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GLOBAL RIGIDITY THEOREMS FOR SUBMANIFOLDS WITH PARALLEL MEAN CURVATURE
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作者 潘鹏飞 许洪伟 赵恩涛 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2023年第1期169-183,共15页
In this paper,we mainly study the global rigidity theorem of Riemannian submanifolds in space forms.Let Mn(n≥3)be a complete minimal submanifold in the unit sphere Sn+p(1).Forλ∈[0,n2−1/p),there is an explicit posit... In this paper,we mainly study the global rigidity theorem of Riemannian submanifolds in space forms.Let Mn(n≥3)be a complete minimal submanifold in the unit sphere Sn+p(1).Forλ∈[0,n2−1/p),there is an explicit positive constant C(n,p,λ),depending only on n,p,λ,such that,if∫MSn/2dM<∞,∫M(S−λ)n/2+dM<C(n,p,λ),then Mn is a totally geodetic sphere,where S denotes the square of the second fundamental form of the submanifold and∫+=max{0,f}.Similar conclusions can be obtained for a complete submanifold with parallel mean curvature in the Euclidean space Rn+p. 展开更多
关键词 Euclidean space the unit sphere submanifolds with parallel mean curvature global rigidity theorem
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ON COMPLETE SPACE-LIKE SUBMANIFOLDS WITH PARALLEL MEAN CURVATURE VECTOR 被引量:10
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作者 SHEN YIBIING DONG YUXING 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 1998年第3期369-380,共12页
Let M n be a complete space-like submanifold with parallel mean curvature vector in an indefinite space form N n+p p (c).A sharp estimate for the upper bound of the norm of the second fundamental form ... Let M n be a complete space-like submanifold with parallel mean curvature vector in an indefinite space form N n+p p (c).A sharp estimate for the upper bound of the norm of the second fundamental form of M n is obtained. A generalization of this result to complete space-like hypersurfaces with constant mean curvature in a Lorentz manifold is given. Moreover, harmonic Gauss maps of M n in N n+p p(c) in a generalized sense are considered. 展开更多
关键词 Pseudo-Riemannian manifold Space-like submanifolds parallel mean curvature vector Second fundamental form
全文增补中
ON MEAN CURVATURES OF A PARALLEL CONVEX BODY 被引量:3
3
作者 周家足 姜德烁 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2008年第3期489-494,共6页
In this article, we obtain some results about the mean curvature integrals of the parallel body of a convex set in R^n. These mean curvature integrals are generalizations of the Santalo's results.
关键词 Convex body parallel body mean curvature quermassintegrale
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Spacelike Graphs with Parallel Mean Curvature in Pseudo-Riemannian Product Manifolds 被引量:1
4
作者 Zicheng ZHAO 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2012年第1期17-32,共16页
The author introduces the w-function defined on the considered spacelike graph M.Under the growth conditions w = o(log z) and w = o(r),two Bernstein type theorems for M in Rmn+ mare got,where z and r are the pseudo-Eu... The author introduces the w-function defined on the considered spacelike graph M.Under the growth conditions w = o(log z) and w = o(r),two Bernstein type theorems for M in Rmn+ mare got,where z and r are the pseudo-Euclidean distance and the distance function on M to some fixed point respectively.As the ambient space is a curved pseudoRiemannian product of two Riemannian manifolds(Σ1,g1) and(Σ2,g2) of dimensions n and m,a Bernstein type result for n = 2 under some curvature conditions on Σ1 and Σ2 and the growth condition w = o(r) is also got.As more general cases,under some curvature conditions on the ambient space and the growth condition w = o(r) or w = o(√r),the author concludes that if M has parallel mean curvature,then M is maximal. 展开更多
关键词 平行平均曲率 黎曼流形 空图 产品 生长条件 环境空间 伯恩斯坦 距离函数
原文传递
基于Flink框架的K-means算法优化及并行计算策略
5
作者 李召鑫 孟祥印 +2 位作者 肖世德 胡锴沣 赖焕杰 《计算机与数字工程》 2023年第10期2231-2235,共5页
K-means算法因其原理简单和聚类效果尚佳的优点在机器学习和数据挖掘领域得到广泛使用,但其仍存在一些缺点:K-means算法需指定分类类别数K;K-means算法对于初始聚类中心的选取策略是随机选择,这可能会影响到最终聚类结果的准确率及计算... K-means算法因其原理简单和聚类效果尚佳的优点在机器学习和数据挖掘领域得到广泛使用,但其仍存在一些缺点:K-means算法需指定分类类别数K;K-means算法对于初始聚类中心的选取策略是随机选择,这可能会影响到最终聚类结果的准确率及计算速度。以上缺点都限制了K-means算法的计算效率的进一步提升。论文针对以上问题,提出了一种基于Flink并行化的K-means优化算法,该算法在传统K-means算法的基础上引入Canopy算法来完成初始聚类,得到类别数K,然后采用最大距离算法来计算初始聚类中心,并利用Flink框架的并行计算能力,对多个数据集进行聚类实验。实验结果表明,论文算法可以减少聚类过程迭代次数,并且在聚类准确率方面也有一定的提高,在大规模数据集环境下同样具有良好的计算效率。 展开更多
关键词 Flink K-meanS算法 Canopy算法 并行化
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拟常曲率黎曼流形中的2-调和子流形
6
作者 李明图 裴瑞昌 《通化师范学院学报》 2024年第2期36-39,共4页
该文讨论了拟常曲率黎曼流形Nn+p中具有平行平均曲率的2-调和子流形Mn,在ξ∈Γ(TM)时,得到这类子流形是极小子流形的一个拼挤定理.对2-调和超曲面的情形,也得到了其为极小超曲面的一个充分条件.
关键词 拟常曲率 2-调和 极小 平行平均曲率
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离散时间的完全服务并行优化轮询排队系统特性分析
7
作者 保利勇 丁新昱 +2 位作者 丁洪伟 官铮 葛俊阳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期838-848,共11页
轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应... 轮询是一种依次有序服务的系统资源动态调度机制.针对服务器在站点间查询、服务和转移过程中的流水线作业方式导致了系统整体服务效率较低的问题,本文提出了完全服务的并行优化轮询系统.首先,构建了系统的单服务器多队列排队模型和相应的系统状态方程,并精确解析出系统特性参数的完整数学解析表达式.此外,还提出了一种系统状态稳定性的判定方法,对不同负载状态下的系统稳定性进行了定量分析.计算机仿真的统计分析结果与理论计算值相一致.最后,系统性能分析表明,在保持周期性、无冲突服务的基础上,系统的队长、时延特性和稳定状态下负载能力均得到了较大的提高. 展开更多
关键词 轮询 并行优化调度 完全服务 队长特性 时延特性 系统稳定性
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基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究 被引量:83
8
作者 赵卫中 马慧芳 +1 位作者 傅燕翔 史忠植 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第10期166-168,176,共4页
随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及,实际应用中需要处理的数据量急剧地增长,致聚类研究面临许多新的问题和挑战,如海量数据和新的计算环境等。深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法,给出了算法设计的方法和策... 随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及,实际应用中需要处理的数据量急剧地增长,致聚类研究面临许多新的问题和挑战,如海量数据和新的计算环境等。深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法,给出了算法设计的方法和策略。在多个不同大小数据集上的实验表明,设计的并行聚类算法具有优良的加速比、扩展率和数据伸缩率等性能,适合用于海量数据的分析和挖掘。 展开更多
关键词 云计算 HADOOP平台 并行k-means MAPREDUCE
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基于约束信息的并行k-means算法 被引量:8
9
作者 於跃成 王建东 +1 位作者 郑关胜 陈斌 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期505-508,共4页
为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束... 为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜索.约束并行k-means算法在理论上保证无约束样本簇内距离最小的同时能够确保chunklet约束中的样本与对应的簇中心之间的平均距离最小.实验结果表明,约束并行k-means算法能够有效改善并行k-means的聚类精度,同时在分布式环境下能够得到与已有约束聚类算法在集中式数据集上相等价的聚类结果. 展开更多
关键词 K-meanS 并行k-means 约束聚类 约束并行k-means
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一种K-means改进算法的并行化实现与应用 被引量:49
10
作者 李晓瑜 俞丽颖 +1 位作者 雷航 唐雪飞 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期61-68,共8页
随着数据的爆炸式增长,聚类研究作为大数据的核心问题之一,正面临计算复杂度高和计算能力不足等诸多问题。提出了一种基于Hadoop的分布式改进K-means算法,该算法通过引入Canopy算法初始化K-means算法的聚类中心,克服传统K-means算法因... 随着数据的爆炸式增长,聚类研究作为大数据的核心问题之一,正面临计算复杂度高和计算能力不足等诸多问题。提出了一种基于Hadoop的分布式改进K-means算法,该算法通过引入Canopy算法初始化K-means算法的聚类中心,克服传统K-means算法因初始中心点的不确定性,易陷入局部最优解的问题。本算法在Canopy(罩盖)中完成K-means聚类,并在Canopy间完成簇的合并,聚类效果稳定,迭代次数少。同时,结合MapReduce分布式计算模型,给出改进后算法的并行化设计方法和策略,进一步通过改进相似度度量方法,将该方法用于文本聚类中。实验结果证明该算法具有良好的准确率和扩展性。 展开更多
关键词 canopy算法 Hadoop MAPREDUCE 并行K—means 文本聚类
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基于Spark的大规模文本k-means并行聚类算法 被引量:14
11
作者 刘鹏 滕家雨 +1 位作者 丁恩杰 孟磊 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期145-153,共9页
互联网文本数据量的激增使得对其作聚类运算的处理时间显著加长,虽有研究者利用Hadoop架构进行了k-means并行化研究,但由于很难有效满足k-means需要频繁迭代的特点,因此执行效率仍然不能让人满意。该文研究提出了基于新一代并行计算系统... 互联网文本数据量的激增使得对其作聚类运算的处理时间显著加长,虽有研究者利用Hadoop架构进行了k-means并行化研究,但由于很难有效满足k-means需要频繁迭代的特点,因此执行效率仍然不能让人满意。该文研究提出了基于新一代并行计算系统Spark的k-means文本聚类并行化算法,利用RDD编程模型充分满足了kmeans频繁迭代运算的需求。实验结果表明,针对同一聚类文本大数据集和同样的计算环境,基于Spark的kmeans文本聚类并行算法在加速比、扩展性等主要性能指标上明显优于基于Hadoop的实现,因此能更好地满足大规模文本数据挖掘算法的需求。 展开更多
关键词 K-meanS 并行化 文本聚类 SPARK RDD Hadoop MAPREDUCE
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基于Hash改进的k-means算法并行化设计 被引量:5
12
作者 张波 徐蔚鸿 +1 位作者 陈沅涛 朱玲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期1980-1985,共6页
为了解决k-means算法在Hadoop平台下处理海量高维数据时聚类效果差,以及已有的改进算法不利于并行化等问题,提出了一种基于Hash改进的并行化方案。将海量高维的数据映射到一个压缩的标识空间,进而挖掘其聚类关系,选取初始聚类中心,避免... 为了解决k-means算法在Hadoop平台下处理海量高维数据时聚类效果差,以及已有的改进算法不利于并行化等问题,提出了一种基于Hash改进的并行化方案。将海量高维的数据映射到一个压缩的标识空间,进而挖掘其聚类关系,选取初始聚类中心,避免了传统k-means算法对随机选取初始聚类中心的敏感性,减少了k-means算法的迭代次数。又结合MapReduce框架将算法整体并行化,并通过Partition、Combine等机制加强了并行化程度和执行效率。实验表明,该算法不仅提高了聚类的准确率和稳定性,同时具有良好的处理速度。 展开更多
关键词 海量数据 HADOOP HASH 并行k-means聚类 中心选取
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应用并行化K-means优化算法探究中医治疗高血压用药规律 被引量:3
13
作者 宋欣霞 金卫 《医学信息学杂志》 CAS 2017年第6期71-76,共6页
介绍并行化相关概念,包括Mapreduce编程框架以及Hadoop分布式文件系统,对传统K-means算法进行优化,建立并行化K-means聚类模型,探究中医治疗高血压用药规律,挖掘出中医辨证治疗高血压的8组用药组合,结合中医理论分析,验证结论真实性。
关键词 并行化 K-meanS算法 高血压用药
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基于CUDA的k-means算法并行化研究 被引量:2
14
作者 刘端阳 郑江帆 +1 位作者 沈国江 刘志 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第11期292-297,共6页
k-means算法在面对大规模数据集时,计算时间将随着数据集的增大而成倍增长。为了提升算法的运算性能,设计了一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型的并化行k-means算法,即GS_k-means算法。对k-means算法进行了并... k-means算法在面对大规模数据集时,计算时间将随着数据集的增大而成倍增长。为了提升算法的运算性能,设计了一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型的并化行k-means算法,即GS_k-means算法。对k-means算法进行了并行化分析,在距离计算前,运用全局选择判断数据所属聚簇是否改变,减少冗余计算;在距离计算时,采用通用矩阵乘加速,加快计算速度;在簇中心点更新时,将所有数据按照簇标签排序分组,将组内数据简单相加,减少原子内存操作,从而提高整体性能。使用KDDCUP99数据集对改进算法进行实验,结果表明,在保证实验结果的准确性的情况下,改进算法加快了计算速度,与经典的GPUMiner算法相比加速比提升5倍。 展开更多
关键词 K-meanS CUDA 并行计算 大数据
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机群环境下的并行K-means算法 被引量:3
15
作者 毛嘉莉 万敏 陈华月 《宜宾学院学报》 2007年第12期91-93,共3页
针对串行K-means算法已难以适应海量数据的聚类分析,基于机群环境下提出了一种并行K-means算法,采用数据并行策略,引入自适应的数据划分思想,动态地实现了各节点间的负载平衡,从理论分析以及实验结果两个方面验证了该算法的高效率。
关键词 并行K—means算法 机群 PVM 动态负载平衡
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大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究 被引量:4
16
作者 王卫红 徐文涛 +1 位作者 夏列钢 方赵林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期1085-1090,共6页
传统影像分割算法在面对大规模遥感影像时普遍存在分割效率低、内存消耗大等情况(甚至无法分割),同时"分块线"的存在也制约了许多算法的并行化改造.本文利用Mean Shift均值漂移分割算法针对遥感影像进行并行化处理,有效地解... 传统影像分割算法在面对大规模遥感影像时普遍存在分割效率低、内存消耗大等情况(甚至无法分割),同时"分块线"的存在也制约了许多算法的并行化改造.本文利用Mean Shift均值漂移分割算法针对遥感影像进行并行化处理,有效地解决了大影像分割时所存在的问题,同时改进影像光谱空间的构建,在均值漂移滤波和合并的过程中分别对影像采用分区缓冲的策略,解决了并行化分割算法处理时会产生的"分块线"问题.在多种遥感数据上的分割实验及与e Cognition软件的对比实验表明,本文所提出的并行分割优化算法可以在不影响分割精度的情况下有效提高分割效率,一定程度上满足实际生产及应用需求. 展开更多
关键词 大规模影像 mean Shift均值漂移并行分割算法 分块线 分块缓冲区
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基于CUDA的并行K-means聚类图像分割算法优化 被引量:28
17
作者 霍迎秋 秦仁波 +2 位作者 邢彩燕 陈曦 方勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期47-53,74,共8页
为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用'合并访问'、'多级规约求和'、'负载均衡'和'指令优化'等策略优化并行算法。实验结果表明,并行K-means算法的分... 为提高K-means聚类算法的运算速度,基于CUDA架构提出一种分块、并行的K-means算法,并采用'合并访问'、'多级规约求和'、'负载均衡'和'指令优化'等策略优化并行算法。实验结果表明,并行K-means算法的分割效果与串行K-means算法相同,但运行速度得到了极大的提高,加速比最高达到560,很好地解决了农业工程实际中由于分割算法带来的瓶颈问题,能够极大地提高农业劳动生产率。 展开更多
关键词 图像分割 聚类分割算法 统一计算架构 图形处理器并行优化
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基于CUDA的k-means文档聚类算法并行优化 被引量:2
18
作者 戴涛 杨洲 +1 位作者 方勇 景旭 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第11期4032-4036,4071,共6页
为提高k-means的大数据量计算速度,结合k-means算法计算密集和计算统一设备架构(CUDA)的特点,提出了寄存器优化的并行聚类算法和滑动门并行计算中心点算法。寄存器优化的并行聚类算法优化了聚类步骤,提高了GPU的寄存器利用率,降低了数... 为提高k-means的大数据量计算速度,结合k-means算法计算密集和计算统一设备架构(CUDA)的特点,提出了寄存器优化的并行聚类算法和滑动门并行计算中心点算法。寄存器优化的并行聚类算法优化了聚类步骤,提高了GPU的寄存器利用率,降低了数据获取延迟;滑动门并行计算中心点算法优化了中心点计算步骤,避免了数据同步,提高了GPU计算核心的利用率。实验结果表明,并行优化的k-means算法在GTX 480上可获最高约137倍的加速比,有效地提高了k-means算法在单机上的运行效率。 展开更多
关键词 K-meanS 文档聚类 CUDA 并行计算 GPU
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遥感图像K-Means并行算法研究 被引量:16
19
作者 蒋利顺 刘定生 《遥感信息》 CSCD 2008年第1期27-30,115,共5页
K-Means算法是对遥感图像在没有先验知识情况下进行无监督分类的重要算法之一,在遥感影像的分析中得到了广泛的应用。针对K-Means算法复杂,处理过程中计算时间长的缺点,人们试图寻求快速的并行处理方式。在这种并行化的探索过程中,由于K... K-Means算法是对遥感图像在没有先验知识情况下进行无监督分类的重要算法之一,在遥感影像的分析中得到了广泛的应用。针对K-Means算法复杂,处理过程中计算时间长的缺点,人们试图寻求快速的并行处理方式。在这种并行化的探索过程中,由于K-Means算法独特的流程结构,使其并行化处理方式难以顺利进行。本文在分析K-Means算法特点的基础上,对其并行化方式进行了深入的研究。针对K-Means算法并行化在处理速度和分类精度方面存在的问题,提出了一种基于分块逼近的算法并行模型,可兼顾并行效率和分类精度之间的综合要求,实现某种精度可控的并行处理。最后,根据实验结果讨论并提出了迭代算法并行化的有效途径。 展开更多
关键词 遥感 无监督分类 K—means算法 并行算法 数据并行
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基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法 被引量:29
20
作者 张承畅 张华誉 +1 位作者 罗建昌 何丰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期159-164,共6页
针对小区居民用电数据挖掘效率低、数据量大等难题,进行了基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法研究。针对传统K-means算法中存在初始聚类中心和K值难确定的问题,提出一种基于密度的Kmeans改进算法。首先,定义样本密度、... 针对小区居民用电数据挖掘效率低、数据量大等难题,进行了基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法研究。针对传统K-means算法中存在初始聚类中心和K值难确定的问题,提出一种基于密度的Kmeans改进算法。首先,定义样本密度、簇内样本平均距离的倒数和簇间距离三者乘积为权值积,通过最大权值积法依次确定聚类中心,提高了聚类的准确率;然后,基于MapReduce模型实现改进算法的并行化,提高了聚类的效率;最后,以小区400户家庭用电数据为基础,进行海量电力数据的挖掘分析实验。以家庭为单位,提取出用户的峰时耗电率、负荷率、谷电负荷系数以及平段用电量百分比,建立聚类的数据维度特征向量,完成相似用户类型的聚类,同时分析出各类用户的行为特征。基于Hadoop集群的实验结果证明提出的改进K-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。 展开更多
关键词 用电数据 云计算 改进K-meanS算法 MAPREDUCE模型 并行化
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