随笔分类 - 并行&高性能计算
摘要：1. 简介 We can classify an integration method by its stability and computational effort. The y-axis represents the stability and x-axis represents the c
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摘要：一、介绍 这篇文章介绍一个ODE solver的实现思路，可用于一阶线性系统的求解。 首先，找到一组ODE方程，可以从网上找算例，或者从comsol等软件中导出。 其次，用matlab来求解，看计算结果。 最后，自己实现一个ODE solver，并将结果与matlab的结果进行对比。 二、ODE方程
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摘要：一、应用背景 Krylov 子空间方法就是在Krylov子空间中寻找近似解。 二、Krylov子空间 n是原始矩阵的维度，m为降阶后矩阵的维度，通常m<<n。 三、Arnoldi 过程: 计算Km 的一组正交 对应上述MGS过程的python代码： import numpy as np def ar
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摘要：一、浮点数精度 Float 为单精度，内存中占 4 个字节，有效数位是 7 位。 double为 双精度，占 8 个字节，有效数位是 16 位。 二、常见错误 1. 不能存储全部有效数字 #include <iostream> int main() { float f{ 0.123456789f }
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摘要：一、Task概念 Tasks are composed of:– code to execute– data environment– internal control variables (ICV) 并行程序会用一个线程按照程序代码的顺序生成任务； 在不附加何限制的情况下， 这些任务将放入到任务池
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摘要：雷洪教授的《多核并行高性能计算OpenMP》一书中给出了程序优化的思路： 对串行程序进行并行优化建议遵循如下步骤： （１）分析串行代码中可并行化部分，尤其是密切关注程序的热点代码（热点循环、热点函数和热点子程序），这是并行优化中最重要的一个步骤。围绕程序的热点代码进行并行化是减小编程工作量、实现高效
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摘要：Map是Eigen中一个非常有用却又很容易被忽略的类，可以用它避免很多不必要的内存拷贝，举个例子，你手头有一个std::vector<Eigen::Vector3d> pts的数据，你需要将这个数据转化成一个n*3的矩阵，以便进行后续的矩阵计算，你会怎么做？ 最直接的想法是这样的： MatrixXd
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