基于MPP编程环境的一种并行子空间失代法

子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法,针对向量机和共享内存的多处理机,前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合ＭＰＰ大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题,其计算工作量主要体现在矩阵乘法,通过对该方法作并行处理,使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机ＰＡＲ９５上结合Ｊ８－ＩＩ机翼的动力特性问     

用Chebyshev多项式加速的子空间迭代法

研究计算大型稀疏对称矩阵的若干个最大或最小特征值的问题，首先引入了求解大型对称特征值问题的子空间迭代法和Chebyshev迭代法，并对后者作了理论分析。为了加速子空间迭代法的收敛速度，作者用Chebyshev多项式来改进原始的子空间迭代法，即讨论Chebyshev迭代法对子空间迭代法的应用，从而给出了Chebyshev-子空间迭代法。最后把原始的方法和改进的方法计算数值例子的结果进行了比较，其结果表明Chebyshev-子空间迭代法比子空间迭代法优越，不仅收敛速度快，并且减少了计算量和计算时间。     

大型结构特征值问题的并行EBE－子空间迭代法

本文利用ＥＢＥ策略和预处理共轭梯度法（ＰＣＧ法），将广义特征值问题子空间迭代法中各步的计算都单元化，从而避免了总刚度和总质量矩阵的组集，大大节省了存储量。由此建立的ＥＢＥ－子空间迭代法尤其适宜于并行计算。在银河－２机上的数值算例结果表明，无论是串行，还是并行计算，该方法都能有效提高计算速度。如对模型问题，若网格取４８０，则在串行计算时，ＥＢＥ计算途径较传统的总体计算途径的速度提高倍数达３．２７，而在挂用４个处理机进行并行计算时的ＥＢＥ－子空间迭代法较串行的总体计算途径的速度提高倍数可达１１．４。总之，该方法为一种有效的大型结构动力分析问题的求解方法。     

求解大规模矩阵问题的Krylov子空间方法

求解大规模矩阵问题包括线性方程组和特征值问题等是计算数学和科学工程计算中的重大课题，最近几年，其研究工作取得了许多重大进展。文中给出大型线性方程组和特征值问题Krylov子空间方法若干进展的一个概述，其中包括作者对这些问题的研究成果。涉及的专题包括求解大型线性方程组的共轭梯度法、SYMMLQ算法、MINRES算法、GMRES算法、Lanczos双正交化算法、QMR算法以及这些算法的块格式；求解大对称特征值问题的Lanczos算法和块Lqnczos算法；求解大型非对称特征问题的Lanczos算法、Arnodi算法以及这些算法的推广。讨论求解大规模矩阵问题的加速技术和预处理技术。了一些有待进一步研究的问题。     

求解广义特征值问题的并行保域多分法

近年来，随着并行机的发展，提出了代数特征值问题的并行多分法，但国内外的研究工作迄今仅限于对称三对角矩阵的标准特征值问题。在科学与工程众多领域内有着重要应用的广义特征值问题的多分法，因难度大等方面原因尚无人研究。本文提出广义特征值问题的并行保域多分法，该算法适用于大型稀疏实对称矩阵广义特征值问题的求解，它克服了传统的广义特征值问题的对分法（行列式查找法）出现的漏根或迭代不收敛等缺点，并保持其优点。作者在ＹＨ－１向量机上对这一算法进行了数值实验，并与并行保域行列式查找法作了比较。数值结果表明，该算法具有较高的加速比，当系统自由度为２１１４、求解特征对个数为３时，加速比可达７．７；且当问题规模较大时，并行保域多分法优于并行保域行列式查找法。     

求解广义特征值问题的并行保域行列式查找法

结构分析领域有着重要应用的广义特征值问题的并行算法，因为难度很大，且当问题的规模较大时还必须有先进的计算环境支持，所以迄今研究得很少。文中提出了一种适用于流水线型向量机的求解大型稀疏实对称矩阵广义特征值问题的并行保域行列式查找法。该方法不但保持了传统的行列式查找法的优点，而且克服了其迭代不收敛、漏根等缺点，并具有较高的速度加速比。该算法在ＹＨ－１计算机上进行了数值实验，结果表明该法是一种求解大型对     

非对称广义特征值问题的拟-Eberlein算法及其并行化

非对称广义特征值问题的并行计算,目前在国内外研究得很少, Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 和 Ｐ． Ｊ． Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 曾分别研究非 Ｈｅｒｍ ｉｔｅ 矩阵标准特征值的并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法,１９８９ 年 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 和 Ｐ． Ｖａｎ Ｄｏｏｒｅｎ 在 Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 的工作基础上提出了求解非对称广义特征值问题的拟 Ｊａｃｏｂｉ算法（简称 Ｃ Ｖ 算法）与并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法。文中以 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 等人的工作为基础,提出求解大型非对称广义特征值问题的拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法与并行拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法, Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ Ｌ 并行系统上的数值试验表明,不仅并行效率很高,且敛速远优于 Ｃ Ｖ 算法     

有限元结构分析并行计算的若干研究进展

有限元结构分析并行处理在大规模科学与工程计算中占有重要地位，本文简要介绍作者在这一领域内的研究工作及其成果。涉及单元刚度矩阵的并行计算、有限元方程组的并行直接解法、有限元方程组的并行迭代解法、结构动力分析并行直接积分法、广义特征值问题的并行算法以及EBE（Element-By-Element）技术在有限元结构分析并行处理中的应用等研究领域。特别提出了“伪单元向量”与“单元分组技术”等概念与新方法；首先考虑了矩阵向量积的多自由度问题；系统、深入而又全面地研究了EBE策略在结构分析并行处理中的应用，填补了国内空白并突破了国际现有成果。     

Krylov子空间算法研究

Krylov子空间技术是基于投影方法的规划算法,如今已成为一类求解大规模线性问题的优秀算法,该算法采用正投影或斜投影在子空间产生迭代向量进行计算。同时,正确有效的预处理方法能加快迭代收敛。本文介绍了如何利用基于LU分解的GMRES(Generalized M in imum Residual)方法来求解大规模线性优化问题。     

结构无阻尼自由振动问题的有效解法——行列式查找法

“行列式查找法”是计算大型稀疏矩阵广义特征值和特征向量的有效方法之一,其理论基础是对称矩阵的各阶顺序主子阵的特征行列式形成Sturm序列。本文在更一般的条件下证明了这一性质,同时改进了K. K. Gupta提出的程序EASI,将算法用于悬臂矩形板的振动分析的结果说明它是求解结构无阻尼自由振动问题的有效方法。     

求解大型矩阵特征值问题的并行块Davidson方法

针对拥有共享内存的并行计算环境和微机网络并行计算环境,给出了求解大型稀疏对称矩阵部分极端特征对的并行块Davidson方法。该方法将矩阵A按行块分配到各处理器上,各处理器利用矩阵A的行块和投影子空间的正交基所组成矩阵V的行块进行运算,减少了处理机之间的通讯次数,实现了算法的并行计算。在微机网络并行计算环境和拥有共享内存并行计算环境IBMP650上的数值试验表明,该算法非常有效。     

动力学参数修改的耦合模态子空间摄动法

在结构动力学设计中，如果系统的质量矩阵和刚度矩阵有小修改，则矩阵摄动法是结构动态特性再分析的重要方法，当系统具有重频或近频耦合模态时，常规的矩阵摄动法失效。本文研究了多组耦合模态结构动力学参数修改的子空间摄动法，将系统振动模态分布为耦合模态与弧立模态，由数组相互耦合的模态张成耦合模态子空间，采用初始模态坐标变换后，在维数不大的耦合模态子空间内进行了特征分析，然后作第二次耦合模态子空间坐标交换，最扣     

广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及在结构计算中的应用

给出求解广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及方程组的一种新的分解算法。它将原问题分解为一系列相互独立的子问题。和原问题相比，子问题具有较小的维数，因此它具有更好的特性和更小的舍入误差。特别是，能够带来较高的计算效率。数值算例和在结构计算中的应用表明算法是适用的。     

Jacobi矩阵的一类广义特征值反问题

在给定部分特征值以及对应的特征向量的前提下,以Jacob i矩阵特征值反问题为基础,提出了一类Jacob i矩阵广义特征值反问题,给出了问题有解的充要条件,并给出了算法。     

瞬态热传导问题的隐式EBE并行算法

结合有限元法,研究了ＥＢＥ策略在热传导问题并行计算方面的应用,给出了瞬态热传导问题的隐式ＥＢＥ并行算法。根据所用ＣＰＵ个数并行计算单元刚度矩阵,而总刚度矩阵Ｋ不需要组装,仅在“单元级”上进行各种计算。就模型实验规模１０２４阶而言,机器存存储量比传统算法降低了４０％左右,在拥有共享内存的并行计算机Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ上的数值实验表明,问题的规模越大,并行效率越高,所给算法非常有效。     

DFP法在消息传递型MIMD上的并行实现

研究了ＤＦＰ算法在消息传递型ＭＩＭＤ并行机上的并行实现问题，首先讨论并行一维寻优问题，然后利用矩阵和向量分解，并充分考虑到Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ并行机的特点，给出了一个负载平衡度高，通讯最小的并行化方案。理论分析和实际算例表明，当问题的规模充分大时，其并行效率趋于１。