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使用Fortran语言的并行程序设计实例

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简介：
本简介提供了一系列利用Fortran进行高效并行编程的实际案例分析，旨在帮助程序员掌握并行计算技巧与策略。 Fortran（全称为Formula Translation）是一种历史悠久且专为科学计算设计的高级编程语言，在高性能计算领域有着广泛应用，特别是在处理大规模数值计算方面表现出色。随着计算机硬件的发展，多核处理器和分布式计算系统的普及使得并行计算成为提高效率的关键手段。 本资料集主要关注如何使用Fortran进行并行程序设计，这对于理解和优化科学计算性能至关重要。 ### 并行编程核心机制 1. **OpenMP**: OpenMP是一种开放源代码的API，在共享内存系统中编写并行代码。在Fortran中，通过一系列编译器指令（如`!$OMP PARALLEL`、`!$OMP DO`等）指示编译器创建并行区域，例如使用`!$OMP PARALLEL DO`将循环并行化以分配给不同线程处理，并提供同步机制（如`!$OMP CRITICAL`, `$OMP TASK`)来管理共享数据。 2. **MPI**: MPI定义了一套标准的通信函数用于分布式内存系统中的进程间通信，例如`MPI_Send`和`MPI_Recv`。在Fortran中通过使用`USE MPI`引入这些接口，并设计高效的通信模式以实现大规模并行计算以及跨多台机器的任务分配。 ### 并行优化策略 - **负载均衡**: 确保所有处理器或线程的工作量均匀分布，避免资源浪费。 - **数据局部性**: 减少不必要的数据传输，充分利用缓存提高访问速度。 - **调整并行度**: 根据系统资源和任务特性选择合适的并行级别以优化性能表现。 - **通信优化**: 使用高效的算法与结构减少延迟及带宽竞争。 这些概念通常会通过练习题或案例进行实践巩固，在实际问题中应用并评估改进程序的性能。对于课程报告和期末考试，这些实例提供了宝贵的参考资料，有助于全面掌握Fortran中的并行编程技巧。

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  • 使用Fortran语言的并行程序设计实例
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    本简介提供了一系列利用Fortran进行高效并行编程的实际案例分析，旨在帮助程序员掌握并行计算技巧与策略。 Fortran（全称为Formula Translation）是一种历史悠久且专为科学计算设计的高级编程语言，在高性能计算领域有着广泛应用，特别是在处理大规模数值计算方面表现出色。随着计算机硬件的发展，多核处理器和分布式计算系统的普及使得并行计算成为提高效率的关键手段。 本资料集主要关注如何使用Fortran进行并行程序设计，这对于理解和优化科学计算性能至关重要。 ### 并行编程核心机制 1. **OpenMP**: OpenMP是一种开放源代码的API，在共享内存系统中编写并行代码。在Fortran中，通过一系列编译器指令（如`!$OMP PARALLEL`、`!$OMP DO`等）指示编译器创建并行区域，例如使用`!$OMP PARALLEL DO`将循环并行化以分配给不同线程处理，并提供同步机制（如`!$OMP CRITICAL`, `$OMP TASK`)来管理共享数据。 2. **MPI**: MPI定义了一套标准的通信函数用于分布式内存系统中的进程间通信，例如`MPI_Send`和`MPI_Recv`。在Fortran中通过使用`USE MPI`引入这些接口，并设计高效的通信模式以实现大规模并行计算以及跨多台机器的任务分配。 ### 并行优化策略 - **负载均衡**: 确保所有处理器或线程的工作量均匀分布，避免资源浪费。 - **数据局部性**: 减少不必要的数据传输，充分利用缓存提高访问速度。 - **调整并行度**: 根据系统资源和任务特性选择合适的并行级别以优化性能表现。 - **通信优化**: 使用高效的算法与结构减少延迟及带宽竞争。 这些概念通常会通过练习题或案例进行实践巩固，在实际问题中应用并评估改进程序的性能。对于课程报告和期末考试，这些实例提供了宝贵的参考资料，有助于全面掌握Fortran中的并行编程技巧。
  • 利用OpenMP实现的C语言并行程序及并行计算
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    本项目采用OpenMP库在C语言环境中开发并行程序，旨在优化算法执行效率，通过多线程技术有效提升大规模数据处理与复杂运算任务的性能。 OpenMP是一个支持共享存储并行设计的库，特别适合在多核CPU上进行并行程序设计，并且可以与C语言程序结合使用。
  • C语言版的MPI与OpenMP并行程序设计.pdf
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    本书为程序员提供了一种学习如何使用C语言进行高效并行编程的方法，深入浅出地介绍了MPI（消息传递接口）和OpenMP这两种重要的并行计算技术。通过丰富的示例代码，读者可以掌握在多核及分布式系统中编写高性能程序的技巧。 《MPI与OpenMP并行程序设计：C语言版.pdf》希望对大家有帮助。
  • C语言程序设计实例教程(PDF)
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    《C语言程序设计实例教程》是一本全面介绍C语言编程技术的书籍，通过丰富的实例讲解语法与应用技巧，适合初学者和进阶读者学习参考。 本书采用任务驱动方式讲解内容，并以程序实例为主导，将知识点融入实例之中，通过实例促进对知识的理解与掌握。在介绍每个实例的过程中，注重保持知识的完整性和系统性，使读者能够熟练地操作软件并掌握相应的技巧。全书共包含11章，涵盖大量的信息量，从基础编程概念、流程控制到文件处理和图形绘制等高级主题都有涉及。通过近80个详细解析的示例以及超过100道练习题的设计，本书旨在帮助学习者逐步深入地理解和掌握C语言，并提升其编程能力。 书中提供的程序实例具备详细的说明，易于理解且方便教学使用。整书内容详实、结构清晰、配图丰富，适合课堂教学和个人自学之用。此外，《入门指南》不仅可以作为非计算机专业本科学生及专科生的教材选择，也十分适合作为初学者自我学习C语言编程的基础读物。
  • Fortran语言中的EOF分析程序
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    本程序利用Fortran语言编写，旨在检测和处理文件输入操作达到文件尾（EOF）的情况，确保数据读取过程的安全性和准确性。 EOF分析已经广泛应用于各个学科领域。文中提到的EOF分析主要适用于天气学中的Fortran程序。
  • Fortran语言的遗传算法程序
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    本作品介绍了一种使用Fortran编写的高效遗传算法程序。该程序旨在解决复杂优化问题，并通过模拟自然选择和遗传学原理来迭代改进解的质量。 本资源提供了一个用Fortran语言编写的遗传算法源程序代码，实现了该算法的基本功能。以下是对这个程序的详细解释： 1. 程序结构 此程序包含多个模块，每个模块负责不同的任务。主要模块包括： - data_type 模块：定义了整数和实数的数据类型。 - data_Rosen 模块：包含了 Rosenbrock 函数的相关参数设置。 - data_HDE 模块：设置了遗传算法的各类参数。 - Rosen 程序：实现了整个遗传算法的核心逻辑。 2. 数据类型 程序中使用了两种基本数据类型： - 整数，kind=4（代表 4 字节整型）； - 实数，kind=8（表示为 8 字节浮点型）； 3. Rosenbrock 函数 Rosenbrock 函数通常用于测试优化算法的性能。其数学表达式如下： f(x) = sum(100.0*(x(1:i-1)**2-x(i))**2 + (1-x(1:i))**2) 这里，向量 x 的维度为 Dim_XC。 4. 遗传算法参数 程序中定义了多个遗传算法的变量，包括： - NP：种群大小。 - itermax：最大迭代次数。 - strategy：策略选择（影响进化过程）； - refresh：刷新间隔时间； - iwrite：输出结果文件编号； - bestmem_XC: 最优解存储数组; - bestval: 最佳目标函数值记录点； - nfeval: 目标函数评估的总次数。 5. 程序实现 Rosen程序模块内包含： - 初始化过程（包括种群、适应度和其他参数）。 - 遗传算法的主要逻辑，如选择、交叉和变异等操作。 - 对目标函数值进行计算。 - 结果输出至指定文件中。 6. 数据输出结果 该程序的最终输出信息包含了最优解的目标函数值、评估次数以及对应的变量取值。这为使用遗传算法解决复杂优化问题提供了全面的支持。
  • （并行程序设计）使用KNN算法实现的并行MNIST手写数字识别神经网络(C语言+CUDA/C).rar
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    本项目采用C语言与CUDA结合的方式，利用KNN算法在MNIST数据集上实现了高效的并行手写数字识别系统，加速了神经网络计算过程。 本次项目的主要内容包括以下几个方面：编译器软件为VS2019；使用的算法是KNN数据分类算法、并行化C语言以及并行化CUDA C/C++；所用的数据集为MNIST数据集，主要编程语言是C语言。 项目整体介绍如下：MNIST数据集包含手写数字的图像及其标签。本代码采用KNN（k-近邻）数据分类算法对MNIST中的手写数字进行分类，并计算出准确率和完全正确的分类数量。由于该算法本身的运行效率较低，为了提高程序执行速度，在编程时引入了并行化设计思想，利用多线程技术优化程序性能。
  • 汇编语言程序设计实验一：DEBUG程序的使用技巧
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    本实验旨在通过DEBUG工具教授汇编语言编程的基础知识和调试技术，涵盖内存操作、指令执行及基本调试技巧。 打开DOSBox，在提示界面输入“mount c d:\masm\”，将d:\masm\盘设置为DOSBox的工作子目录。然后启动Debug程序：在命令行中依次输入“c:”、“debug”，最后通过输入“Q”退出Debug程序。再次启动Debug时，重复上述步骤即可。
  • LBM Fortran语言教学程序.zip
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    LBM Fortran语言教学程序是一款专为学习Fortran编程语言设计的教学软件包。它包含了多个示例程序和教程文档，帮助学生掌握Fortran在科学计算中的应用与技巧。 LBM方法的Fortran语言程序例子包含多个初学算例，供大家学习参考。
  • UMAT子程序介绍及Fortran语言应用
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    本文章介绍了UMAT子程序的基本概念及其在材料科学中的应用，并详细讲解了如何使用Fortran语言编写和实现UMAT子程序。适合初学者参考学习。 UMAT子程序是ABAQUS有限元分析软件中的一个核心组件，它允许用户自定义材料行为，尤其适用于处理非线性或复杂问题的场景。在复合材料渐进损伤分析中使用的UMAT子程序，则用于模拟这些材料在外力作用下逐渐积累损伤直至最终破坏的过程。 UMAT（用户定义材料）是用Fortran编写的，通过编写特定的子程序可以描述各种复杂的应力-应变关系、蠕变特性、疲劳行为以及热膨胀等。复合材料的行为通常与其纤维方向和基体结构有关，因此使用UMAT能够更准确地模拟实际材料的表现。 在进行复合材料渐进损伤分析时，UMAT子程序一般包括以下几个关键部分： 1. **初始条件设定**：计算开始前需要指定无损状态下的应力-应变关系作为起始点。 2. **损伤模型**：此模块描述了随着外力作用的增加或时间推移材料如何逐渐失去承载能力，这通常涉及引入一个随损伤程度变化而增大的变量。 3. **破坏准则**：当累积损伤达到某一临界值时，材料将发生破坏。该准则是基于最大主应力、能量释放率或其他合适的参数来判定的。 4. **状态更新**：在每次迭代求解中，UMAT子程序需及时更新包括应力、应变和损伤变量在内的所有相关状态信息。 5. **应变能释放计算**：随着材料损伤累积，其储存的能量会逐渐耗散掉。这一过程需要通过UMAT中的特定算法进行准确的模拟与评估。 文档中提到的文件可能包含有关疲劳损伤的具体Fortran代码、详细的公式解释以及如何实现上述关键部分的实际步骤和示例。 开发和优化UMAT子程序不仅要求有扎实的Fortran编程技巧，还需具备材料力学及有限元方法方面的专业知识。通过这些资料的学习与应用，可以更好地根据复合材料特性定制出合适的UMAT模型，并进行精确的渐进损伤分析，在实践中不断调整以满足实验数据或工程需求的要求。