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基于GPU求解椭圆型偏微分方程的并行算法的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-15页
    1.1 GPU简介第10-12页
        1.1.1 GPU的发展第10-11页
        1.1.2 GPU的架构第11-12页
    1.2 CUDA简介第12-13页
        1.2.1 早期GPGPU开发第12-13页
        1.2.2 CUDA简介第13页
    1.3 本文的研究内容和安排第13-15页
2 雅克比迭代算法的GPU加速第15-30页
    2.1 引言第15页
    2.2 CUDA编程方法第15-17页
        2.2.1 CUDA编程架构第15-17页
        2.2.2 CUDA编程流程第17页
    2.3 雅克比迭代算法的GPU加速第17-22页
        2.3.1 雅克比迭代简介第17-18页
        2.3.2 雅克比迭代算法分析第18-20页
        2.3.3 CUDA模型一第20-21页
        2.3.4 CUDA模型二第21页
        2.3.5 数据规模第21-22页
    2.4 雅克比迭代及其GPU加速算法求解拉普拉斯方程实例第22-29页
        2.4.1 GPU加速情况分析第22-23页
        2.4.2 定解问题及解析解第23-24页
        2.4.3 雅克比迭代串行以及GPU并行所得数值解第24-29页
    2.5 本章小结第29-30页
3 DRM与FACR(L)算法的GPU加速第30-55页
    3.1 引言第30页
    3.2 算法简介第30-36页
        3.2.1 DRM算法分析第30-33页
        3.2.2 FACR(L)算法分析第33-36页
    3.4 DRM与FACR(L)算法的GPU加速第36-39页
        3.4.1 算法复杂度分析第36-37页
        3.4.2 算法的GPU加速第37-39页
    3.5 DRM与FACR(L)算法及其GPU加速运算实例第39-53页
        3.5.1 直角坐标系下拉普拉斯方程与赫姆霍兹方程的求解第39-46页
        3.5.2 柱坐标系下椭圆方程的求解第46-53页
    3.6 本章小结第53-55页
结论第55-57页
参考文献第57-60页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第60-61页
致谢第61-62页

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