PI值的并行处理

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。 

应用背景只是用来学习OPENMP编程的应用技巧，同时对初学者有所帮助，不过程序比较简单，谨慎学习下载，同时，希望学习openmp的朋友能够多多交流一下，相互学习帮助关键技术关键技术就是基于OPENMP的一个矩阵相乘的并行实现，然后使用了分块，用静态分块进行各线程并行处理，所用时间短，效率高，适合学一下

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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！

资源描述目前，高能效的并行任务调度算法设计已经成为集群系统的研究热点．现有基于复制的节能调度算法主要利用阈值平衡系统的性能和能耗，但随机设置的阈值无法根据性能需求和环境参数等特征自动调节，导致调度算法存在一定的局限性．文中提出一种面向同构集群系统的两阶段节能调度算法ＡＴＥＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄ Ｅｎｅｒｇｙ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）．首先，设计一种基于自适应阈值的任务复制策略，该策略能够自动计算最佳阈值，利用该阈值获取近似最优的任务分组．然后，将各分组任务调度到支持ＤＶＳ的处理器上，并充分利用任务之间的空闲时间降低处理器电压．该算法将任务复制策略与电压调节技术有机结合，在调度过程中能够自动调整阈值，有效提高调度算法的能效．为了验证ＡＴＥＳ算法的合理性，通过典型应用进行仿真实验，并与常见任务调度算法进行比较，结果表明ＡＴＥＳ算法能够更好地实现性能和能耗之间的平衡．

差动速度算法器 这篇文章，在一系列，第六描述从根本上不同的方法计算速度从涡度，提出了在这些文章中的流体模拟的基石之一。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体仿真技术 ；和第三和第四次提出了涡粒子流体模拟与双向流体体之间的相互作用，在真正的时间运行。第五篇文章展示了如何获取和使用 CPU 使用率分析数据，优化，进一步并行化的代码，这样，它跑得更快。 这篇文章介绍一种求解速度从涡度的微分技术和与第 3 部分中所提出的积分 treecode 技术及其成果和业绩形成鲜明对比。泊松规划求解在这篇文章提出了一种比跑得快 treecode，但它的结果看起来不同的可能不那么令人满意。 涡旋速度，回顾 记得第二篇文章，您可以计算速度从涡度 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

QR算法是目前最广泛被用于求一般矩阵特征值的方法，但是由于串行算法的时间过于长，大大的降低了工作效率，所以我们将其在基于cuda架构上对其进行GPU加速，将原有的求矩阵特征值得串行算法进行并行化，大大地提高了工作效率

此程序包的矩阵求逆函数基于 CUDA 的实现包含对称的积极明确逆矩阵使用 GPU。用法，请参阅 testspd.cpp 中的示例。此外，一般块矩阵求逆通过高斯(pivotting) 没有消除。请参阅 testge.cpp 例如使用。注： GE 可能无法在单精度足够稳定。请参阅生成文件更改为双精度。

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资源描述 基于集群，测试后可用。 实现了并行分布式求解矩阵的幂。 基于消息传递的机制。主进程负责分配任务。各个子进程复杂计算。 通过分块，有效的解决了内存不足的问题。