| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目的及方法 | 第11页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 栅格化空间插值技术 | 第13-18页 |
| 2.1 空间插值技术 | 第13页 |
| 2.2 插值精度检验方法 | 第13-14页 |
| 2.3 插值模型 | 第14-16页 |
| 2.3.1 最近邻点插值 | 第14-15页 |
| 2.3.2 三次样条插值 | 第15页 |
| 2.3.3 Cressman插值 | 第15-16页 |
| 2.3.4 Kriging插值 | 第16页 |
| 2.4 插值及检验结果 | 第16-17页 |
| 2.5 小结 | 第17-18页 |
| 第3章 多核并行技术 | 第18-31页 |
| 3.1 多核技术 | 第18页 |
| 3.2 三江源数据分析中心 | 第18-19页 |
| 3.3 “神威·太湖之光”计算机系统 | 第19-21页 |
| 3.4 并行编程模型 | 第21-29页 |
| 3.4.1 OpenMP并行编程模型 | 第21-22页 |
| 3.4.2 MPI并行编程模型 | 第22-24页 |
| 3.4.3 Athread加速线程库 | 第24-29页 |
| 3.5 并行优化性能评估指标 | 第29-30页 |
| 3.6 小结 | 第30-31页 |
| 第4章 Kriging插值技术 | 第31-39页 |
| 4.1 Kriging插值算法 | 第31-32页 |
| 4.1.1 算法介绍 | 第31页 |
| 4.1.2 算法分类 | 第31-32页 |
| 4.2 普通Kriging算法原理 | 第32-36页 |
| 4.3 普通Kriging算法实现 | 第36-37页 |
| 4.3.1 串行算法 | 第36页 |
| 4.3.2 算法流程图 | 第36-37页 |
| 4.4 串行程序实验结果 | 第37-38页 |
| 4.5 小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于高性能集群的 Kriging 算法并行优化及结果分析 | 第39-44页 |
| 5.1 算法并行优化思路 | 第39-40页 |
| 5.2 基于OpenMP的Kriging算法并行 | 第40-41页 |
| 5.3 基于MPI的Kriging算法并行各线程上 | 第41-42页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第42-43页 |
| 5.5 小结 | 第43-44页 |
| 第6章 基于神威系统的Kriging算法并行优化及结果分析 | 第44-50页 |
| 6.1 算法并行优化思路 | 第44-45页 |
| 6.2 基于Athread的Kriging算法并行 | 第45-48页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第48-49页 |
| 6.4 小结 | 第49-50页 |
| 第7章 总结 | 第50-52页 |
| 7.1 讨论 | 第50-51页 |
| 7.2 论文主要工作 | 第51页 |
| 7.3 进一步研究方向 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
