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fluent udf 实现动态边界条件 并行及串行程序(parallel and series udf based on facets loop)

mpi的源码，示例程序等，主要用于对mpi并行编程程序的研究。(mpi source code, sample programs, mainly for mpi parallel programming procedures.)

用于fluent脉冲热源边界条件的udf(UDF for the boundary condition of fluent pulse heat source)

研究多目标遗传算法的优化，包含遗传算法过程中涉及的的各个步骤，非常适合于研究遗传算法及对遗传算法进行多目标优化的同学

cuda资料，对于并行编程很有帮助！该资料描述了cuda的基本信息，以及重要的步骤，让您逐渐上手，轻松掌握cuda并行编程。(cuda information useful for parallel programming! The information describes the cuda s basic information, as well as an important step, so that gradually you get started, easy to master parallel programming cuda.)

说明：  并行计算实验，多线程计算pi源代码，附有说明。(Parallel computing experiment, multithreaded to calculate pi source code annotated.)

说明：  测绘技能大赛试题03 帮助需要进行比赛的同学解除困难(Question 03 of Surveying and Mapping Skills Competition)

优化发动机传动比参数，使目标函数值最小，同时保持参数满足约束条件。(Optimizing Engine Drive Ratio Parameters)

说明：  主要是自己学习时做的习题，希望对你有帮助(Mainly to their own learning exercises to do, want to help you)

应用背景在GPU上实现N-BODY算法。N-Body模拟问题覆盖了自然科学的很多领域，从宇观的天体物理到宏观的流体动力学，直至微观的分子动力学。例如通过研究围绕着银河系的暗物质晕轮的形状和动力学特征来探索银河系形成过程，需要模拟数百万的星体和暗物质间的作用。现代生物物理学和化学中的许多研究，如细菌或植物体的光合作用膜处发生的光能向化学能的转化，染色体中DNA和蛋白质分子的描述，都需要模拟上千万的原子核分子的作用。关键技术N-Body问题的两个重要特征是： 第一点．计算规模大，因为无论是宇观的天体尺寸还是微观的分 子尺度．都包含了大量的粒子，粒子的规模大到数百万、千万。由于在 系统中任意的两个粒子问都存在着相互作用，因此商接计算粒子间的 相互作用的量级就是O(N^2)； 第二点．系统是动态变化的。为了反应系统的具体变化．尤其是在微观分子结构中．要求时间步足够小。这两个特征决定了计算机模拟 时巨大的计算量。这对于任何扁性能的单台计算机来说都是一个很难突破的瓶颈．因此采用并行汁算是解决N-Body问题的必然选择。主要涉及数据划分和线程任务划分实现。