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基于OpenMP的三维热传导方程并行预处理共轭梯度法研究

摘要第1-9页
Abstract第9-10页
Acknowledgement第10-11页
List of Tables第11-12页
List of Diagrams第12-14页
1. Introduction第14-22页
   ·Background and Motivation of the Research第14-17页
   ·Significance of the Research第17页
   ·Main Objectives of the Research第17-18页
   ·How research work progress will be achieved第18-20页
   ·Brief Overview of the thesis第20页
   ·Chapter Conclusion第20-22页
2. Parallel Computing and OpenMP Technologies第22-51页
   ·Parallel Computer Architectures第22-33页
     ·Single Processor Architectures第23-31页
       ·Memory第27-30页
       ·I/O and Networking第30-31页
       ·Design Tradeoffs第31页
     ·Parallel Architectures第31-32页
     ·Memory Parallelism第32-33页
       ·Distributed Memory第32-33页
       ·Shared Memory第33页
   ·Parallel Programming Considerations第33-38页
     ·Decomposing Programs for Parallelism第35-36页
     ·Enhancing Parallel Performance第36-37页
     ·Parallel Debugging第37页
     ·Performance Analysis and Tuning第37-38页
   ·OpenMP第38-44页
     ·Parallel Model of OpenMP第39-40页
     ·The core elements for OpenMP第40-41页
     ·Pragma Directives for OpenMP第41-43页
     ·Summary of OpenMP Pragma Directives第43-44页
   ·Intel Parallel Studio第44-49页
     ·Parallel Inspector第45页
     ·Parallel Composer第45-46页
     ·Parallel Amplifier第46-47页
     ·Parallel Advisor第47-49页
   ·Future Directions of Parallel Architectures第49-51页
3. Mathematical Model and Parallel Methodology第51-68页
   ·Numerical Methods and Algorithms第51-59页
     ·Jacobi第51-52页
     ·Gauss-Seidel第52-53页
     ·SOR第53页
     ·SSOR第53-54页
     ·Conjugate Gradient (CG)第54-55页
     ·Minimum Residual (MINRES) and Symmetric LQ (SYMMLQ)第55-56页
     ·Conjugate Gradient on the Normal Equations: CGNE and CGNR第56页
     ·Generalized Minimal Residual (GMRES)第56-57页
     ·BiConjugate Gradient (BiCG)第57-58页
     ·Quasi-Minimal Residual (QMR)第58页
     ·Conjugate Gradient Squared (CGS)第58页
     ·Biconjugate Gradient Stabilized (Bi-CGSTAB)第58页
     ·Chebyshev Iteration第58-59页
   ·The Parabolic Three Dimensional Heat Equation第59-61页
   ·The Conjugate Gradient (PCG)第61-63页
   ·The Parallelization of the PCG第63-68页
     ·Preconditioned Conjugate Gradient Algorithm第63-64页
     ·Parallelization of Serial PCG Program第64-68页
       ·Parallelization of Matrix-vector Multiplication第65页
         ·Parallelization of Vector Inner Product第65-66页
         ·Parallelization of solving preconditioned equations第66-68页
4. Case Study第68-77页
   ·Overview第68-69页
   ·Performance Analysis第69-76页
   ·Summary第76-77页
5. Conclusions and Recommendations第77-81页
   ·Conclusions第77-78页
   ·Future Expectations第78-81页
Nomenclature List第81-84页
Bibliography第84-90页
Appendix第90-99页

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