刘兴平 作品数:46 被引量:130 H指数:8 供职机构: 北京应用物理与计算数学研究所 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 国家重点基础研究发展计划 更多>> 相关领域: 理学 自动化与计算机技术 石油与天然气工程 核科学技术 更多>>
一类复代数方程组的高阶PCG法 2000年 对二维非线性Schr¨odinger方程离散后的复代数方程组 ,将高阶预处理技术与双CG法相结合 ,给出高阶PCG法。同时 ,将M阶复代数方程组化成 2M阶非对称实代数方程组 ,给出 0阶、1阶和 2阶近似LU分解的公式 ,并应用高阶PCG法求解。计算结果表明 ,高阶PCG法可以在0阶PCG法的基础上将计算效率提高近一倍。 黄朝晖 雷光耀 刘兴平关键词:迭代法 薛定锷方程 高效并行算法的设计与实现 被引量:8 1998年 在三类不同体系结构的并行多处理机系统上,通过求解大型稀疏线性代数方程组的高效并行迭代算法的设计与实现,指出了高效并行算法的设计必须与某类高性能并行计算机相结合,才能使得同一解算问题在不同类型的高性能并行机上获得最佳性能价格比。 刘兴平 莫则尧 雷光耀 张宝琳 张景琳关键词:并行计算机 稀疏近似逆与多层块ILU预条件技术 本文设计了一种求解一般稀疏矩阵的健壮且有效的可并行化预条件子,这种预条件子涉及在多层块ILU预条件子(BILUM)中使用稀疏近似逆技术.所得的预条件子保持了BILUM的健壮性.当使用大块(子区域)来形成块无关集时,提供了... 谷同祥 迟学斌 刘兴平关键词:预条件子 KRYLOV子空间方法 并行性 文献传递 一种改进的适合并行计算的共轭剩余算法 被引量:6 2006年 通过改变CR算法的计算次序,提出了一种改进的共轭剩余(ICR)算法.对比CR算法,ICR算法的数值稳定性和CR算法相同,几乎没有增加计算量,但考虑了在MIMD并行机上实现时并行算法的性能,其同步开销减少为CR算法的一半,并且所有内积计算以及矩阵向量乘是独立的,没有数据相关性,可以进行计算与通信的重叠.从理论和实验两个角度来讨论ICR算法的性能,当处理机台数较多时ICR算法的计算速度快于CR算法.在64台处理机机群上进行的数值实验表明,并行ICR算法的计算速度大约比CR算法快30%. 刘杰 刘兴平 迟利华 胡庆丰关键词:并行计算 机群 高效能代数解法器研究 当前超级计算机以异构多核架构为主流,充分发挥其效能面临两个挑战:其一是机器体系结构越来越复杂,导致算法的并行可扩展性能急剧下降;其二是实际应用特征越来越复杂,导致算法的计算复杂度大幅度增加。报告将以当前并行机架构、辐射流... 谷同祥 朱圣鑫 徐小文 刘兴平稀疏近似逆与多层块ILU 预条件技术 本文设计了一种求解一般稀疏矩阵的健壮且有效的可并行化预条件子,这种预条件子涉及在多层块ILU预条件子(BILUM)中使用稀疏近似逆技术.所得的预条件子保持了BILUM的健壮性.当使用大块(子区域)来形成块无关集时,提供了... 谷同祥 迟学斌 刘兴平关键词:KRYLOV子空间方法 并行计算 文献传递 非对称线性代数方程组的块向量算法 1995年 预条件广义共轭余量法并行和向量计算的关键是预条件计算是否可并行和向量计算(即Wz=r).我们利用分而治之的三同,构造了一种块预条件矩阵M.这里的矩阵M是通过对线性代数方程组Az=f的矩阵A进行块分解、在块分解中利用近似逆技术,这样分解形成的预条件炬阵M在迭代计算时,可向量计算或并行计算.我们利用上述的矩阵M作为预条件广义共轭余量法的预条件矩阵,当矩阵A是由微分方程差分形成的五、七和九对角矩阵时,建立了解非对线性代数方程组的VPE-PGCR算法,并分析了它的收敛性.在YH-1向量机上做了数值实验,数值结果显示此算法很有效. 刘兴平关键词:线性代数方程组 混合Krylov子空间算法及其应用 被引量:2 2003年 给出了一种适合二维三温辐射流体力学能量方程的大型稀疏线性代数方程组的混合迭代算法.计算结果显示,该算法解二维三温辐射流体力学能量方程的大型稀疏线性代数方程组比原有算法快4倍左右;原有算法不收敛时,该算法收敛;各物理量也符合得很好. 刘兴平 杭旭登 符尚武关键词:惯性约束聚变 数值模拟 求解Burgers方程的一种新的并行方法 被引量:2 2009年 基于一类指数型非对称格式,从而构造出一种求解Burgers方程的新的并行方法.讨论了它的线性稳定性,该方法具有并行本性.数值实验表明,该方法具有良好的精度,是求解Burgers方程的一种较好的方法. 盛志明 谷同祥 刘兴平关键词:BURGERS方程 并行本性 共享存储并行机的算法设计 被引量:6 1997年 In this paper we discuss algorithm design and programing of iterative methods of large sparse linear system on a vector computer and a shared memory parallel computer.Numerical examples indicate that the efficiency of the methods is high on the vector computer, but is low on the shared memory parallel computer. 刘兴平 张景琳关键词:共享存储 并行计算机