| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 GPU 作为科学计算的工具 | 第9-20页 |
| ·GPU 的历史和现状 | 第9-15页 |
| ·GPU 介绍 | 第9-10页 |
| ·并行计算简介 | 第10-13页 |
| ·CUDA 架构介绍 | 第13-15页 |
| ·怎样用 GPU---GPU 用于科学计算介绍 | 第15-16页 |
| ·在windows 下搭建 CUDA 科学计算平台 | 第15页 |
| ·在linux 下搭建 CUDA 科学计算平台 | 第15-16页 |
| ·GPU 实现矩阵基本运算 | 第16-20页 |
| ·矩阵转置 | 第16-17页 |
| ·矩阵相乘 | 第17-20页 |
| 第2章 两团复杂网络上的效率模型 | 第20-39页 |
| ·复杂网络与单团效率模型, 生命游戏模型简介 | 第20-30页 |
| ·复杂网络介绍 | 第20页 |
| ·复杂网络的拓扑性质 | 第20-22页 |
| ·几种基本网络模型 | 第22-29页 |
| ·一些有关复杂网络研究的统计物理学方法 | 第29-30页 |
| ·复杂网络上的两团效率模型 | 第30-39页 |
| ·效率模型简介 | 第30-33页 |
| ·小世界网络上的两团效率模型 | 第33-35页 |
| ·无标度网络上的两团效率模型 | 第35-39页 |
| 第3章 数据来源对蛋白质相互作用网络度分布的影响 | 第39-44页 |
| ·简介 | 第39-40页 |
| ·结果与讨论 | 第40-44页 |
| ·不同年份的 PPI 度分布 | 第40-43页 |
| ·蛋白质数据库交集PPI 网络度分布 | 第43-44页 |
| 第4章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第48页 |