Parallel Evolutionary Computations

Parallel Evolutionary Computations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer-Verlag New York Inc
作者:Nedjah, N. (EDT)/ Alba, E. (EDT)/ De Macedo Mourelle, Luiza (EDT)
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:
价格:1150.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9783540328377
丛书系列:
图书标签:
  • 进化计算
  • 并行计算
  • 算法
  • 优化
  • 人工智能
  • 计算智能
  • 自然计算
  • 群体智能
  • 元启发式算法
  • 机器学习
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具体描述

《并行计算模型与算法设计》 内容简介: 本书深入探讨了并行计算的理论基础、核心模型以及面向不同应用场景的算法设计策略。旨在为读者构建一个全面而深刻的并行计算知识体系,使其能够理解并掌握如何高效地利用现代多核处理器、分布式系统甚至大规模集群进行复杂计算任务的求解。 第一部分:并行计算基础理论与模型 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。我们将从计算机体系结构的角度出发,剖析并行计算的硬件实现方式,包括共享内存模型、分布式内存模型、以及混合式内存模型,并详细阐述不同模型下的通信机制、同步机制以及内存一致性问题。接着,我们将引入和讨论几种主流的并行计算模型,例如: SPMD (Single Program, Multiple Data):强调单份程序在多个处理器上执行,每个处理器处理不同数据子集。我们将深入分析SPMD模型的优势、适用场景以及编程范式。 MPP (Massively Parallel Processing):聚焦于大规模并行处理系统,包括其节点间的互连网络、数据分发策略以及任务调度机制。 数据并行模型:重点讲解数据在不同处理单元之间如何分布和同步,以及在此模型下如何进行高效的并行化操作。 任务并行模型:阐述如何将计算任务分解为独立的子任务,并在不同处理器上并行执行,包括任务依赖关系的处理和调度。 此外,本部分还将涵盖并行计算的性能度量标准,如并行效率、加速比、负载均衡等,并讨论影响并行程序性能的关键因素,为后续的算法设计提供理论指导。 第二部分:并行算法设计与分析 在理解了并行计算的基本模型后,本部分将聚焦于如何设计和分析并行算法。我们将从算法分解、数据划分、通信与同步、以及负载均衡等关键设计原则出发,逐步引导读者掌握并行算法设计的核心思想。 算法分解策略:介绍递归分解、迭代分解、流水线分解等常用方法,以及如何根据问题的特性选择合适的分解策略。 数据划分技术:详细讲解块状划分、循环划分、点对点划分等数据划分技术,并分析不同划分方式对通信开销和负载均衡的影响。 通信与同步机制:深入研究并行计算中的通信模式(如点对点通信、集体通信)和同步原语(如屏障、锁、信号量),并提供在不同硬件模型下优化通信和同步效率的技巧。 负载均衡技术:探讨静态负载均衡和动态负载均衡策略,以及如何通过数据重分布、任务迁移等方法来解决负载不均问题。 本部分还将重点介绍几种经典的并行算法,并从设计思想、并行实现和性能分析等角度进行深入剖析,例如: 并行排序算法:如并行归并排序、并行快速排序等。 并行搜索算法:如并行深度优先搜索、并行广度优先搜索等。 并行线性代数算法:如并行矩阵乘法、并行求解线性方程组等。 并行图算法:如并行最短路径算法、并行连通分量算法等。 第三部分:并行编程模型与实现 本部分将带领读者进入并行编程的实践层面,介绍当前主流的并行编程模型和相关的开发工具。 OpenMP (Open Multi-Processing):聚焦于共享内存并行编程,详细讲解OpenMP的指令、运行时库以及如何利用其进行多线程程序开发,并提供丰富的代码示例。 MPI (Message Passing Interface):深入探讨分布式内存并行编程,详细阐述MPI的通信函数、拓扑结构以及如何在集群环境中实现高效的数据交换和同步,并结合实际问题进行案例分析。 CUDA (Compute Unified Device Architecture):介绍GPU并行计算的基础知识,包括GPU架构、线程模型、内存层次结构,以及如何使用CUDA C/C++进行GPU程序的编写和优化。 其他并行编程模型:简要介绍如Intel TBB (Threading Building Blocks)、Cilk Plus等其他并行编程模型,帮助读者拓宽视野。 此外,本部分还将讨论并行程序的调试与性能优化技术,包括如何使用调试器定位并行程序中的错误,以及如何通过剖析工具分析程序性能瓶颈,并提供相应的优化策略。 第四部分:面向特定领域的并行计算应用 为了展示并行计算的实际应用价值,本部分将选取几个典型的计算密集型领域,深入探讨并行计算在这些领域的应用。 科学计算与模拟:如天气预报、流体力学模拟、分子动力学模拟等。 大数据分析与机器学习:如并行数据挖掘、分布式图计算、并行深度学习训练等。 高性能计算(HPC):探讨大规模并行计算在国家科研、工程设计等方面的应用。 通过分析这些领域的具体问题,读者将能够更直观地理解并行计算如何解决现实世界中的复杂挑战。 本书的特色: 理论与实践相结合:本书不仅提供深入的理论讲解,还通过丰富的代码示例和案例分析,帮助读者将理论知识转化为实践技能。 由浅入深,循序渐进:从基础概念到高级模型,再到具体的编程实现和应用,内容组织结构清晰,易于读者理解和学习。 涵盖主流并行技术:本书全面介绍了OpenMP、MPI、CUDA等当前最常用的并行编程模型,为读者提供广泛的技术栈。 注重性能优化:贯穿全书的性能优化思想,引导读者在设计和实现并行程序时,始终关注效率和可扩展性。 目标读者: 本书适合于计算机科学、软件工程、计算科学、工程学等相关专业的本科生、研究生,以及从事高性能计算、并行计算、分布式计算、大数据处理、人工智能等领域的研究人员和工程师。具备一定的编程基础和计算机体系结构知识的读者将更容易掌握本书内容。 通过学习本书,读者将能够深入理解并行计算的原理,掌握并行算法的设计与分析方法,熟练运用主流的并行编程模型进行高效的并行程序开发,并能将并行计算技术应用于解决实际的科学与工程问题。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧和印刷质量简直是业界典范,从打开包装的那一刻起,就能感受到一种扑面而来的专业气息。纸张的选择非常考究,触感细腻却不失坚韧,即便是长时间翻阅,指尖也不会感到疲惫。墨水的色彩饱满度也达到了一个令人赞叹的水平,那些复杂的图表和数学公式,即便是最小的符号,也清晰锐利,毫无模糊之感。尤其要提一下的是,编排的艺术性:章节的划分逻辑清晰,排版留白恰到好处,让人在阅读那些密集的理论知识时,眼睛得到了充分的休息,这对于理解深度计算理论至关重要。装订工艺更是无可挑剔,书脊平整,即便是摊开放在桌面上,也能稳稳地保持打开状态,这对于需要对照参考的学者来说,简直是福音。这种对实体书制作的极致追求,体现了出版方对内容价值的尊重,它不仅仅是一本书,更像是一件值得珍藏的工艺品,让人忍不住想一遍又一遍地摩挲和把玩。这本书的物理存在感,就已经为接下来的知识探索设定了一个高标准,让人对接下来的阅读充满了期待和敬畏。

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当我真正沉浸于书中的叙述时,我立刻被它那深邃而又极富洞察力的论述所吸引,作者似乎拥有对计算本质的超凡理解力,笔触间充满了对领域未来走向的深刻预见。行文的节奏感把握得极为精妙,并非那种干巴巴的教科书式堆砌,而是如同与一位经验丰富的大师进行一对一的深度交流。有些段落的论证过程,层层递进,如同剥洋葱般,将一个看似复杂的概念,以一种近乎优雅的方式层层解构,直到最核心的原理显露无遗。而另一些地方,作者又会突然转向一种更为宏大、更具哲学意味的思考,将技术细节提升到方法论的高度,这种视角上的频繁切换,极大地激发了读者的好奇心和批判性思维。我发现自己经常需要停下来,合上书本,在脑海中模拟作者所描绘的那些模型和推演,试图从不同的角度去验证和挑战其逻辑链条。这种强烈的代入感和智力上的交锋,才是真正的高质量阅读体验,它促使你从被动的接受者,转变为主动的思考者。

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坦白说,这本书的阅读体验并非全程轻松愉快,它对我构成了相当程度的智力挑战,但正是这种挑战性,才使其价值凸显。书中有大量需要读者投入心神去消化的部分,特别是关于收敛速度和最优性证明的章节,几乎需要我反复回溯前文的定义和引理,有时甚至需要借助外部资源来辅助理解某些边界条件的推导。然而,这种困难绝非来自作者的故弄玄虚或刻意设置的门槛,而是源于主题本身的深度和广度。每一次攻克一个难点,都会带来一种巨大的满足感,仿佛自己真的在智力上有所精进。它不提供廉价的速成秘诀,而是坚持引导读者走完科学发现的完整路径,这种对读者心智耐力的考验,恰恰是其作为一本严肃学术著作的体现。读完后,我感觉到自己对于相关领域基础知识的掌握,不再是零散的碎片,而是一个结构稳固、相互支撑的知识体系。

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这本书在介绍其核心思想时,所采用的类比和隐喻系统堪称一绝,这绝对是它区别于其他同类专业著作的关键所在。作者似乎深谙,再尖锐的理论也需要一个“着陆点”才能被普通人所理解。例如,在解释某种复杂算法的迭代优化过程时,他巧妙地引入了生态系统中物种竞争的例子,将抽象的参数空间具象化为一片充满挑战的地形,每一个“个体”的适应度都对应着它在环境中的生存能力,这种跨学科的参照,瞬间让那些原本令人头晕的数学模型变得生动起来。此外,对于一些关键的历史脉络梳理得也是鞭辟入里,作者并没有简单地罗列“谁在何时做了什么”,而是深刻剖析了不同研究流派之间的思想碰撞与相互借鉴,揭示了这些计算范式的演进是如何受到当时社会认知和技术限制的双重影响,这使得阅读过程充满了历史的厚重感和学术的趣味性。

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最让我感到惊喜的是,这本书的视野之开阔,完全跳脱出了传统计算理论的局限。它不仅深入探讨了理论框架本身,更重要的是,它积极地探讨了这些计算方法在现实世界中,尤其是在那些数据高度不确定、环境变化剧烈的复杂系统中的潜在应用前景。作者的笔锋时不时地会指向社会科学、生物工程乃至艺术创作领域,展示了这些计算工具如何能够成为解决跨领域难题的通用“思维框架”。这种对边界的模糊和对交叉领域的积极探索,极大地拓展了我对“计算”一词的理解范畴。它不再仅仅是关于算法或代码,而是关乎如何设计一个能适应不断变化世界的决策机制。这种前瞻性的思维导向,使得这本书在阅读完毕后很长一段时间内,依然能在我的日常思考中激起回响,促使我不断反思当前面临的问题是否能从更广阔的视角和更具弹性的计算模型中找到新的解决路径。

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