English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 80990/80990 (100%)
造訪人次 : 43145831      線上人數 : 869
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋


    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/7840


    題名: Sparse PCG Solver之物件導向設計在叢集電腦上的應用
    作者: 陳威勝;Wei-Sheng Chen
    貢獻者: 數學研究所
    關鍵詞: 平行化;物件導向程式語言;叢集電腦;Parallel;MPI;PC Cluster;Object-Oriented;C++;Prec
    日期: 2005-06-16
    上傳時間: 2009-09-22 11:06:50 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 在本篇論文中,我們採C++物件導向程式設計的方式,並利用最常使用的數值方法conjugate gradient method (CG)和preconjugate gradient method (PCG),來解 Ax = b 的問題,並且加以比較。 通常在數值分析處理問題時,經由Finite Difference Method或者是Finite Element Method所產生的矩陣,都是Sparse Matrix。本論文採用Finite Difference Method作數值模擬,並列兩種sparse matrix的儲存方式來處理問題,達到節省儲存空間的成效;但是,在利用CG或PCG分析問題時,我們發現,需要耗費相當多的時間在做矩陣乘向量的乘法上,當矩陣愈大時,所花的時間相對增加。因此,我們將利用叢集電腦系統(PC Cluster),並使用MPI函式庫,對CG和PCG此兩種方法做平行化;在此,我們將兩種稀疏矩陣的儲存格式平行化,並且舉出兩個數值範例,在平行化之後,分別用CG和PCG去模擬分析,然後加以比較,是否在效能上有所提升。
    顯示於類別:[數學研究所] 博碩士論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數


    在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©  2006-2024  - 隱私權政策聲明