| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容与结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 蛋白质折叠结构预测 | 第12-18页 |
| 2.1 蛋白质折叠结构问题的阐述 | 第12-13页 |
| 2.2 蛋白质折叠结构预测的方法 | 第13-14页 |
| 2.3 蛋白这折叠结构预测的模型——非格点AB 模型 | 第14-16页 |
| 2.4 蛋白质折叠结构预测的并行化 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 CUDA通用并行程序平台 | 第18-27页 |
| 3.1 CUDA 平台的介绍 | 第18-19页 |
| 3.2 CUDA 平台的特点 | 第19-23页 |
| 3.2.1 CUDA 编程模型 | 第19-21页 |
| 3.2.2 CUDA 存储模型 | 第21-22页 |
| 3.2.3 CUDA 编程的步骤 | 第22页 |
| 3.2.4 CUDA 的函数 | 第22-23页 |
| 3.3 CUDA 与GPU 的进一步阐述 | 第23-26页 |
| 3.3.1 CPU 与GPU 上核的理解 | 第23-25页 |
| 3.3.2 CUDA 编程与GPU 的联系 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 蛋白质结构预测在CUDA平台上的研究 | 第27-35页 |
| 4.1 问题的提出 | 第27页 |
| 4.2 问题的结合与免疫克隆选择算法的结合 | 第27-32页 |
| 4.2.1 免疫克隆选择算法的介绍 | 第28-29页 |
| 4.2.2 改进的免疫克隆选择算法 | 第29-30页 |
| 4.2.3 二者间的具体结合 | 第30-32页 |
| 4.3 问题的实现 | 第32页 |
| 4.4 问题的进一步研究 | 第32-34页 |
| 4.4.1 程序的优化 | 第32-33页 |
| 4.4.2 蛋白质折叠问题海量的实现框架 | 第33-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第35-43页 |
| 5.1 实验环境 | 第35页 |
| 5.2 蛋白质克隆免疫选择算法的结果 | 第35-40页 |
| 5.2.1 CUDA 实现 | 第35页 |
| 5.2.2 关键代码 | 第35-38页 |
| 5.2.3 运行结果和分析 | 第38-40页 |
| 5.3 通用程序在CUDA 上并行的思考 | 第40-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 总结 | 第43页 |
| 6.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 详细摘要 | 第49-53页 |