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转子 碰摩故障 分叉图 改一些参数可用(Bifurcation of rub-impact fault)

说明：  对滑动轴承由油膜剪切力产生的摩擦力用matlab进行求解(The friction force produced by the shear force of the sliding bearing is solved by MATLAB.)

ABAQUS UMAT 线弹性模型，是二次开发最基本的例子，可供大家参考。(abaqus umat linear elastic model)

Copyright 1997, Regents of the University of Minnesota. METIS was written by George Karypis (karypis@cs.umn.edu) Introduction ------------------------------------------------------------ METIS is a software package for partitioning unstructured graphs, partitioning meshes, and computing fill-reducing orderings of sparse matrices. The documentation of METIS can be found in the Doc/manual.ps file. METIS is written in ANSI C and should compile on Unix systems that have a ANSI C compiler. It has been extensively tested on the following architectures:    AIX    SunOS    Solaris    IRIX    Unicos    Linux    HP-UX    FreeBSD

多线程pthread实现对一个给定矩阵求取卷积，并将结果保存下来(Pthread multithreading to achieve a given matrix convolution to strike, and the result is saved)

Mapreduce实现的TF-IDF词频统计分析，可以直接运行于HADOOP环境下，适合初学者。(Realization Mapreduce TF-IDF, word frequency statistics, can be run directly in the the under HADOOP environment, suitable for beginners.)

Hadoop环境下一个简单的排序算法实现，测试数据集可以选用任何数字形式的text文本文件，包含源代码及利用ant进行jar包压缩的build.xml文件，希望对大家学习Hadoop有用处。

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。

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．

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.)