TEB:GPU上矩阵分解重构的高效SpMV存储格式

稀疏矩阵向量乘法(SpMV)是科学与工程领域中一个至关重要的计算过程,CSR(compressed sparse row)格式是最常用的稀疏矩阵存储格式之一,在图形处理器(GPU)平台上实现并行SpMV的过程中,其只存储稀疏矩阵的非零元,避免零元素填充所带来的计算冗余,节约存储空间,但存在着负载不均衡的问题,浪费了计算资源。针对上述问题,对近年来效果良好的存储格式进行了研究,提出了一种逐行分解重组存储格式——TEB(threshold-exchangeorder block)格式。该格式采用启发式阈值选择算法确定合适分割阈值,并结合基于重排序的行归并算法,对稀疏矩阵进行重构分解,使得块与块之间非零元个数尽可能得相近,其次结合CUDA(computer unified device architecture)线程技术,提出了基于TEB存储格式的子块间并行SpMV算法,能够合理分配计算资源,解决负载不均衡问题,从而提高SpMV并行计算效率。为了验证TEB存储格式的有效性,在NVIDIA Tesla V100平台上进行实验,结果表明TEB相较于PBC(partition-block-CSR)、AMF-CSR(adaptive multi-row folding of CSR)、CSR-Scalar(compressed sparse row-scalar)和CSR5(compressed sparse row 5)存储格式,在SpMV的时间性能方面平均可提升3.23、5.83、2.33和2.21倍;在浮点计算性能方面,平均可提高3.36、5.95、2.29和2.13倍。

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine,NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明:融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^(-1),平均曲率为0.018 m^(-1);分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。

基于特征工程的大田作物行中心线识别方法

针对大田作物行特征复杂多样,传统作物行识别方法鲁棒性不足、参数调节困难等问题,该研究提出一种基于特征工程的大田作物行识别方法。以苗期棉花作物行冠层为识别对象,分析作物行冠层特点,以RGB图像和深度图像为数据来源,建立作物行冠层特征表达模型。运用特征降维方法提取作物行冠层的关键特征参数,降低运算量。基于支持向量机技术建立作物行冠层特征分割模型,提取作物行特征点。结合随机抽样一致算法和主成分分析技术建立作物行中心线检测方法。以包含不同光照、杂草、相机位姿的棉花作物行图像为测试数据,运用线性核、径向基核和多项式核的支持向量机分类器开展作物行冠层分割试验;对比分析典型Hough变换、最小二乘法和所建作物行中心线检测方法的性能。结果表明,径向基核分类器的分割精度和鲁棒性最优;所建作物行中心线检测方法的精度和速度最优,航向角偏差平均值为0.80°、标准差为0.73°;横向位置偏差平均值为0.90像素,标准差为0.76像素;中心线拟合时间平均值为55.74 ms/f,标准差为4.31 ms/f。研究成果可提高作物行识别模型的适应性,减少参数调节工作量,为导航系统提供准确的导航参数。

基于广度优先搜索算法和区域节点行向量法的复杂配电网络可靠性评估

基于广度优先搜索算法构造了复杂配电网络的等效模型,采用区域节点行向量法对复杂配电网络进行了可靠性评估。给出了区域节点的定义,采用广度优先搜索算法将复杂配电网络等效为由区域节点和开关元件组成的模型,采用区域节点行向量法得到了负荷节点和系统的可靠性评估指标。在该模型和算法中,区域节点的形成算法以支路为研究对象,操作简单,网络适应性强。采用区域节点行向量法对复杂配电网络进行可靠性评估时,便于考虑开关装置故障的影响,实用性较强。RBTS-bus6系统的评估结果及其与现有分区方法的比较结果表明了该模型和算法在简化网络和提高运算速度方面具有明显优势,在适应网络结构变化方面具有较好的鲁棒性。

稀疏矩阵相乘的一个改进算法

稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题。提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用三元组和少量的额外辅助空间实现稀疏矩阵的相乘。实验结果表明了该算法的有效性。

基于矩阵行矢量鉴别矢量集的人脸识别

提出了一种基于矩阵行矢量鉴别矢量集的人脸识别方法。考虑到人脸图像的行矢量是人脸图像的子模式,可以分别基于这些行矢量求取鉴别矢量集,并用人脸图像在该鉴别矢量集上的投影作为描述人脸的特征。实验结果表明,提出的方法要优于文献[4]的方法。

基于矩阵取小乘法的粗糙集

提出划分矩阵和布尔列向量取小乘法的概念;证明了下矩阵和上矩阵的行并向量分别是下近似和上近似;研究了上下近似的性质;给出了计算上下近似的算法。

基于加权行质量向量的步态识别方法

为在降低样本训练时间的同时提高数据分类能力,提出一种基于加权行质量的步态识别方法,提取人体轮廓行质量向量作为步态特征,分析特征向量各元素的贡献度从而对特征向量进行加权,采用归一化欧氏距离度量相似度,并使用最近邻分类器进行分类。在CASIA数据库上的实验结果表明,该步态识别方法既满足步态识别对实时性的要求又保证较高的识别率。

基于行灰度投影相关的快速角度矢量估计算法

针对现存电子稳像算法估计图像旋转角度矢量的不足,提出了一种基于行灰度投影相关的快速图像旋转角度矢量估计算法。通过在当前帧图像中心位置选取灰度投影区域和参考帧图像相应区域作行灰度投影相关计算,估算出当前帧图像相对于参考帧图像的角度运动矢量。论述了灰度投影区域选取原则;分析了行、列灰度投影相关曲线的差异,得出行灰度投影相关曲线具有单峰性的结论;阐述了快速搜索算法的原理及其在本算法中的应用。实验表明,算法实现了对旋转图像序列角度运动矢量的快速估计(在PⅣ2.67GHZ,内存512M的PC机上,估算速度为37.7ms),可对任意角度的角度矢量进行高精度的估计。

关于矩阵的秩的等价描述

从行列式、矩阵的等价、线性方程组、线性空间、线性映射等角度来刻画矩阵的秩,进而用这些命题来证明与矩阵的秩有关的一些命题.

非相关布尔函数个数的精确值

文献［１］指出非相关布尔函数的构造和计数问题是序列密码中一个困难面未解决的问题。本文利用组合分析的方法和（０，１）－矩阵，给出了构造所有非相关布尔函数的一般方法，从面彻底解决了非相关布尔函数的计数问题。

关于两个线性方程组同解问题教学的思考

探讨教学中如何引导学生理解和掌握线性方程组同解的问题。首先通过对消元法理解,得出两个线性方程组同解的充分条件;其次利用矩阵的初等变换和初等矩阵的知识,得出两个线性方程组同解的必要条件;再者,通过理解系数矩阵列向量组与同解的关系,给出求一个向量组的极大无关组的方法。最后是怎样从内积的角度去看待同解问题。

线性菲涅耳聚光系统无遮挡镜场布置的矢量分析法

利用矢量分析,得到线性菲涅耳反射装置任一镜元的入射角、反射矢量、跟踪倾角计算公式。通过坐标变换,得到适合于阴影与遮挡计算的坐标系并计算出障碍镜元在被遮挡镜元所在平面上的阴影坐标,通过对阴影坐标的分析,给出镜元之间无阴影与遮挡的最小间距并经实验验证,分析了具体算例情况下的镜元间距。

按行及按列划分的并行矩阵向量乘法的分析

文中首先总结按行划分和按列划分的并行矩阵向量乘法在原理上的异同。然后实现基于MPI模型的按行划分以及按列划分的矩阵向量乘法的程序,并分析了程序在基本框架方面的异同。最后给出测试这两种程序的实验条件和任务,并对这两种程序在不同情况下的执行时间进行分析。

矩阵行初等变换的定理及其应用

本文证明了对矩阵作行的初等变换 ,不改变列向量之间的线性关系 。

Fuzzy关系不定方程当指数为1时求解的简便方法

给出Fuzzy关系不定方程当指数为1时求解的简便方法。

矩阵特征值与特征向量的同步求解

在给出一种一般线性方程组的简单解法的基础上,介绍一种利用对λ一矩阵进行适当的初等行变换达到矩阵的特征值与特征向量的同步求解的方法.

(0,1)-矩阵类A(R,S)的阶的估计

文章就(0,1)-矩阵类A(R,S)的阶的估算公式中的t展开进一步的讨论.

携带BMP-2基因的慢病毒感染大鼠骨髓间质干细胞定向分化

目的构建含有人骨形态发生蛋白2(human bone morphogenetic protein 2,hBMP2)cDNA的重组慢病毒DNA,在293T细胞中进行慢病毒包装和表达检测。用慢病毒感染大鼠骨髓间质干细胞后,观察其向成骨细胞分化的情况。方法从GenBank中调出hBMP2基因序列,设计带有NheⅠ、AgeⅠ酶切位点引物。从人肝脏组织中抽提总RNA,再反转录成cDNA,扩增出hBMP2 cDNA的全长序列。测序验证后克隆到慢病毒载体pHIV-CS-CDF-CG-PRE上,通过PCR扩增、酶切、测序等方法鉴定重组慢病毒DNA。将该重组慢病毒DNA同辅助质粒一起共感染293T细胞,通过重组而包装成能表达hBMP2基因的有活性的慢病毒。慢病毒感染大鼠骨髓间质干细胞,通过碱性磷酸酶(AP)、钙沉积定量测定、Ⅰ型胶原蛋白表达观察干细胞向成骨细胞转化的情况。结果①扩增出1.2 kb左右的hBMP2全长cDNA与GeneBank中的hBMP2阅读框架序列完全一致;②成功构建和克隆了含hBMP2基因的慢病毒重组DNA(pHIV-hBMP2);③对重组慢病毒DNA进行了成功包装和分析。④大鼠骨髓间质干细胞感染慢病毒后,碱性磷酸酶分泌增加,钙沉积增加,Ⅰ型胶原蛋白表达增加,成功向成骨细胞转化。结论重组慢病毒携带hBMP2基因感染大鼠骨髓间质干细胞可以使其向成骨细胞定向分化,为组织工程研究提供良好的种子细胞。

向量线性方程组

讨论向量线性方程组的有关理论,完全解决了有解的充要条件、如何求解以及解的构造等问题,指出了它的应用,并为解矩阵方程提供了一种有趣的方法。