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大规模网络零模型的高效量化评估策略研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第12-14页
    1.2 国内外的相关研究第14-17页
        1.2.1 零模型的相关研究第14-16页
        1.2.2 大规模网络加速计算的相关研究第16-17页
    1.3 本文创新点与难点第17-18页
    1.4 论文主要贡献第18页
    1.5 本文组织结构第18-20页
第二章 随机网络模型第20-28页
    2.1 随机图第20-21页
    2.2 广义随机图第21页
    2.3 零模型第21-26页
        2.3.1 模型描述第22-24页
        2.3.2 随机置乱算法第24-26页
    2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于GPU的并行随机置乱算法设计第28-44页
    3.1 基于随机分配的并行随机置乱算法(PRABPA)第28-33页
        3.1.1 0阶零模型的并行随机置乱算法第31-32页
        3.1.2 1阶零模型的并行随机置乱算法第32-33页
        3.1.3 2阶零模型的并行随机置乱算法第33页
    3.2 基于分组加载的并行随机置乱算法(PRABPL)第33-37页
        3.2.1 基于分组加载的并行随机置乱算法描述第33-35页
        3.2.2 基于分组加载的并行随机置乱算法分析第35-37页
    3.3 并行算法有效性验证第37-40页
    3.4 算法性能对比第40-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 零模型质量评估研究第44-58页
    4.1 网络特性评估指标第44-46页
    4.2 置乱次数的设定第46-49页
        4.2.1 尝试置乱次数第46-47页
        4.2.2 成功置乱次数第47-49页
    4.3 成功置乱概率第49-50页
    4.4 成功置乱次数的应用第50-54页
    4.5 稳定次数的确定第54-56页
    4.6 本章小结第56-58页
第五章 结论与展望第58-60页
    5.1 论文主要成果第58-59页
    5.2 后续工作及展望第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
发表的学术论文第66-68页
作者及导师简介第68-69页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第69-70页

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