引入面向产品概念要素的图分割聚类算法,建立了一种面向FBCS的产品概念模块划分方法。以堆垛机推拉机构为例,分析了根据产品的总体目标特征,进行产品功能、行为、概念结构求解与功能分解迭代的产品概念设计分解方法。为描述概念产品,提出黑箱法和IDEF0功能描述方法相结合的概念产品建模方法,以建立产品子功能-概念结构模型。在此基础上,建立了产品概念要素(功能、行为、概念结构、接口)的相关关系分析方法,并引入图分割聚类算法进行产品概念要素聚合,以实现产品概念模块的划分。推拉机构的概念模块划分证明该方法是可行和有效的。     

全隐LU-SGS算法在高超声速热化学非平衡流刚性问题中的应用

在高超声速热化学非平衡流动计算中,当地气体能量松弛时间、化学反应特征时间与流动时间推进步长量级差异过大会带来严重数值刚性问题,且在高雷诺数条件下,壁面、拐角等强干扰区网格加密使得该问题加剧,导致初始最大CFL数极小,收敛速度缓慢.原始LU-SGS算法仅考虑化学反应源项和对流项的隐式处理,通过推导黏性项Jacobian矩...     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

基于星历辅助的导航星座星间链路捕获初始信息求解算法

针对星间链路信号动态范围大、捕获时间要求短之间的矛盾,提出了一种捕获初始信息的求解算法。该算法基于导航星座的星历资源和动态特性,采用迭代的方法对信号传输时延和多普勒频率进行估计。分析指出,该算法实现过程简单,收敛速度快,估计精度高,两次迭代即可实现时延估计精度达到纳秒级,大大降低了捕获实现的难度和复杂度,适合星上资源要求比较严格的场合。分析基于北斗导航星座模型展开,对我国北斗导航星间链路的设计提供了参考。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。