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GPU在统计物理中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
1 绪论第6-12页
   ·Ising 模型与临界现象第6-7页
   ·Monte Carlo 方法第7-8页
   ·GPU 的发展第8-10页
   ·研究内容第10-11页
   ·论文的组织第11-12页
2 GPU 与 CUDA 架构第12-18页
   ·CUDA 硬件架构第12-14页
   ·CUDA 软件架构及编程模型第14-16页
   ·并行算法性能评测第16-18页
3 Ising 模型的 GPU 并行算法第18-37页
   ·物理量的定义第18-20页
   ·GPU 算法的实现第20-21页
   ·随机数发生器第21-22页
   ·二维 Ising 模型的模拟第22-30页
   ·三维 Ising 模型的模拟第30-37页
4 CPU+GPU 混合算法第37-43页
   ·Wolff 算法第37-38页
   ·混合算法的实现第38页
   ·混合算法的效率第38-43页
5 总结与展望第43-44页
   ·总结第43页
   ·展望第43-44页
参考文献第44-49页
攻读硕士学位期间发表论文清单第49-50页
致谢第50页

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