卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现

Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解在科学与工程计算中占有重要的地位,串行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解已有成熟的方法,但并行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解方法要充分考虑机器体系的结构,在拥有共享内存的 Ｍ Ｉ Ｍ Ｄ 型多处理机、 Ｓ Ｉ Ｍ Ｄ 型向量机系统上前人已有较好的工作,本文给出适用于 Ｍ Ｐ Ｐ 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解算法,该算法使用了优先计算优先发送的策略,减少了结点机之间相互等待的时间,建立了结点机之间用于通讯的通讯数组,避免了使用撒播这一通讯模式,减少了通讯时间,通过在 Ｐ Ａ Ｒ９５ 上的数值试验表明,随着问题规模的扩大,并行效率越来越高,并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。     

PIV中提取速度信息的一种新方法

通过对PIV中粒子图像固有特点的研究,提出了一种新的速度信息提取方法。该方法先通过模拟人眼判断粒子图像中心点的过程来获得粒子的中心点,再利用这些中心点之间的相关关系求取速度。以内燃机缸内流场的PIV实测图像为例,通过与直接FFT变换求相关的方法进行比较,阐明了该方法的特点。     

基于MPP编程环境的一种并行子空间迭代法

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 PA R95上结合 J8- II机翼的动力特性问题对该算法作了数值试验 ,结果说明所给算法是非常有效的     

聚焦光场成像三维粒子场重建方法

层析重建是层析粒子图像测速(Tomo-PIV)技术实现三维粒子位置和强度信息(三维粒子场)重构的核心步骤。相比于多相机的Tomo-PIV技术,单聚焦光场相机通过一次成像能够同时采集示踪粒子的散射光的方向和位置信息。因此,提出一种单聚焦光场相机的层析重建技术用于重构流场中的三维粒子场信息。为了验证本文方法的可行性及准确性,利用几何光学建立了示踪粒子的光场成像模型,利用光线追迹技术计算了粒子在聚焦光场相机中的成像,对比了被测流场中位于不同深度位置的粒子在聚焦光场相机中的成像差异;建立了基于单聚焦光场相机的层析重建数学模型,利用乘法代数重构技术(MART)对模拟所得的光场图像进行反演计算,实现了三维粒子场的重构,并利用归一化互相关系数来表征粒子的重建质量。结果表明,单个粒子在Z轴方向上的位置精度为±0.35 mm,初步证明了基于聚焦光场成像理论的三维粒子场重建方法的可行性。     

机械振动全息分析及其若干问题

本文用球面波多重象全息照相分析物体的机械振动,简要地讨论了球面波多重象全息三维振动分析的基本规律,介绍了用计算机控制的显微光密度计确定由测点振动引起的物光波的相位差技术,用几何光学方法推导了曲面测件图象上测点位置的修正公式,提出了提高全息振动条纹分辨率的方法.本文在15cm长度物体上至少可记录105级能分辨的全息振型条纹.     

平台系统随机数学模型的辨识

本文以PN-01型制导陀螺平台系统为对象,对其横滚通道和俯仰通道的随机漂移进行了数据采集和平稳化处理,并建立了随机数学模型。模型残量检验表明,所建立的平台系统随机漂移数学模型是适用的。从而为今后进一步改善平台系统的精度提供了必要的数学模型。     

正规基上的快速乘逆算法

根据有限域GF(2~m)上的正规基表示,本文提出一种新的快速乘逆算法。该算法把计算乘逆的复杂忭从O(m)降低到O(1/m)。     

语言文字的层次生成切分

本文提出一种通过人工考察字形、词形层次生成过程,确定汉语字形、词形层次切分的方法。该方法应用于汉字字形分析,揭示了汉字字形系统内部的关系。研究结果将有助于发展检索技术,开发情报检索系统、电子辞典以及中文输入系统等。     

纹影干涉图的图像处理方法研究

本文利用计算机存贮量大、运算能力强的特点研究了一种分析纹影干涉图,计算密度场的图像算法。这套算法包括使用低通滤波技术消除干涉图背景中的高频噪声,使用 Hilditch 算法细化宽度多于一个像素的干涉条纹,使用模式识别方法提取干涉条纹的位移量,最后应用数值积分技术求解密度场的空间分布。这里研究的图像处理方法提高了纹影干涉图定量分析的精度、加快了实验结果的处理速度,给出了直观可靠的数值结果,是一种实用有效的图像算法。     

航测法提取动态三维深度信息

目前提取三维信息,重建三维图像的研究很多,本文叙述的是仅用一台摄像机利用航测法来提取动态三维信息的方法。假设物体不动,移动摄像机。在移动摄像机前后,即在摄像机移动的相邻两点,可以得到模型的像片对,通过此像片对来实现同名点交会,求得未知点的三维深度信息。为此,首先要进行绝对定向,计算像片元素和确定各个坐标系。然后实现不依赖像片角定向元素的同名点空间交会;或实现利用对应轴系上的坐标进行空间交会。在此基础上,笔者充分利用先验条件和专家知识来确定飞机模型上的同名点,初步得到了飞机模型的轮廓侧视图。