基于FMM和网络分析的唐代服饰纹样色彩复原与重用

唐代服饰纹样作为中国古代服饰设计精髓,其绚丽丰富的色彩为当代服饰设计提供了宝贵的灵感和参考。为更准确地厘清唐代服饰纹样的用色偏好和配色规律,方便设计师进行唐代色彩重用,文章以唐代服饰文物遗存图像作为研究对象,提出了一种基于FMM和网络分析的唐代服饰纹样色彩复原与重用方法。首先,利用色彩分割算法在Lab空间对图像进行色彩分类分割,并基于FMM图像修复算法对受损及褪色区域进行修复和复原;其次,通过K-means聚类算法对图像色彩聚类计算,获得了图像色彩节点度和邻接关系,从而探明了唐代服饰纹样显性的用色、配色知识;再次,结合隐性配色知识,使用专家评价法创建了节点影响力效率矩阵,实现了基础色彩网络的优化和最终色彩模型的构建;最终,以丝巾产品作为应用案例,验证了所提方法的可行性和价值。案例验证表明,所提方法能够辅助设计师进行产品配色设计,并有效重用唐代服饰纹样的色彩设计知识。

神威·太湖之光平台上宇宙N体模拟中FMM的并行优化

宇宙学模拟是典型的N体问题,是高性能计算中具有代表性和挑战性的问题之一。本研究在神威·太湖之光平台上对天文N体模拟软件PhotoNs-2中的计算主体——快速多极子方法(fast multipole method,FMM)进行移植和性能优化。针对目前研究中存在的计算效率不高、通信开销大问题,结合神威·太湖之光SW26010处理器架构特点,通过数据重整、超越函数计算重构、设计双缓冲和消息传递接口通信时合并发送树进行优化。相较于优化前,优化后的PhotoNs-2在3个不同算例规模下均取得约24倍的加速效果。提出的优化方案可以为其他高性能应用在神威·太湖之光平台上的移植与优化提供参考。

多GPU混合结构下FMM近程算法的优化

近几年,在高性能计算领域,GPU+CPU混合结构成为许多高性能计算机的主要结构,得到了广泛的应用。由于混合结构的特殊性,分析了传统的阿姆达尔定律,将其推广到混合结构中。针对FMM算法中近程计算部分在multi-GPU+CPU混合结构中存在的任务均衡以及通信延时等问题,在混合结构阿姆达尔定律的指导下,提出了多GPU调度模型和两级流水模型。该调度模型能够有效地进行多个GPU之间负载的均衡,缓解近程计算的非均匀性所带来的问题;同时,两级流水模型使CPU和GPU可以并行工作,通过计算和访存的重叠,来隐藏访存带来的延时问题,提高运算部件的利用率。实验验证和数据的比较证明了上述优化的可行性,该优化方案进一步加速了算法的执行。

FMM射线追踪方法在地震学正演和反演中的应用

FMM(Fast Marching Method)射线追踪方法是一种求解非线性程函方程数值解的射线追踪方法.本文在FMM射线追踪算法流程的基础上引入一个数据链表,方便求解射线路径,另外还引入一个与解精度有关的方向参数,可以更好的控制解的精度.然后在一些理论模型中对FMM方法的正演和反演计算做了若干验证,结果表明,FMM方法可以较快而且稳定地得到令人满意的结果.

FMM结合改进自适应MBPE技术快速求解单站RCS

电大目标单站RCS的计算效率已成为积分方程法求解电磁散射问题的关键技术之一。为了快速而准确求解 ,对已有自适应采样算法进行了改进 ,不仅适合并行计算 ,而且提高了搜索效率。最后 ,将基于改进自适应采样算法的Pade有理逼近与采用快速多极子加速方法的MoM结合求解几个典型实例的单站RCS ,数值结果表明了该方法的有效性。

基于FMM的Krylov子空间IGMRES(m)新算法及其应用

研究了Krylov子空间GMRES(m)算法的基本理论,提出一种基于FMM的Krylov子空间截断型IGMRES(m)新算法.给出三物体弹性摩擦接触算例,计算结果表明,所提出算法在保证计算精度的前提下,可以大大减少迭代次数,显著提高计算效率.

一种航迹约束演化新模型及其FMM实现

Fast Marching Method(FMM)是一种基于水平集理论的界面演化跟踪算法,常被应用于求解几何最短路径规划问题。在静态环境信息已知的情况下,FMM比传统的网格搜索算法得到的路径更加光滑。但是,经典FMM对规划路径的方向控制能力弱、缺乏路径曲率调控能力。基于调整Eiknoal方程中的代价函数的策略,采用人工势场方法,提出一种综合代价模型,依此实现一种改进FMM。通过定义对应于时间距离图最陡下降法所得路径的势能函数,采用变分方法分析得到含路径曲率的Euler-Lagrange方程,给出满足路径曲率约束的代价调整策略。实验结果表明该模型和方法是可行和有效的,它能够在满足转弯机动约束条件下实现航迹方向的控制,可用于机器人或无人飞行器的航迹规划。

FMM算法用于二维复杂散射体的RCS计算

利用快速多极子算法 (FMM )计算任意形状二维电大尺寸导体加介质体目标的电磁散射 ,介质体为镶嵌在电大尺寸金属体上的有耗介质。建立金属 -介质体的混合积分方程 ,用共轭梯度法和场量叠代的方法计算散射场 ,在叠代过程中用快速多极子方法 ,大大降低计算时间和减小内存要求。

FMM算法的并行化方法

详细分析快速多极算法FMM(Fast Multipole Method)的基本原理,并对引力场的势函数的多极展开和泰勒局部展开进行了详细的推导。给出了串行FMM算法的伪码描述,并对其进行并行化分析、处理,对FMM算法进行了并行化研究。最后,在基于MPI的群集并行计算环境下进行大量的实验并采集实验数据,对算法进行并行化性能分析,得到较好的并行加速比和较高的并行效率。

压缩感知结合FMM分析目标宽角度电磁散射问题

应用快速多极子方法(FMM)直接计算宽角度电磁散射问题时,需要对每一个入射角度迭代求解,计算量较大,效率较低。基于快速多极子方法中聚合、转移和发散过程与电磁波入射方向的无关性,将压缩感知理论(CS)引入并构建富含空间信息的新型激励源,仅由远小于入射角度数目的几次快速多极子计算,即可获得感应电流的观测值,近而恢复出所有入射角度下的激励电流。与传统矩量法结合压缩感知理论方法相比,该方法的计算精度较高,并且计算时间大幅减少。

电大尺寸多柱体电磁散射问题的一种快速混合算法——MEI+FMM

本文提出了一种改进的快速迭代MEI(不变性测试方程 )算法用于分析电气大尺寸多柱体的散射问题 ,在此算法中我们首次将快速多极子技术 (FMM)用于加速多柱体之间多次散射场的计算。应用本算法计算了柱体周长为几千波长的多柱体散射场。实际计算结果显示 ,本方法与原有的直接计算方法具有几乎同样的精度 ,而速度提高了两个数量级。

FMM算法中问题规模与空间划分的关系分析

从编译优化和并行优化的角度出发,根据N-Body问题求解的FMM算法的原理,将算法分解为不同的子模块。详细分析了各子模块的计算特性,包括计算量分析、并行性分析、通信量分析和存储量分析。深入剖析问题规模与空间划分层数之间的关系,提出基于问题规模的空间划分策略。以实验验证了空间划分策略的可行性。

基于颜色聚类分割及改进的FMM算法的壁画修复

近年来,由于受各种环境及人为因素的影响,壁画在一定程度上受到了破坏。为了使人们欣赏到原作的风貌,并对其进行研究和开发,还原壁画的原有样貌,提出了一种针对褪色及划痕的壁画修复算法。该算法在Lαβ空间的基础上,首次提出使用颜色聚类及掩模算法对受损壁画的破损区域进行分割提取,然后针对FMM算法中传输方向并没有完全覆盖要修复的区域的缺陷,提出了利用梯度直方图的一些特性对其传输方向进行优化。实验表明,该算法对于破损的壁画修复有很好的效果。

基于嵌入式系统的NANDFlash坏块处理和FMM实现

随着嵌入式产品的不断发展,对存储设备的要求也越来越高。本文以NANDF lash为例,介绍了大容量NANDF lash在嵌入式系统中的设计与应用,并提出了一种消除文件写入NANDF lash时出现坏块影响的方法。同时对基于NANDF lash的管理软件FMM的实现算法进行了优化,提高了效率和性能。

关于快速多极算法FMM的几点注解

详细分析快速多极算法FMM,对引力场的势函数进行了详细的多极展开和泰勒局部展开的推导过程,并在此基础上分析和推导了引力势的两种展开式的截断误差,讨论了FMM的误差收敛情况,说明了FMM的误差可由截断次数p进行控制。

基于快速多极子基本解方法(FMM-MFS)的弹性波二维散射模拟研究

针对弹性波二维散射问题,发展一种新的快速多极子基本解方法(FMM-MFS)。方法基于单层位势理论,通过在虚边界上设置膨胀波线源和剪切波线源以构造散射波场,从而避免了奇异性的处理和边界单元离散;结合快速多极子展开技术(FMM),大幅度降低了计算量和存储量,突破了传统方法难以处理大规模散射问题的瓶颈。以全空间孔洞对P、SV波的二维散射为例,给出了具体求解步骤,并在个人计算机上实现了上百万自由度问题的快速精确计算。在方法效率和精度检验基础上,分别以单孔洞和随机孔洞群对平面波(P、SV波)的散射为例进行计算模拟,揭示了孔洞(群)周围弹性波散射的若干重要规律。

一种基于FMM的路线图构造方法

传统的路线图构造通过在自由空间连接凸障顶点,或者连接通过随机策略在自由空间选定路线图节点,所构造的路线图与路径的起始点和目标点有关,并且路线图不具有复用性,这些短板制约了路线图法的路径规划效率.基于Fast Marching Method(FMM)的路线图构造方法通过对规划空间的网格划分,利用FMM在网格边界设定图节点和规划图元来构造路线图,并结合数据库技术对图元进行管理,使得路线图的构造无需给定路径起点和终点,并且图元的构造受环境信息的控制,路线图具有复用性,有利于路径规划效率的提高.

多体问题FMM算法在加速部件FPGA研究与实现

针对FPGA能较好满足高性能计算的异构多核、并行、低成本、低能耗要求,研究了高性能计算的重要的应用之一——多体问题。分析了多体问题应用广泛的FMM算法以及FMM算法的各个算粒,并在FPGA器件实现算粒,与多核CPU上实现这些算粒进行比较,FPGA都获得了不错的加速比。分析了FPGA应用高性能计算的一些优势和当前面临的问题,对FPGA广泛应用高性能计算进行了初步探索。

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。

基于改进FMM的煤岩表面划痕与孔洞处理

为了消除煤岩片制作过程中出现的划痕和孔洞,利用Hough直线检测算子定位出划痕位置作为FMM算法的掩膜图像,对于原始的FMM算法不能利用划痕邻域像素点灰度信息的缺点,提出一种加入灰度距离因子的改进FMM算法。利用基于灰度图像形态学重建方法进行孔洞填充。实验结果表明:基于改进的FMM算法在有效去除划痕的同时还保持了数字图像的纹理不变性;基于灰度图像形态学重建方法可以有效填充孔洞。