求解带状线性方程组的一种并行算法

提出了一种在MIMD分布式存储环境下求解带状线性方程组的交替方向迭代并行算法。利用系数矩阵的结构特点分裂矩阵,使整个计算过程只在相邻处理机间通信两次。给出了系数矩阵分别为Hermite正定矩阵和M-矩阵时算法收敛的充分条件。最后,在HP rx2600集群系统上进行的数值计算表明,该算法与多分裂方法相比具有较高的加速比和并行效率。

大规模带状线性方程组的分层混合并行求解算法

并行计算过程中,全局通信往往会成为影响算法可扩展性的关键因素。因此,针对大规模带状线性方程组,提出基于MPI/OpenMP多粒度混合编程模型的分层并行算法,将全局通信转化为多次局部通信,解决了全局通信所带来的瓶颈问题,提高了大规模带状线性方程组并行求解算法的可扩展性。

带状线性方程组行处理法

给出带状线笥方程组的行处理法迭代解法并探讨其收敛性与加速技术。

带状线性方程组的一种有效分布式并行算法

根据分而治之思想提出了一种带状线性方程组的分布式并行算法 (DistributedParallelAlgorithmofBandedLinearEquations,简称为DPAB算法 )。当带状线性方程组的系数矩阵满足对角占优时 ,该算法在运行过程中不会中断。分析了算法的复杂性 ,给出了基于局域网的MPI异构环境下数值实验结果。其实验结果表明 ,该算法是高效的。