多进程高斯消元法优化下载

weixin_39821746 2020-06-23 02:00:31

并行MPI高斯消元法的进一步优化，能够合理将数组分配至各个进程中
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并行MPI高斯消元法的进一步优化，能够合理将数组分配至各个进程中

使用 MPI（通过 mpi4py python 包）使用主从实现模型在多个节点上并行化粒子群优化算法的代码。被粒子群优化算法最小化的目标函数是 Alpine 1 函数，它通过引入 0.1 秒的暂停而人为地变得昂贵。设置并行化的主从模型有两种类型的节点。系统中只有一个主节点，其余进程为从节点。因此，有两种指令，一种在主节点上运行，另一种在从节点上运行。当 rank=0 时，主节点的指令被执行，所有其他 rank 的节点都执行从指令，如代码所示。请注意，所有节点上的代码文件应以相同的名称保存在同一位置。例如，我将它保存parPSO.py在所有节点上的 Documents 目录中。运行说明在主节点终端执行以下命令： mpiexec -f machinefile -n 3 python Documents/parPSO.py 上述命令用于在 3 个节点（1 个主节点，2 个从节点）上运行并行化 PSO。

基于arm的高斯算法源代码.zip

使用MPI编程实现梯形积分法, 多数组排序, 高斯消元法

2. HPL算法：HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式 3.Linpack测试程序运行环境：自行组装的台式机，机器配置为8个Intel Core i7-67

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