稀疏矩阵的并行算法的一篇论文

稀疏矩阵 * 每个非零元素及其对应的行下标和列下标构成一个三元组, * 稀疏矩阵中所有这样的三元构成一个以三元组为数据元素的线性表。 * 稀疏矩阵的压缩存储结构 * 数组结构存储——把所有三元数存储在

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并行处理技术已经成为现代计算机科研与发展的关键技术。其推动力来自实际应用对高性能、低价格和持续生产力日益增长的要求。

基于MPITBB的LAMMPS多层并行算法研究，温迪，段振华，在探讨分子动力学并行算法的基础上，使用基于MPITBB的方法实现了分子动力学模拟程序LAMMPS的多层并行。对LAMMPS的lj势能函数的

纵横嵌入术已为超大规模集成电路（VLSI）的平面设计提供了较完备的理论体系，在EREW PRAM(ExclusiveRread and ExclusiveWrite Parallel Random

GPU加速的二值图连通域标记并行算法论文，文章比较相信的说明了用并行算法计算二值图连通域标记的过程

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从1985年到1993年，召开了五届国际遗传算法学术会议,遗传算法巳经有了很大的发展，并开始渗透到人工智能、神经网络、机器人和运筹学等领域.遗传算法是多学科相互结合与渗透的产物，它已发展成一种自组织、

计算稀疏矩阵往往比较头疼，有比较传统的共轭梯度CG算法，也有先验共轭梯法等。总的来说LU分解算法，效率比较高。这是标准的C代码