Учебно-практическая задача

Алгоритмы маршрутизации
Мультикомпьютеры
Выбор топологии вычислительной системы
Сбои в персональных компьютерах
Запись на диски и в файлы
Процессы и ресурсы
Балансировка вычислительной
нагрузки процессоров
Математическая статистика
Предел функции Интегрирование
Решение интегралов
Вычисление двойных и тройных интегралов
Курсовая на вычисление интеграла
Формула Тейлора для ФНП
Производная сложной ФНП
Интегрирование функций нескольких переменных
Геометрические свойства интеграла ФНП
Типовые задачи
Вычислить интеграл
Вычислить момент инерции
Вычислить повторный интеграл
Решения задачи Коши
Метод Эйлера
Оформление сборочного чертежа
Изображения
Способы преобразования чертежа
 Нанесение размеров
Аксонометрические проекции
Резьбы, резьбовые изделия
Разъемные соединения
Неразъемные соединения
Шероховатость поверхности
Сборочный чертеж
Деталирование чертежей
Решение задач по физике примеры
Электротехника
Оптика
Билеты к экзамену по физике
Теория электромагнитного поля
Элементы электрических цепей
Промышленная электроника
Цифровая электроника
Теоретические основы электротехники
Сопротивление материалов
Метод сечений
Перемещения и деформации
Общие принципы расчета конструкции
Моменты инерции сечения
Кручение бруса
Определение опорных реакций
Момент сопротивления
Метод начальных параметров
Косой изгиб
Внецентренное растяжение и сжатие
Теории прочности
Метод сил
Расчет на усталостную прочность
Задача Эйлера
Формула Ясинского
Определение прогиба и напряжений
Запас усталостной прочности
Основы теории упругости
Основы теории пластичности
Рождение абстрактного искусства
Художники эпохи Просвещения
Теоретическая механика

 

Дифференциальные уравнения в частных производных представляют собой широко применяемый математический аппарат при разработке моделей в самых разных областях науки и техники. К сожалению, явное решение этих уравнений в аналитическом виде оказывается возможным только в частных простых случаях, и, как результат, возможность анализа математических моделей, построенных на основе дифференциальных уравнений, обеспечивается при помощи приближенных численных методов решения. Одним из наиболее распространенных подходов численного решения дифференциальных уравнений является метод конечных разностей (метод сеток) Последовательные методы решения задачи Дирихле Многопроцессорные системы подобного типа обычно именуются симметричными мультипроцессорами (symmetric multiprocessors, SMP). Проблема синхронизации параллельных вычислений Наличие общих данных обеспечивает возможность взаимодействия потоков. В этом плане, разделяемые переменные могут рассматриваться как общие ресурсы потоков и, как результат, их использование должно выполняться с соблюдением правил взаимоисключения (изменение каким-либо потоком значений общих переменных должно приводить к блокировке доступа к модифицируемым данным для всех остальных потоков). Организация параллельных вычислений для систем с общей памятью Как показывают выполненные рассуждения, путь для достижения эффективности параллельных вычислений лежит в уменьшении необходимых моментов синхронизации параллельных участков программы. Подобное поведение параллельных участков программы обычно именуется состязанием потоков (race condition) и отражает важный принцип параллельного программирования – временная динамика выполнения параллельных потоков не должна учитываться при разработке параллельных алгоритмов и программ. Проблема взаимоблокировки Возможный и широко применяемый в практике расчетов способ состоит в разделении места хранения результатов вычислений на предыдущей и текущей итерациях метода сеток. Иной возможный подход для устранения взаимозависимости параллельных потоков состоит в применении схемы чередования обработки четных и нечетных строк (red/black row alternation scheme), когда выполнение итерации метода сеток подразделяется на два последовательных этапа, на первом из которых обрабатываются строки только с четными номерами, а затем на втором этапе - строки с нечетными номерами Получаемая в результате вычислительная схема получила наименование волны или фронта вычислений, а алгоритмы, получаемые на ее основе, - методами волновой обработки данных (wavefront or hyperplane methods) Подобный прием укрупнения последовательных участков вычислений для снижения затрат на синхронизацию именуется фрагментированием (chunking). Следует обратить внимание на еще один момент при анализе эффективности разработанного параллельного алгоритма. Фронт волны вычислений плохо соответствует правилам использования кэша - быстродействующей дополнительной памяти компьютера, используемой для хранения копии наиболее часто используемых областей оперативной памяти. Блочный подход к методу волновой обработки данных существенным образом меняет состояние дел – обработку узлов можно организовать построчно, доступ к данным осуществляется последовательно по элементам памяти, перемещенные в кэш значения используются многократно. Балансировка вычислительной нагрузки процессоров

С точки зрения информационной системы в целом, система восприятия осуществляет первичную обработку собираемой извне информации. В свою очередь, для системы восприятия первичную обработку информации производит система сбора информации. Нередко на практике встречаются информационные системы, не обладающие развитой системой восприятия информации. В последнем случае система восприятия представляет собой просто систему сбора информации. Многие проблемы параллельного программирования (состязание вычислений, тупики, сериализация) являются общими для систем с общей и распределенной памятью. Момент, который отличает параллельные вычисления с распределенной памятью, состоит в том, что взаимодействие параллельных участков программы на разных процессорах может быть обеспечено только при помощи передачи сообщений (message passing). Первая проблема, которую приходится решать при организации параллельных вычислений на системах с распределенной памяти, обычно состоит в выборе способа разделения обрабатываемых данных между вычислительными серверами. Схема передачи граничных строк между соседними процессорами Процедура обмена граничных строк между соседними процессорами может быть разделена на две последовательные операции, во время первой из которых каждый процессор передает свою нижнюю граничную строку следующему процессору и принимает такую же строку от предыдущего процессора Реализация подобной объединенной функции Sendrecv обычно осуществляется таким образом, чтобы обеспечить и корректную работу на крайних процессорах, когда не нужно выполнять одну из операций передачи или приема, и организацию чередования процедур передачи на процессорах для ухода от тупиковых ситуаций и возможности параллельного выполнения всех необходимых пересылок данных. Для завершения круга вопросов, связанных с параллельной реализацией метода сеток на системах с распределенной памятью, осталось рассмотреть способы вычисления общей для всех процессоров погрешности вычислений. В завершение рассмотрим возможность организации параллельных вычислений, при которых обеспечивалось бы нахождение таких же решений задачи Дирихле, что и при использовании исходного последовательного метода Гаусса-Зейделя. Ленточная схема разделения данных может быть естественным образом обобщена на блочный способ представления сетки области расчетов Возможный интересный способ улучшения ситуации состоит в организации множественной волны вычислений, в соответствии с которой процессоры после отработки волны текущей итерации расчетов могут приступить к выполнению волны следующей итерации метода сеток. Время выполнения коммуникационных операций значительно превышает длительность вычислительных команд. Оценка трудоемкости операций приема-передачи может быть осуществлена с использованием двух основных характеристик сети передачи: латентности (latency), определяющей время подготовки данных к передаче по сети, и пропускной способности сети (bandwidth

 

Математика , физика курсовая, информационные системы. Машиностроительное черчение