| 词条 | 并行计算应用及实战 |
| 释义 | 图书信息出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2009年1月1日) 丛书名: 高等院校计算机教材系列 平装: 170页 ISBN: 7111240227 条形码: 9787111240228 尺寸: 25.4 x 18 x 1 cm 重量: 299 g 作者简介王鹏，男，生于1975年，副教授、博士后、硕士研究生导师，中国计算机学会高级会员，高性能计算专委会委员，成都信息工程学院并行计算实验室主任。2004年于中国科学院获计算机软件与理论博士学位。2006年起在电子科技大学计算机科学与工程学院小波国际研究中心从事博士后研究工作，现作为项目负责人承担国家自然科学基金、中国博士后科学基金一等资助和四川省教育厅自然科学重点项目。主要研究方向为并行计算，量子计算，数据挖掘及移动搜索引擎。已发表论文50余篇，其中多篇被EI及SCI收录。 内容简介《并行计算应用及实战》全面讲述了从事并行技术研究及并行程序设计开发所需要的基本知识，包括并行系统的构建、并行程序的设计、并行系统的性能测试、机群监控系统的设计及并行算法设计。《并行计算应用及实战》面向实际应用、贴近实战，使读者能够亲身感受并行计算技术的魅力。 《并行计算应用及实战》可以作为从事并行技术研究、设计和开发的教师、研究人员和开发人员的重要参考书，也可以作为高等院校计算机及相关专业的高年级本科生及研究生的并行技术课程的教材。 目录前言 基础篇 第1章 引言 1.1 并行计算的概念 1.2 并行计算的发展历程 1.3 并行计算的应用 1.4 并行计算面临的技术挑战 1.5 人类对高速计算的探索 第2章 并行计算机体系结构 2.1 并行计算机体系结构模型 2.2 Beowulf机群 2.3 并行机群网络互联拓扑结构实例 第3章 PC机群的搭建 3.1 安装和配置基本Linux系统 3.2 安装NFS文件系统 3.3 配置用户环境文件 3.4 配置ssh公钥认证 3.5 安装和配置MPICH 3.6 并行环境配置中的疑难解析 3.7 SHELL技巧在并行环境中的运用 3.8 采用VMware在单台PC机上建立并行环境 第4章 并行程序开发——MPI编程 4.1 MPI简介 4.1.1 MPI的定义和特点 4.1.2 MPI的发展过程 4.1.3 MPI的语言绑定 4.1.4 目前主要的MPI实现 4.1.5 Linux的程序编辑器vi 4.2 MPI并行编程知识 4.2.1 MPI程序的基本结构 4.2.2 MPI常用函数 4.2.3 MPI的错误码 4.2.4 MPI程序的一些惯例 4.3 MPI消息 4.3.1 MPI消息的概念 4.3.2 一个简单的MPI消息传递例子 4.4 MPI程序示例 4.4.1 获取数据传输时间_ 4.4.2 计算兀值的MPI程序 4.4.3 MPI的错误退出方式 4.4.4 数据的循环传送 4.4.5 非阻塞通信程序 4.4.6 矩阵相乘的并行算法 4.5 MPI中的组通信 4.5.1 组通信概述 4.5.2 广播 4.5.3 收集 4.5.4 散发 4.6 MPI综合编程实例——快速排序算法的并行化 4.6.1 串行程序的并行化方法 4.6.2 快速排序算法原理 4.6.3 快速排序法的并行化及MPI程序 第5章 并行机群的性能测试 5.1 机器级性能评测 5.1.1 CPU 5.1.2 存储器 5.1.3 通信开销 5.1.4 机群的规模可扩展性 5.2 算法级性能评测 5.2.1 机群加速比 5.2.2 机群效率 5.3 基准程序级性能评测 5.3.1 基准测试程序的分类 5.3.2 Linpack基准测试程序 5.3.3 其他基准测试程序 第6章 机群监控 6.1 机群监控介绍 6.1.1 本地化机群监控 6.1.2 网络化监控 6.1.3 Linux系统中常用的监控方式 6.2 /proc文件系统介绍 6.2.1 虚拟文件系统 6.2.2 /proc文件系统 6.2.3 /proc目录及文件内容 6.3 基于/proc的机群监控系统实例 6.3.1 系统总体结构 6.3.2 部分模块实现例程 应用篇 第7章 并行数据挖掘 7.1 并行数据挖掘概述 7.1.1 数据挖掘的定义及分类 7.1.2 数据挖掘的步骤 7.1.3 数据挖掘算法的并行化策略 7.1.4 并行挖掘算法中需解决的问题 7.2 关联规则概述 7.2.1 关联规则的基本概念 7.2.2 关联规则挖掘过程 7.3 串行关联规则算法 7.3.1 Apriori算法 7.3.2 AprioriTid算法 7.4 并行关联规则算法 7.4.1 CD算法 7.4.2 DD算法 7.4.3 FDM算法 7.5 决策树概述 7.5.1 决策树的构建 7.5.2 决策树的剪枝 7.5.3 决策树的测试 7.6 串行决策树算法 7.6.1 ID3算法 7.6.2 ID3算法的改进 7.7 并行决策树算法 7.7.1 SLIQ算法及其并行化处理 7.7.2 SPRINT算法及其并行化处理 第8章 并行遗传算法 8.1 遗传算法简介 8.2 遗传算法的数学理论 8.2.1 模式定理 8.2.2 收敛定理 8.3 基本遗传算法 8.3.1 基本遗传算法描述 8.3.2 基本遗传算法的实现技术 8.4 并行遗传算法 8.4.1 遗传算法的并行化 8.4.2 并行遗传算法的分类 8.5 函数极值问题的并行遗传算法 8.5.1 函数极值问题描述 8.5.2 传统求极值方法介绍 8.5.3 串行遗传算法计算函数极值 8.5.4 并行遗传算法计算函数极值 第9章 并行迭代算法 9.1 迭代算法的数学原理 9.1.1 迭代算法的一般性原理 9.1.2 雅可比迭代法 9.1.3 高斯－赛德尔迭代法 9.2 迭代算法的串行实现 9.2.1 雅可比迭代的串行算法 9.2.2 高斯－赛德尔迭代的串行算法 9.3 并行迭代算法及实现 9.3.1 初始化节点数据 9.3.2 雅可比迭代并行算法 9.3.3 高斯－赛德尔迭代并行算法 9.3.4 J迭代与G-S迭代的结合算法 9.4 并行迭代算法性能分析 第10章 并行计算前沿 10.1 量子并行计算 10.1.1 量子计算机的出现 10.1.2 量子计算机的指数并行能力 10.2 隐含并行计算 10.2.1 遗传算法的隐含并行性 10.2.2 隐含并行性的物理解释 10.2.3 量子算法与遗传算法的比较 10.3 云计算 10.3.1 云计算的基本原理 10.3.2 云计算的实现 10.3.3 云计算的应用 附录 PROC重要目录及文件细解 参考文献 |
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