基于Hadoop的分子動力學(xué)模擬的研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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1、Hadoop作為一種比較流行的分布式計算框架，對于解決海量數(shù)據(jù)問題，比起價格昂貴且性能優(yōu)異的大型計算機，擁有十分明顯的優(yōu)勢。與此同時，分子動力學(xué)模擬是一種研究復(fù)雜物質(zhì)有力的仿真方法，由于需要模擬的數(shù)據(jù)量非常大，所以對于計算機性能要求特別嚴(yán)格。因此，在Hadoop上運行分子模擬程序，具有節(jié)省軟硬件資源、縮短模擬時間等研究意義。
　　根據(jù)原子分解算法的基本思想和MapReduce編程模型特點，將需要計算時間最長的分子間作用力在Hado

2、op上實現(xiàn)。根據(jù)實驗得出，基于Hadoop的分子間作用力的實現(xiàn)相比普通單機的實現(xiàn)差不多可以縮短20倍左右的計算時間。
　　根據(jù)熱力學(xué)量中可以并行的計算分子間勢函數(shù)，利用Hadoop加速熱力學(xué)量提取。實驗結(jié)果表明，與普通單機算法相比，大約提高速度170倍左右。
　　計算徑向分布函數(shù)時，每個分子利用鄰近分子搜索算法尋找周圍的分子數(shù)目是可以并行的。因此，利用Hadoop實現(xiàn)并行算法。測試結(jié)果表明，比起普通單機算法大約可以有300多

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