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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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//download.csdn.net/download/qq_42769612/10590649?utm_source=bbsseo
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多进程
高斯消元法
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使用 mpi4py 并行实现粒子 群
优化
算法_Python_代码_
下载
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。
浅谈高斯约旦消元法
那么n个方程n个未知数我们知道是有解的,但如何求解,我们需要先知道矩阵以及矩阵的初等变换,知道了矩阵的初等变换,我们就可以用数组去模拟矩阵的初等变换。运用线性代数中的初等行变换,我们知道可以把前n行前n列变换成单位矩阵,那么最后n+1列就是我们要的方程组的解。相对于传统的高斯消元,约旦消元法的精度更好、代码更简单,没有回带的过程。高斯约旦消元法的用处其实就是针对n个方程n个未知数求解的过程。为什么要用高斯约旦消元而不是传统的高斯消元?这种形式的方程组我们可以写成增广矩阵的形式。
高斯列主元消元法mpi实现
列主元法mpi实现 列主元消元法在求解线性方程组时很好的解决了因为计算机本身字长的限制而产生的问题。本文中使用mpi将矩阵分行处理,并将通信量最小化。这是课程作业,学弟学妹们参考参考就好 直接放代码#include<iostream> #include"mpi.h" #include<fstream> #in
MPI
优化
高斯消元算法
本次实验在ARM平台和x86平台进行MPI的并行编程实验,同时将尝试MPI和此前的pthread/OpenMP或是SIMD的结合,探究如何进一步提高加速比和不同的并行执行方式
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