MK-检验

涡粒子流体模拟 这篇文章，第三个在一系列，介绍了在 c + + 中使用谦虚，通常可用计算机硬件实时运行中实现流体模拟。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体模拟技术。 仿真这里介绍用途涡粒子，称为vortons由诺维科夫 (1983)，来代表的流场和每一次的速度解决了。这种战术的使用 vortons 保留涡度无明显来源的扩散，可以模拟保留细鳞的详细信息。相比之下，其他流体模拟技术，使用原始变量 （速度和压力） 或网格数值弥漫性涡度，所以流动往往看起来厚和糖浆。当你看到这种模拟的结果时，你会惊讶于它保留了，多少议案详细考虑它跑得多快。 这种模拟也利用令人尴尬的并行算法的性质，并使用英特尔 ® 线程构建模块（英特尔 ® TBB） 跨越多个线程的工作。 在努力实现实时的流体运动，一些其他流体模拟利用图形处理单元 (GPGPU) 通用计算。

高教出版社的《并行算法实践》一书的源代码，内容为MPI程序源代码(Higher Education Publishing House s Parallel Algorithm for the practice of the book s source code, content for the MPI source code)

本次实验主要目的是熟悉VISUALDSP++的开发环境。针对ADSP－TS201，利用几个用C、C++和汇编语言写成的简单例子来描述VISUAL DSP++编程环境和调试器（debugger）的主要特征和功能。对于运行在其它类型TS20x处理器的程序只需对其链接描述文件（．

CUDA的基礎的矩陣相乘法，包含CPU版本以及GPU版本(CUDA Matrix)

量子计算入门学习，编写了简单的基本程序供大家学习。(Quantum computing started learning to write a simple basic procedures for everyone to learn.)

说明：  Hinf use in robust control(robust control)

设计MPI程序模拟广播（MPI_Bcast）操作：将每个MPI进程按照所在节点名称建立node通信子域分组；再将各个node子通信域的0号进程再次组成一个名为head的通信域；在进行广播时，首先，由root进程将消息在head通信子域内广播，然后，再由head子域内各进程在其所在的node子域内进行广播。(Design the MPI program MPI_Bcast operation: Each MPI process establishes a node communication sub-domain grouping according to the node name; then, each process of the 0 node of each node sub-communication domain is again formed into a communication domain named head; At first, the root process broadcasts the message in the head communication sub-domain, and then the processes in the head sub-domain broadcast in the node sub-domain where it is)

openmp，并行计算是提高代码效率的非常有用的处理方法； 这是一个全面的openmp的使用例子；可以从类似编译条件的方式使用MP， 学习OPENMP让，程序飞起来！

本程序是cuda语言实现向量相加的例子，通过这个例子可以学习cuda的基本语法格式，

应用背景  Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。  关键技术频繁项集挖掘采用spark实现的并行化挖掘算法。并行的apriori算法采用scala编写，并行的apriori采用java编写。里面会有较多函数使编程的内容。