用Gauss消元法、选列主元的Gauss消元法求线性方程组（1）的解，要求输出增广矩阵的消元变化过程。 用Gauss消元法、选列主元的Gauss消元法求线性方程组（1）的解，要求输出增广矩阵的消元变化过程 42x1+2x2+3x3=3 x1+7x2+7x3=1 -2x1+4x2+5x3=-7 算法思想：Gauss消元法是将线性方程组化为上三角形线性方程组，然后再用一个回代过程求这个上三角形线性方程组的解；选主元的Gauss消元法是在Gauss消元法上增加了选列主元

算法框架： a.. 问题的解空间：应用回溯法解问题时，首先应明确定义问题的解空间。问题的解空间应到少包含问题的一个（最优）解。 b. 回溯法的基本思想：确定了解空间的组织结构后，回溯法就从开始结点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动，则当前扩展结点就成为死结点。换句话说，

这是一篇很有价值的博士论文，对于并行化编译器中并行程序自动生成和性能优化技术进行了较深入的研究。 并行化的最终日标是生成符合日标机体系结构特点的高效并行程序，因此如何产生高效并行代码是并行化编译研究的一项重要内容。 这篇文章以并行化编译器KAP为研究背景，以分布内存结构为目标，研究了并行化过程中的通信优化和消息、传递类型并行程序自动生成问题；以共享内存结构为目标，研究了并行化产生的openMP程序的编译优化问题。通过测试确定了影响openMP程序性能的主要因素，从并行化生成OpenMP并

本程序解决的问题是中期冲突探测的GPU加速问题。随着航空运输业的持续高速增长，空中交通流量日益增长、空域密度不断增加，使得飞机之间的碰撞风险大大增加，对飞行安全造成了严重威胁。为了保障空中交通安全，防止飞机发生危险接近甚至碰撞，冲突检测至关重要。但是，冲突检测的算法非常复杂，而且当某片空域密度过大时，会严重影响检测速度，从而丧失时效性，这时，CPU计算完全不能适应需求，引入GPU并行计算就很必要了。本试验中，经过cuda加速后，不仅能很好的解决目前国内空中管制的100条计划的要求，并且能大大提高