并行算法

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并行阵列处理机

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Newton homotopy continuation method

牛顿同伦连续算法

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massively PGA

巨并行遗传算法

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三维最短路径

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coarse-grained PGA

粗粒度并行遗传算法

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细粒度并行遗传算法

期望值选择模型expected value model | 细粒度并行遗传算法fine-grained PGA | 适应度fitness

matrices

(矩阵)

它是基于结构化算法的,主要包含以下两个方面:1.许多数据结构的并行模式的实现,目前已经实现的并行模式库有:表(list),树(trees),矩阵(matrices),这些并行模式是用C++和MPI实现的;2.对模式程序的最优机制,

scavenging

清除

并行复制收集器、并行清除(scavenging)收集器和并发标记-清除收集器. 这些新收集器是为了解决在多处理器系统中垃圾收集器成为伸缩性瓶颈这一问题的. 图 2 显示了在什么时候选择备用收集选项的指导. Train 算法是 JDK 用于增量收集的算法,

Complicated Pseudo Parallel Genetic Algorithm

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分布式并行处理:distributed and parallel algorithm | 复杂伪并行遗传算法:Complicated Pseudo Parallel Genetic Algorithm | 混合并行遗传算法:Hybrid Parallel Genetic Algorithm

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高性能计算机

高性能计算(High Performance Computing)是计算机科学的一个分支,研究并行算法和开发相关软件,致力于开发高性能计算机(High Performance Computer). 高性能计算主要研究如下两类问题:1,大规模科学问题,像天气预报、地形分析和生物制药等;2,

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