基于數(shù)據(jù)劃分的迭代算法的并行與優(yōu)化.pdf

1、迭代算法作為一種經(jīng)典的算法，在現(xiàn)實生活中，如科學(xué)計算、數(shù)據(jù)挖掘中有著廣泛的應(yīng)用。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，可以獲得的數(shù)據(jù)量級不斷增加，時間性能的要求也愈加苛刻。如何在保證精度的前提下，設(shè)計合適的迭代算法滿足時間性能需求一直是很多學(xué)者關(guān)心的問題，本文主要完成了兩個基于數(shù)據(jù)劃分的迭代算法的優(yōu)化與并行。
　　一，F(xiàn)OR3D的優(yōu)化與并行。在海洋勘測、軍事研究中，三維聲場重構(gòu)一直很一個很熱的研究問題。聲音的傳播滿足波動方程，其是一個高階的偏微分

2、方程。準(zhǔn)確的給出解析解幾乎是不可能的，F(xiàn)OR3D模型作為重要的數(shù)值解法有著重要的應(yīng)用。但是，隨著對計算結(jié)果的精密程度要求越來越高，導(dǎo)致計算時間成為一個很大的性能瓶頸。本文在原有FOR3D串行程序的基礎(chǔ)上，設(shè)計了相應(yīng)的并行FOR3D版本。通過計算傳播損失，并行的FOR3D程序?qū)嶒灲Y(jié)果表明，算法在保證精度的前提下，使得算法的計算時間基本可以隨著處理器個數(shù)的增加達(dá)到一個線性加速。
　　二，K-means算法的并行與優(yōu)化。K-means算

3、法作為聚類算法中重要的成員之一，因其簡單優(yōu)雅的設(shè)計機(jī)制，有著廣泛的應(yīng)用。本文在K-means++算法的基礎(chǔ)上，考慮密度的因素對初始點選擇的影響結(jié)合Means ShiR機(jī)制，設(shè)計了一種新的初始點選擇算法。我們將新的初始點選擇機(jī)制運(yùn)行在UCI數(shù)據(jù)集上，實驗結(jié)果表明，新的初始點選擇機(jī)制在大多數(shù)的數(shù)據(jù)集上都至少可以達(dá)到K-means++的計算性能，也就是算法的改進(jìn)是有效的。最后，給出了改進(jìn)機(jī)制的并行版本，并行版本的實驗結(jié)果表明，在數(shù)據(jù)量很大，處