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陈国良书中MPI程序并行算法的全部源码

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简介：
本书由陈国良教授撰写，详细介绍了MPI（消息传递接口）在并行计算中的应用，并提供了所有相关算法的完整源代码。适合研究人员和工程师深入学习与实践。 FFT并行算法实现使用C语言开发，并通过MPI编程来完成陈国良并行算法的设计与分析中的全部源码。

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  • 陈国良书中MPI程序并行算法的全部源码
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    本书由陈国良教授撰写，详细介绍了MPI（消息传递接口）在并行计算中的应用，并提供了所有相关算法的完整源代码。适合研究人员和工程师深入学习与实践。 FFT并行算法实现使用C语言开发，并通过MPI编程来完成陈国良并行算法的设计与分析中的全部源码。
     
  • 《并行计算》电子书 陈国良著
    优质
    《并行计算》由著名计算机科学家陈国良教授撰写，深入浅出地介绍了并行计算的基本概念、算法设计及实现技术，是学习和研究高性能计算领域的经典教材。 《并行计算》是由陈国良编写的电子版书籍，包含了许多并行实例，是一本介绍并行计算基础知识的书。
     
  • 并行计算——结构、算法与编程_陈国良（教科书）
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    《并行计算——结构、算法与编程》是由中国计算机科学领域的权威学者陈国良教授编著的一本全面介绍并行计算理论和技术的教材，适合高等院校相关专业师生及研究人员参考使用。 陈老教授的教科书电子版名为《并行计算---结构·算法·编程》。
     
  • 并行计算++：结构、算法与编程_陈国良
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    《并行计算++》是陈国良教授的一本深入探讨并行计算领域的著作，涵盖了结构设计、高效算法以及实用编程技巧等内容。 并行计算++结构·算法·编程 作者：陈国良
     
  • 陈国良版本的并行算法实践
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    《陈国良版本的并行算法实践》一书由知名计算机科学家陈国良教授撰写，深入浅出地介绍了并行计算的基本概念、原理及其应用实践。本书结合作者多年研究与教学经验，旨在帮助读者掌握并行算法设计与实现的核心技术，并通过大量实例和习题巩固学习效果，是科研人员及工程师不可多得的参考书籍。 中国科学技术大学的并行算法教材很不错。
     
  • [并行计算——结构·算法·编程] 陈国良 著 文字版
    优质
    《并行计算——结构·算法·编程》由计算机教育专家陈国良教授撰写，全面介绍了并行计算的基本概念、核心技术和实用编程技巧。 本书专注于并行计算领域，涵盖了该领域的硬件基础——当代并行计算机系统及其结构模型、核心内容——并行算法设计与数值方法以及软件支持——并行程序的设计原理与技术。书中强调将并行机结构、并行算法和编程技巧相结合，并侧重于讨论并行算法的设计策略及并行数值计算，力求展现该学科的最新成果和发展趋势。 全书共分为十五章，四篇内容：第一篇涵盖了各种系统模型、对称多处理机、大规模并行处理器以及集群系统的介绍和性能评估；第二篇则深入探讨了并行算法的一般设计原则和技术流程；第三篇聚焦于矩阵运算、密集与稀疏线性方程组的求解方法及快速傅里叶变换技术的应用；第四篇介绍了并行程序的设计基础，包括共享存储系统和分布式存储系统的编程技巧，并涵盖了并行程序开发环境与工具的相关内容。
     
  • MPI源程序在并行算法中的应用实践
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    本文章将探讨MPI（消息传递接口）源程序在开发和优化并行算法过程中的实际运用，详细介绍其编程技巧及案例分析。适合对高性能计算感兴趣的读者阅读。 并行算法实践是提升计算机系统效率的重要途径，在大数据处理、科学计算及机器学习等领域尤为重要。MPI（Message Passing Interface）是一种广泛使用的并行编程接口，它使程序员能够在分布式内存环境中编写高效的并行程序。本资源包“并行算法实践－mpi源程序”提供了使用C语言实现的MPI并行算法实例，为学习和研究提供宝贵的参考资料。由于C语言简洁高效的特点使其非常适合系统级编程，并且与MPI库结合后能够直接控制硬件资源，使得通信和数据交换更加高效。 该压缩包中的源代码涵盖了多种应用场景下的并行算法示例，包括但不限于矩阵运算、图算法以及物理模拟等： 1. **矩阵运算**：例如加法、乘法等基础操作。大规模的矩阵计算可以通过利用MPI来加速，并提高整体效率。其中`MPI_Bcast`用于广播信息，而`MPI_Reduce`则适用于求和或寻找最大值之类的全局性任务。 2. **分布式数据处理**：并行地处理大数据集时，通常会将数据分割到多个处理器上进行操作。使用如`MPI_Send``MPI_Recv`这样的函数来传输节点间的数据，并通过`MPI_Scatter``MPI_Gather`实现数据的分散与收集。 3. **负载均衡**：在设计并行程序的过程中确保任务分配均匀非常重要，这可以通过动态调整进程组的方式来完成，比如利用到如`MPI_Comm_split``MPI_Group`等功能来优化资源使用效率。 4. **并行排序算法**：包括快速排序、归并排序等。这些方法的并行版本可以显著提高处理大型数据集的速度和效率。例如，并行化实现的归并排序能够在多个进程中同时对不同部分进行操作，从而加快整体速度。 5. **并行搜索技术**：如二分查找算法，在这种情况下通过非阻塞通信（`MPI_Isend``MPI_Irecv`）及同步处理(`MPI_Wait`, `MPI_Waitall`)可以大大减少查找所需时间。 6. **图形相关的并行计算问题解决方法**，例如最短路径寻找、图着色等。这些问题可以通过映射到进程间的通讯模式来加速求解过程。 7. **物理模拟中的应用实例**：比如流体动力学及分子动力学等领域中需要大量数据交换和密集型运算的场景下，MPI提供了一系列工具用于优化性能，如`MPI_Wtime`函数可用于测量时间以进行算法调优。 每个示例程序都经过验证能够正常运行，为初学者提供了实践并行编程的理想机会。通过研究、理解及修改这些源代码片段，开发者可以深入学习并行算法的设计理念，并掌握使用MPI的关键操作技巧，从而逐步增强自己的并行编程能力。同时，这些实例也可以作为现有项目的基础或进一步研究开发的起点。
     
  • MPI源程序在并行算法中的应用实践
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    本研究探讨了MPI（消息传递接口）在开发高效并行算法中的实际应用，通过具体案例分析其在高性能计算中的作用与优势。 常见的数据结构及数学计算的并行算法用C语言和MPI实现。
     
  • 并行计算——结构、算法与编程：陈国良习题解答
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    本书为《并行计算——结构、算法与编程》配套书籍，提供了针对该教材各章节的详细习题解析和答案，旨在帮助读者深入理解和掌握并行计算的相关概念及应用技巧。 并行计算是计算机科学中的重要领域之一，它研究如何利用多处理器或多核心系统同时处理多个任务以提高效率，并解决大规模问题。《并行计算——结构·算法·编程》是由陈国良教授编写的经典教材，深入探讨了并行计算的理论基础、体系架构、算法设计和编程实践等内容。书中习题旨在帮助读者巩固概念，理解原理及掌握实际编程技巧。 在“结构”部分中，介绍了包括分布式内存系统（如集群）、共享内存系统（如多核CPU）以及单指令多数据流(SIMD)等硬件层面的并行计算架构；同时涉及软件层面的并行编程模型，例如消息传递接口(MPI)和OpenMP。理解这些不同结构对于设计优化程序至关重要，因为它们会直接影响到性能、通信开销及并行度。 接下来讨论“算法”。在进行并行化时需要考虑负载平衡、数据局部性以及减少通信成本等因素。典型的例子包括排序（如快速排序与归并排序）、图处理任务（例如遍历和最短路径计算）以及数值运算（比如矩阵乘法或傅里叶变换）。书中习题可能涵盖这些算法的实现及分析，帮助读者掌握如何将串行版本转换为并行形式。 “编程”是实践的核心环节。MPI适用于分布式内存系统而OpenMP则针对共享内存环境设计。学习它们进行进程间通信和线程同步的方法对于课程来说至关重要。通过练习题解答可以加深对这些工具的理解与应用能力。 在解决相关习题时，通常需关注以下几点： 1. **并行性分析**：识别算法中的潜在并行部分。 2. **通信模式**：确定进程间沟通需求及频率以优化开销。 3. **负载均衡**：确保各处理器或核心任务量均匀分配避免瓶颈现象出现。 4. **数据分布策略**: 合理安排数据分发降低传输成本。 5. **错误处理机制** : 设计并行环境下的容错方案。 6. **性能评估方法** : 通过实验和模型对程序进行测试优化。 陈国良教授的教材结合习题答案，为学习者提供了理论与实践相结合的学习资源。这不仅有助于建立坚实的并行计算基础，还能够进一步提升在高性能计算领域的专业技能水平。深入研究这些材料将使读者更好地掌握核心概念，并为进一步解决复杂大规模问题奠定良好开端。
     
  • MPI并行计算程序源代码及说明
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    本资料包含针对MPI（消息传递接口）编写的并行计算程序源代码及相关文档说明。旨在为学习和开发大规模科学计算提供支持与指导。 MPI（Message Passing Interface），即消息传递编程接口，是由全球工业、科研及政府机构联合制定的一个消息传递编程标准。它是目前最通用的并行编程方式之一。MPI定义了一系列用于进程间通信的函数接口，这些函数的具体实现由各计算机厂商提供，并通常需要付费；也有一些免费的开源MPI系统，如MPICH和LAM MPI等。