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并行蒙特卡罗计算硬件加速器的关键技术研究

摘要第1-15页
Abstract第15-17页
第一章 绪论第17-35页
   ·课题背景第17-28页
     ·蒙特卡罗计算加速的必要性第17-21页
     ·不同加速方式的分析与比较第21-28页
   ·问题提出第28-31页
     ·基于FPGA 的蒙特卡罗计算硬件加速器的研究现状第28-30页
     ·已有研究的不足第30-31页
   ·本文的工作第31-33页
   ·本文的结构第33-35页
第二章 基于FPGA 的并行蒙特卡罗计算硬件加速器概述第35-61页
   ·蒙特卡罗算法分析第35-39页
     ·蒙特卡罗方法的思想第35-37页
     ·蒙特卡罗计算的收敛性第37-38页
     ·蒙特卡罗计算的误差第38-39页
   ·并行蒙特卡罗计算硬件加速器的实现架构及其关键技术的提出第39-43页
     ·并行蒙特卡罗计算硬件加速器的实现架构第39-42页
     ·关键技术的提出第42-43页
   ·并行蒙特卡罗计算硬件加速器的关键技术分析第43-54页
     ·基于FPGA 的均匀分布随机数产生技术第43-46页
     ·基于FPGA 的高斯分布随机数的产生技术第46-49页
     ·基于FPGA 的多路并行随机数产生技术第49-53页
     ·操作数位宽选取技术第53-54页
   ·本文的研究思路第54-59页
     ·基于 FPGA 的并行蒙特卡罗计算硬件加速器设计的主要研究内容和目标第54-55页
     ·对关键技术进一步研究的思路第55-59页
   ·本文的实验环境第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第三章 基于FPGA 的均匀分布随机数产生技术第61-83页
   ·引言第61-63页
   ·Combined Tausworthe 算法的优势分析第63-65页
     ·Combined Tausworthe 算法第63-64页
     ·与其他算法的比对第64-65页
   ·CTRNG (Combined Tausworthe Random Number Generator)的硬件结构第65-68页
     ·TRNG 的硬件结构第65-68页
     ·CTRNG 的硬件结构第68页
   ·状态转换矩阵A~s 的分析与硬件设计第68-74页
     ·转换逻辑的矩阵表示第68-69页
     ·状态转换矩阵的特征分析第69-71页
     ·A~s 的硬件结构第71-74页
   ·周期和输出位宽的可重构第74-75页
   ·CTRNG 在FPGA 上的硬件实现与结果分析第75-80页
     ·s 变化时矩阵A~s 的硬件实现结果第75-77页
     ·CTRNG 的硬件实现结果第77-80页
     ·随机数质量检测第80页
   ·本章小结第80-83页
第四章 基于FPGA 的高斯分布随机数产生技术第83-107页
   ·引言第84-85页
   ·Box Muller 算法的优势分析第85-87页
   ·BMGRNG(Box Muller Gaussian Random Number Generator)的硬件结构第87-89页
   ·操作数整数部分位宽的选取——最值分析法第89-92页
     ·最值分析法第89-90页
     ·最值分析法在BMGRNG 设计中的应用第90-92页
   ·操作数小数部分位宽的选取——完备的静态误差分析法第92-97页
     ·完备的静态误差分析法第93-95页
     ·完备的静态误差分析法在BMGRNG 设计中的应用第95-97页
   ·均匀分布随机数位宽L 的选取——边沿效应第97-99页
   ·BMGRNG 的设计流程第99-100页
   ·硬件设计与实现结果分析第100-105页
     ·边沿效应的影响第100-103页
     ·BMGRNG 的硬件实现结果第103-105页
   ·本章小结第105-107页
第五章 基于FPGA 的并行随机数产生技术第107-129页
   ·引言第107-109页
   ·MPRNG(MAssively Parallel Random Number Generator)的提出第109-114页
     ·利用跳变法的思想改进CTRNG第110-111页
     ·引入参数配置法的思想提高MCTRNG 的并行度第111-112页
     ·MPRNG 的设计流程第112-114页
   ·MCTRNG(Multi-stream Combined Tausworthe Random Number Generator)的分析与硬件设计第114-120页
     ·MCTRNG 的硬件结构第114-115页
     ·转换逻辑的分析与设计第115-119页
     ·MCTRNG 的特征分析第119-120页
   ·硬件实现与结果分析第120-126页
     ·多路并行均匀分布随机数生成器第120-125页
     ·多路并行高斯分布随机数生成器第125-126页
   ·本章小结第126-129页
第六章 并行蒙特卡罗金融计算硬件加速器的设计与实现第129-149页
   ·引言第129-131页
   ·蒙特卡罗金融计算的算法特征分析第131-133页
   ·并行蒙特卡罗金融计算硬件加速器的设计第133-138页
     ·多片FPGA 环境下的硬件加速器并行实现架构第133-136页
     ·对大规模并行采样计算结果的处理第136-138页
   ·Black Scholes 和GARCH 算法的硬件实现结构第138-142页
     ·Black Scholes 算法的硬件结构第138-140页
     ·GARCH 算法的硬件结构第140-142页
   ·硬件实现与结果分析第142-146页
     ·MAXWELL 可重构超级计算机第142-143页
     ·实现结果与分析第143-146页
   ·本章小结第146-149页
第七章 总结与展望第149-153页
   ·本文所完成的工作第149-151页
   ·对进一步工作的展望第151-153页
致谢第153-155页
参考文献第155-165页
攻读博士学位期间所发表的论文第165页

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