Given a positive definite matrix measure Ω supported on the unit circle T, then main purpose of this paper is to study the asymptotic behavior of L n()L n(Ω) -1 and Φ n(z;)Φ n(z;Ω) -1 where(z)=Ω(z)+Mδ(z-w...Given a positive definite matrix measure Ω supported on the unit circle T, then main purpose of this paper is to study the asymptotic behavior of L n()L n(Ω) -1 and Φ n(z;)Φ n(z;Ω) -1 where(z)=Ω(z)+Mδ(z-w); |w|>1,M is a positive definite matrix and δ is the Dirac matrix measure. Here, L n(·) means the leading coefficient of the orthonormal matrix polynomials Φ n(z;·). Finally, we deduce the asymptotic behavior of Φ n(w;)Φ n(w;Ω)* in the case when M=I.展开更多
为有效控制输电塔的有害振动需要了解其振动特性,提出一种惯性测量数据矩阵模式的输电塔振动分析方法。将微惯性测量单元(Micro-Inertia-Measurement-Unit,MIMU)安装在输电塔上通过Kalman滤波预处理三轴原始数据,重构权重奇异值分解(Wei...为有效控制输电塔的有害振动需要了解其振动特性,提出一种惯性测量数据矩阵模式的输电塔振动分析方法。将微惯性测量单元(Micro-Inertia-Measurement-Unit,MIMU)安装在输电塔上通过Kalman滤波预处理三轴原始数据,重构权重奇异值分解(Weighted Singular Value Decomposition,WSVD)后的相干振动分量建立平动/扭动矩阵。提取矩阵序列中的变换矩阵,计算其Frobenius范数度量暂态振动间的变异度来估计幅值与频率。根据幅频参数计算振动耗能,观测输电塔各轴向以及整体的振动情况。最后设计振动台、转台实验验证振动数据处理方法的有效性,并对不同风荷载下的塔线模型与真型风振试验进行特性分析。结果表明输电塔振动以水平方向的平动形式为主,随风向夹角的增大其非线性效应逐渐增强,所提出的数据处理方法能够有效获得振动信息,可为控制有害振动的阻尼器的设计提供参考。展开更多
在图形处理器(GPU)上实现对角稀疏矩阵向量乘法(SpMV)可以充分利用GPU的并行计算能力,并加速矩阵向量乘法;然而,相关主流算法存在零元填充数据多、计算效率低的问题。针对上述问题,提出一种对角SpMV算法DIA-Dynamic(DIAgonal-Dynamic)...在图形处理器(GPU)上实现对角稀疏矩阵向量乘法(SpMV)可以充分利用GPU的并行计算能力,并加速矩阵向量乘法;然而,相关主流算法存在零元填充数据多、计算效率低的问题。针对上述问题,提出一种对角SpMV算法DIA-Dynamic(DIAgonal-Dynamic)。首先,设计一种全新的动态划分策略,根据矩阵的不同特征进行分块,在保证GPU高计算效率的同时大幅减少零元填充,去除冗余计算量;其次,提出一种对角稀疏矩阵存储格式BDIA(Block DIAgonal)存储分块数据,并调整数据布局,提高GPU上的访存性能;最后,基于GPU的底层进行条件分支优化,以减少分支判断,并使用动态共享内存解决向量的不规则访问问题。DIA-Dynamic与前沿Tile SpMV算法相比,平均加速比达到了1.88;与前沿BRCSD(Diagonal Compressed Storage based on Row-Blocks)-Ⅱ算法相比,平均零元填充减少了43%,平均加速比达到了1.70。实验结果表明,DIA-Dynamic能够有效提高GPU上对角SpMV的计算效率,缩短计算时间,提升程序性能。展开更多
文摘Given a positive definite matrix measure Ω supported on the unit circle T, then main purpose of this paper is to study the asymptotic behavior of L n()L n(Ω) -1 and Φ n(z;)Φ n(z;Ω) -1 where(z)=Ω(z)+Mδ(z-w); |w|>1,M is a positive definite matrix and δ is the Dirac matrix measure. Here, L n(·) means the leading coefficient of the orthonormal matrix polynomials Φ n(z;·). Finally, we deduce the asymptotic behavior of Φ n(w;)Φ n(w;Ω)* in the case when M=I.
文摘为有效控制输电塔的有害振动需要了解其振动特性,提出一种惯性测量数据矩阵模式的输电塔振动分析方法。将微惯性测量单元(Micro-Inertia-Measurement-Unit,MIMU)安装在输电塔上通过Kalman滤波预处理三轴原始数据,重构权重奇异值分解(Weighted Singular Value Decomposition,WSVD)后的相干振动分量建立平动/扭动矩阵。提取矩阵序列中的变换矩阵,计算其Frobenius范数度量暂态振动间的变异度来估计幅值与频率。根据幅频参数计算振动耗能,观测输电塔各轴向以及整体的振动情况。最后设计振动台、转台实验验证振动数据处理方法的有效性,并对不同风荷载下的塔线模型与真型风振试验进行特性分析。结果表明输电塔振动以水平方向的平动形式为主,随风向夹角的增大其非线性效应逐渐增强,所提出的数据处理方法能够有效获得振动信息,可为控制有害振动的阻尼器的设计提供参考。
文摘在图形处理器(GPU)上实现对角稀疏矩阵向量乘法(SpMV)可以充分利用GPU的并行计算能力,并加速矩阵向量乘法;然而,相关主流算法存在零元填充数据多、计算效率低的问题。针对上述问题,提出一种对角SpMV算法DIA-Dynamic(DIAgonal-Dynamic)。首先,设计一种全新的动态划分策略,根据矩阵的不同特征进行分块,在保证GPU高计算效率的同时大幅减少零元填充,去除冗余计算量;其次,提出一种对角稀疏矩阵存储格式BDIA(Block DIAgonal)存储分块数据,并调整数据布局,提高GPU上的访存性能;最后,基于GPU的底层进行条件分支优化,以减少分支判断,并使用动态共享内存解决向量的不规则访问问题。DIA-Dynamic与前沿Tile SpMV算法相比,平均加速比达到了1.88;与前沿BRCSD(Diagonal Compressed Storage based on Row-Blocks)-Ⅱ算法相比,平均零元填充减少了43%,平均加速比达到了1.70。实验结果表明,DIA-Dynamic能够有效提高GPU上对角SpMV的计算效率,缩短计算时间,提升程序性能。
