High Performance Computing for Computational计算科学用的高性能计算 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dayde, Michel; Dongarra, Jack J.; Hernandez, Vicente

出品人:

页数:732

译者:

出版时间:2005-6

价格:904.00元

装帧:

isbn号码:9783540254249

丛书系列:

图书标签:

高性能计算
计算科学
并行计算
分布式计算
HPC
科学计算
数值模拟
算法
计算机体系结构
集群计算

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具体描述

《计算科学的未来：赋能前沿研究与颠覆性创新》在科学探索的浩瀚星空中，人类对理解宇宙运行规律、解决复杂现实问题的渴望从未停歇。从原子微观世界的奥秘，到天体宏观尺度的演化；从生命基因的密码，到气候变化的预测；从新材料的设计，到金融市场的波动……这一切都构成了计算科学所描绘的广阔图景。然而，随着研究问题的日益复杂，数据量的爆炸式增长，以及对模型精度的无限追求，传统的计算模式已然显得捉襟见肘。我们正站在一个计算能力前所未有的时代门槛，一个能够以前所未有的速度和深度探索未知、驱动创新的时代。本书《计算科学的未来：赋能前沿研究与颠覆性创新》并非聚焦于某一特定领域的计算技术，而是旨在勾勒出支撑当代及未来科学研究的计算思想、方法论以及跨学科的应用范式。它是一次关于如何“计算”以解决科学难题的深度对话，一次对驱动科研效率飞跃的内在逻辑的深刻剖析。我们所探讨的，是那些能够加速科学发现、优化工程设计、预测复杂系统行为、甚至重塑我们认知世界的通用计算力量。第一篇：计算科学的基石——模型、算法与理论革新科学研究的本质在于构建模型来描述和预测现实世界。在计算科学的框架下，这些模型不再是纸上的公式，而是可以通过计算机执行的代码和数据结构。本篇将深入探讨如何构建更精确、更具描述力的科学模型。我们将审视从统计模型、机器学习模型到物理仿真模型的演进，以及它们在不同科学领域中的应用。例如，在生物医学领域，如何利用复杂的数学模型来模拟蛋白质折叠过程，从而加速新药的研发；在材料科学中，如何通过量子力学计算模型预测新材料的特性，以实现性能的突破。算法是连接模型与计算的桥梁。本书将不仅仅是介绍现有的算法，更侧重于算法设计的思维方式和优化策略。我们会讨论如何设计能够处理海量数据的“大数据”算法，如何开发能够处理高精度、高维度问题的“精细化”算法，以及如何利用随机性、并行性和分布式计算来提升算法的效率。从数值分析中的迭代方法、蒙特洛模拟，到图论中的路径搜索、网络分析，再到优化理论中的线性规划、非线性规划，我们将逐一揭示这些经典算法在现代科学问题解决中的核心价值，并探讨其未来的发展方向，比如如何利用AI技术来辅助算法设计和优化。理论革新是推动计算科学发展的内在动力。本篇还将关注计算科学的理论基础，包括复杂性理论、信息论、计算统计学等。这些理论不仅为我们理解计算的极限提供了框架，也指导着我们设计更高效、更鲁棒的计算方法。我们将探讨如何从理论层面理解某些计算问题的 NP-hard 特性，以及在实际应用中如何利用近似算法或启发式算法来应对这些挑战。此外，信息论在数据压缩、编码和通信中的作用，以及计算统计学在不确定性量化和模型验证中的关键性，也将是重点讨论的内容。第二篇：计算的引擎——硬件架构与并行计算的演进计算能力的飞跃离不开硬件技术的支撑。本篇将聚焦于驱动计算科学发展的强大硬件引擎。我们将从经典的冯·诺依曼架构出发，审视其局限性，并深入探讨现代计算硬件的多元化发展。CPU的并行化、GPU的异构计算能力，以及TPU、FPGA等专用加速器的兴起，都极大地拓展了计算的可能性。我们将分析不同硬件架构的优势和劣势，以及它们如何契合不同类型的科学计算任务。例如，GPU强大的并行处理能力使其在图形渲染、深度学习训练和大规模数值模拟中大放异彩，而CPU则在复杂的逻辑控制和串行任务处理中依然不可或缺。并行计算是释放硬件潜力的关键。本篇将详细阐述并行计算的各种范式，包括共享内存并行、分布式内存并行以及混合并行。我们将探讨同步与异步通信、任务分解与负载均衡等核心概念，并介绍MPI、OpenMP、CUDA等主流的并行编程模型和框架。对于科研人员而言，理解这些并行计算技术并非是高不可攀的知识，而是他们能够有效利用现代超级计算机、集群和云平台来解决复杂科学问题的必备技能。我们会通过实际案例，展示如何将一个串行计算问题有效地转化为并行计算任务，从而实现数量级的性能提升。此外，本篇还将展望未来的硬件发展趋势，例如量子计算、神经形态计算等新兴技术。尽管这些技术尚处于早期发展阶段，但它们所展现出的颠覆性潜力，预示着计算科学将在不久的将来迎来一次更加深刻的变革。我们将探讨这些新兴计算范式与现有科学问题的契合度，以及它们可能为科学发现带来的全新机遇。第三篇：数据的洪流——大数据处理与智能分析当今科学研究呈现出“数据驱动”的鲜明特征。各种传感器、实验设备、模拟器产生的数据量呈指数级增长，如何有效地存储、管理、处理和分析这些海量数据，成为计算科学面临的核心挑战。本篇将深入探讨大数据处理的各个环节。从分布式文件系统（如HDFS）和内存计算框架（如Spark）在海量数据存储与预处理中的作用，到数据仓库、数据湖等数据管理策略，我们将构建一个端到端的数据处理流水线。机器学习和人工智能技术，在数据分析领域扮演着越来越重要的角色。本篇将聚焦于如何利用这些技术来挖掘数据中蕴含的科学知识。我们将介绍监督学习、无监督学习、强化学习等核心机器学习算法，并探讨它们在模式识别、特征提取、预测建模等方面的应用。例如，在天文学中，如何利用深度学习来识别星系形态，发现系外行星；在材料科学中，如何利用机器学习来预测材料的力学性能，优化合成路线；在金融领域，如何利用时间序列分析和预测模型来捕捉市场规律。除了算法本身，数据的质量、可视化以及解释性也是数据分析中不可忽视的要素。本篇还将讨论如何进行数据清洗、特征工程，如何利用科学可视化技术来直观地展示复杂数据，以及如何构建可解释的AI模型，让科研人员能够理解模型的决策过程，从而建立对计算结果的信任。我们还将探讨如何应对数据中的偏差和噪声，以及如何设计能够泛化到新数据的模型。第四篇：交叉的边界——计算科学在各领域的应用与融合计算科学的生命力在于其广泛的应用以及与其他学科的深度融合。本篇将通过一系列精心挑选的案例，展示计算科学如何赋能前沿研究，驱动颠覆性创新。在物理学领域，从粒子物理的模拟，到天体物理的宇宙演化，再到凝聚态物质的相变研究，高性能计算是揭示物质世界基本规律的利器。我们将探讨如何利用数值模拟来验证理论模型，如何通过大数据分析来解读粒子对撞机实验的结果，以及如何构建复杂的宇宙模拟来理解暗物质、暗能量的本质。在化学与材料科学领域，计算化学和计算材料学已经成为实验研究不可或缺的补充。分子动力学模拟、量子化学计算、密度泛函理论等方法，被广泛应用于药物设计、催化剂研发、新材料探索等。我们将展示如何通过计算机模拟来预测分子的反应活性，设计具有特定功能的纳米材料，以及优化材料的制备工艺。在生命科学领域，计算生物学和生物信息学的发展，极大地推动了我们对生命过程的理解。基因组学、蛋白质组学、系统生物学等研究，都高度依赖于强大的计算能力。本书将探讨如何利用计算方法来解析基因序列，预测蛋白质结构，模拟生物通路，以及理解疾病的发生机制。在地球科学与环境科学领域，气候模型、地震模拟、地质构造演化模拟等，是预测和应对环境挑战的关键。我们将关注如何利用大规模的数值模型来模拟气候变化，预测自然灾害的发生，以及评估人类活动对地球系统的影响。此外，本篇还将触及计算科学在工程学（如流体动力学、结构力学）、金融学（如风险建模、算法交易）、社会科学（如网络分析、行为建模）等领域的应用，展示计算科学作为一种通用方法论，正在重塑各行各业的研究范式和创新模式。第五篇：未来的展望——计算科学的挑战与机遇最后，本篇将着眼于计算科学的未来发展。我们将讨论当前计算科学所面临的挑战，包括计算资源的瓶颈、算法的效率极限、数据的安全与隐私问题，以及科研人员在跨学科合作中的沟通障碍。然而，挑战与机遇并存。本书将展望计算科学的未来发展方向，包括但不限于： AI与科学发现的深度融合：AI将不仅仅是工具，更是科学研究的合作伙伴，能够辅助提出假说、设计实验，甚至直接生成新的科学理论。可信赖的科学计算：如何构建能够提供可重复、可验证、可解释的计算结果的系统，对于科学研究的严谨性至关重要。高性能计算的新范式：除了传统的超级计算，边缘计算、云计算、联邦学习等新的计算范式将进一步拓展科学计算的应用场景。面向问题的计算科学：未来的计算科学将更加注重解决实际问题的能力，强调跨学科的协同创新，以及将计算能力转化为实际的社会价值。《计算科学的未来：赋能前沿研究与颠覆性创新》的出版，旨在为广大科研工作者、工程师、学生以及对科学计算感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角。我们希望通过本书，能够激发更多人参与到计算科学的探索中来，共同开创科学研究更加辉煌的未来。