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当前位置: 首页 资源下载 搜索资源 - 稀疏矩阵 并行 计算

搜索资源列表

  1. superlu_mt_1.0.tar

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  2. 可以用在并行计算中的代码,支持稀疏矩阵的LU分解,用来求方程组的解-can be used in parallel computing code, sparse matrix support the LU decomposition, used for the solution of the equations
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:549.08kb
    • 提供者:wang
  1. vector_matrix_multiplication

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  2. 稀疏矩阵与向量相乘 算法 C语言 并行计算-Sparse matrix and vector multiplication
  3. 所属分类:MPI

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.41kb
    • 提供者:qq
  1. Graphic

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  2. 基于图模型的图像分割并行算法研究与实现,该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性, 在该方案中本文设计并行算法来求解特征值问题在环境下的实验结果表明, 该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径.-Image segmentation based on graph model of parallel algorithm and implementation of the program through the mesh to ach
  3. 所属分类:GDI-Bitmap

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:561.5kb
    • 提供者:郭事业
  1. ILU

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  2. 完成了复数矩阵的计算,采用了并行算法原理,较快速的处理了稀疏矩阵方程结构。-Completed a complex matrix computation, parallel algorithm principle, more rapid processing of the sparse matrix equation structure.
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:545.91kb
    • 提供者:韩华德
  1. spmv_csr

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  2. 稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示形式,以及各表示形式下的稀疏矩阵乘法(稀疏大矩阵*矢量)的CUDA实现。对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况,ELLPACK表示最佳,其次是HYB(ELL+COO)。 CUDA™ 是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™ 架构编写程序-Sparse matri
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-05-13
    • 文件大小:3.13mb
    • 提供者:lipeng
  1. colt-1.2.0

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  2. Colt是一个高性能的数学库,由以下几个子库构成: Colt库:基本的动态数组、稀疏矩阵、线性代数。 Jet库:数理统计、直方图。 CoreJava库:类printf的打印函数,并行计算。(Colt is a high performance math library composed of the following sub libraries: Colt libraries: basic dynamic arrays, sparse matrices, linear algebra.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-24
    • 文件大小:3.74mb
    • 提供者:TMDtmd
  1. psxfex38

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  2. 可以用在并行计算中的代码,支持稀疏矩阵的LU分解,用来求方程组的解()
  3. 所属分类:图形图像处理

    • 发布日期:2018-01-07
    • 文件大小:527kb
    • 提供者:ooncrvte
  1. dxpoutrequirements

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  2. 可以用在并行计算中的代码,支持稀疏矩阵的LU分解,用来求方程组的解()
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:361kb
    • 提供者:UKB%2D6087
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