1) stochastic parallel algorithm
随机并行算法
1.
In this paper, we use a stochastic parallel algorithm to obtain optimal coveragein logic minimization which is a NP-complete problem in VLS layout.
利用一种随机并行算法－Ａｌｏｐｅｘ算法，通过将ＶＬＳＩ布图中的一些问题公式化，并选择适当的退火策略和参数值来寻找一个代价函数的全局极值以得到最佳结果。
2.
On the basis of analysing, summarizing and simulating these traditional methods, we use a stochastic parallel algorithm to solve the assignment problem, and compare them in time complexity and result.
本文在对这些计算机方法进行分析和仿真的基础上，将一个随机并行算法用在解决分配问题上，并且对各种方法的运行结果进行了比较。
2) Parallel Randomly Search Algorithm
并行随机搜索算法
1.
Considering the character of the distribution network as closed configuration and radial run, the Partheno- Genetic Algo- rithm starts with Parallel Randomly Search Algorithm , which is presented to make radial distribution networks from a non- radial pri- mary network .
针对配电网络具有闭环结构和开环运行的特点,计及网络的辐射性,提出了在冗余配电网初始网上形成辐射状配电网的并行随机搜索算法;在此基础上与单亲遗传算法相结合,并对单亲遗传算法的染色体、选择、基因突变环节进行改进,形成基于配电网络规划的优化算法,提高算法的全局寻优概率和收敛速度。
3) stochastic parallel gradient descent algorithm
随机并行梯度下降算法
1.
It is indicated that adaptive optics based on stochastic parallel gradient descent algorithm can be used to beam cleanup.
结果显示,净化后光束质量都得到了提高,甚至β因子大于9的光束在净化后其β因子也减小了58%,表明基于随机并行梯度下降算法的自适应光学方法确实可以用于光束净化。
4) stochastic parallel gradient descent(SPGD)algorithm
随机并行梯度下降(SPGD)算法
5) stochastic parallel
随机并行
1.
The stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm’s mathematical basis and evolution process are studied in detail in this paper.
本文详细研究了随机并行梯度下降(SPGD)算法的数学基础及其发展历程,推导了算法的迭代公式,讨论了算法的收敛性、改进措施以及它在无模型自适应光学系统中的应用。
6) pram
[英][præm] [美][præm]
并行随机存取计算机
补充资料：并行算法
适用于并行计算机的数值算法。计算机传统结构的显著特征是单指令流单数据流，即每一时刻按一条指令处理一个数据。通常的数值算法适于此类计算机，可称串行算法。20世纪60年代开始发展含大量处理机的并行计算机，它分单指令流多数据流与多指令流多数据流两类，每一时刻分别按一条或多条指令处理多个数据。并行计算机的出现促使了适应其并行这个特点的并行算法的发展。
并行算法依赖一个简单事实：独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A8=α1·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组：
第一组
第二组
第三组。
如每组的运算并行执行，计算 A8，只须三步（乘法），其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例，得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法，称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则：反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份，称为递推倍增法。
研究表明，大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性（包含大量独立计算），因而首先是在数值线代数方面，并行算法特别富有成果。
串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法，而且两者在数值性态方面（例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度）可以彼此大不相同。
并行算法依赖一个简单事实：独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A8=α1·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组：
第一组
第二组
第三组。
如每组的运算并行执行，计算 A8，只须三步（乘法），其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例，得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法，称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则：反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份，称为递推倍增法。
研究表明，大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性（包含大量独立计算），因而首先是在数值线代数方面，并行算法特别富有成果。
串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法，而且两者在数值性态方面（例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度）可以彼此大不相同。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条