دانلود مقاله دیوارهای موازی

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله دیوارهای موازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در بعضی از ساختمان ها فضا با استفاده از دیوارهای موازی سازماندهی می‌شود.

یکی از آسانترین ، قدیمی ترین و هنوز قابل استفاده ترین استراتژی های معماری استفاده از دیوارهای موازی و مستقیم است. این استراتژی منطبق بر معماری های قبل از تاریخ است و تا کنون ادامه یافته است. معمارها تمام امکانات آن را درست در اول قرن بیستم جستجو کردند. به نظر نمی‌آید که پتانسیل این استراتژی خسته کننده و غیر قابل استفاده شده باشد.

جذابیت واقعی این ترتیب و استراتژی کاملاً ساده و غیر پیچیده در سادگی ساختاری آن است و این روش ساده ترین راه برای پوشاندن سقف بین دو دیوار موازی است.

اگر چه این روش ساده و بی تکلف است اما استفاده از دیوارهای موازی هم ظرافت های مربوط به خود را دارد. هنگامی که ما به معماری های قدیمی نگاه می کنیم از وجود آنهمه خلاقیت و ظرافیت و باریک بینی متعجب می شویم. آنچه را که باعث شگفت ما شده است می تواند هنوز مانند  الگویی در دسترس و قابل استفاده ای برای طراحی و جستجوی ما باشد.

در فصل «هندسه های وجود» و در بخش ویژه «شش جهت – بعلاوة – مرکز چنین گفته شده است که معماری زمینی (خاکی) از چند  جهت به زمین، آسمان، چهار جهت افقی و عقیدة مرکز مربوط می شود.

استراتژی دیوارهای موازی به ویژه مربوط است به چهار جهت افقی. و علت وجود این قدرت، تسلط آن بر این جهت هاست. در روش هایی که می تواند باعث احساس امنیت، جهت و کانون شود. محافظت داخل از باران و نور خورشید توسط سقف فراهم می شود. البته با استفاده از دیوارهای کناری، که می‌توان جهت راهرو را به دو سمت “عقب” و “جلو” و یا با افزودن یک دیوار پشتی غیرساختاری به یک – جهت جلو محدود کرد و در نتیجه ساختمانی را بنا کرد که تقریباً مانند یک غار است.

علم جهت و حرکت به وسیلة فضای محدود بین دیوارها مشخص می شود. خط و جهت در هر سوی می تواند قرار بگیرد به صورت مستقیم بین دیوارها، و یا می‌توان آن را در ارتفاع داخل ساختمان به اوج رساند و با استفاده از دیوار پشتی خاتمه داد.

شامل 28 صفحه فایل word قابل ویرایش

دانلود مقاله تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این مقاله توضیحی درباره کامپیوترهای موازی می‌دهیم و بعد الگوریتمهای موازی را بررسی می‌کنیم. ویژگیهای الگوریتم branch & bound را بیان می‌کنیم و الگوریتمهای b&b موازی را ارائه می‌دهیم و دسته‌ای از الگوریتمهای b&b آسنکرون برای اجرا روی سیستم MIMD را توسعه می‌دهیم. سپس این الگوریتم را که توسط عناصر پردازشی ناهمگن اجرا شده است بررسی می‌کنیم.

نمادهای perfect parallel و achieved effiency را که بطور تجربی معیار مناسبی برای موازی‌سازی است معرفی می‌کنیم زیرا نمادهای قبلی speed up (تسریع) و efficiency (کارایی) توانایی کامل را برای اجرای واقعی الگوریتم موازی آسنکرون نداشتند. و نیز شرایی را فراهم کردیم که از آنومالیهایی که به جهت موازی‌سازی و آسنکرون بودن و یا عدم قطعیت باعث کاهش کارایی الگوریتم شده بود، جلوگیری کند.

2- معرفی:

همیشه نیاز به کامپیوترهای قدرتمند وجود داشته است. در مدل سنتی محاسبات، یک عنصر پردازشی منحصر تمام taskها را بصورت خطی (Seqventia) انجام میدهد. به جهت اجرای یک دستورالعمل داده بایستی از محل یک کامپیوتر به محل دیگری منتقل می‌شد، لذا نیاز هب کامپیوترهای قدرتمند اهمیت روز افزون پیدا کرد. یک مدل جدید از محاسبات توسعه داده شد، که در این مدل جدید چندین عنصر پردازشی در اجرای یک task واحد با هم همکاری می‌کنند. ایده اصل این مدل بر اساس تقسیم یک task به subtask‌های مستقل از یکدیگر است که می‌توانند هر کدام بصورت parallel (موازی) اجرا شوند. این نوع از کامپیوتر را کامپیوتر موازی گویند.

تا زمانیکه این امکان وجود داشته باشد که یک task را به زیر taskهایی تقسیم کنیم که اندازه بزرگترین زیر task همچنان به گونه‌ای باشد که باز هم بتوان آنرا کاهش داد و البته تا زمانیکه عناصر پردازشی کافی برای اجرای این sub task ها بطور موازی وجود داشته باشد، قدرت محاسبه یک کامپیوتر موازی نامحدود است. اما در عمل این دو شرط بطور کامل برقرار نمی‌شوند:

اولاً: این امکان وجود ندارد که هر taskی را بطور دلخواه به تعدادی زیر task‌های مستقل تقسیم کنیم. چون همواره تعدادی زیر task های وابسته وجود دارد که بایستی بطور خطی اجرا شوند. از اینرو زمان مورد نیاز برای اجرای یک task بطور موازی یک حد پایین دارد.

دوماً: هر کامپیوتر موازی که عملاً ساخته می‌شود شامل تعداد معینی عناصر پردازشی (Processing element) است. به محض آنکه تعداد taskها فراتر از تعداد عناصر پردازشی برود، بعضی از sub task ها بایستی بصورت خطی اجرا شوند و بعنوان یک فاکتور ثابت در تسریع کامپیوتر موازی تصور می‌شود.

الگوریتمهای B&B مسائل بهینه سازی گسسته را به روش تقسیم فضای حالت حل می‌کنند. در تمام این مقاله فرض بر این است که تمام مسائل بهینه سازی مسائل می‌نیمم کردن هستند و منظور از حل یک مسئله پیدا کردن یک حل ممکن با مقدار می‌نیمم است. اگر چندین حل وجود داشته باشد، مهم نیست کدامیک از آنها پیدا شده.

شامل 51 صفحه فایل word قابل ویرایش

تحقیق در موردسیستم رهگیری موازی

اختصاصی از فی بوو تحقیق در موردسیستم رهگیری موازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه16

- سیستم رهگیری موازی

سیستم موازی مورد نظر برای رهگیری دارای دو حالت کاری است: حالت جستجو و حالت تایید. حالت جستجو که در شکل 2-1 آمده است، شامل مخزنی از N فیلتر منطبق PN غیر ؟ و غیرفعال I-Q می‌باشد. ساختار هر یک از این فیلترها نیز که در مرجع □﴾ تشریح شده، مطابق شکل 2-2 است. کل یک دوره تناوب کد PN‌به طول L‌چیپ بهN‌ زیر دنبال به طول M=LIN‌تقسیم می‌گردد و هر یک از فیلترهای منطبق فوق بر یکی از این زیردنباله‌ها منطبق می‌شوند. تعداد سرهای وسط در هر یک از خطوط تاخیر نیز M/A‌ با تاخیری برابر ‌ بین سرهای متوالی است که در آن Tc طول یک چیپ می‌باشد. مقدار معمولی  برابر 2/1 است که در اینجا نیز آن را در نظر می‌گیریم.

پس از T=MTc ثانیه، MN/ نمونه جمع آوری شده در N فیلتر منطبق موازی ذخیره می گردند. هر یک از این نمونه‌ها مربوط به یکی از  MN/ فاز ممکن در ناحیه جستجو می‌باشد. اگر بزرگترین نمونه از حد آستانه 1 بزرگتر شد، فرض می‌شود که فاز مربوطه صحیح بوده و رهگیری به حالت تایید می‌رود. این فرض با احتمال PD1‌ درست بوده و یا با احتمال PF1‌ ناشی از یک فاز غلط است: با احتمال PM1=1-PD1-PF1‌ نیز هیچ یک از  MN/ نمونه از 1 فراتر نمی‌روند،  که در این حالت  MN/ نمونه جدید گرفته شده و به همین ترتیب.

هدف از حالت تایید پرهیز از هزینه زیاد آژیر غلط است که سیستم ردگیری را با فاز غلط به کار می‌اندازد.

برای این کار از آشکارساز هماهنگ مشابه آنچه در (1) آمده است استفاده می‌شد. به طور مختصر، وقتی در حالت جستجو فازی انتخاب می‌شود یک فیلتر منطبق I-Q‌ دیگر منطبق بر این فاز به کار می‌افتد. گیرنده این فاز محلی را با نرخی مساوی نرخ کد دریافتی جلو می‌برد و هر T ثانیه یک نمونه گرفته می شود. اگر از A نمونه،

دانلود مقاله ISI حل موازی مبتنی بر GPU از طریق قضیه Kantorovich را برای سیستم های چند جمله ای برنشتاین غیر خطی

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله ISI حل موازی مبتنی بر GPU از طریق قضیه Kantorovich را برای سیستم های چند جمله ای برنشتاین غیر خطی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :حل موازی مبتنی بر GPU از طریق قضیه Kantorovich را برای سیستم های چند جمله ای برنشتاین غیر خطی

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

GPU-based parallel solver via the Kantorovich theorem for the nonlinear Bernstein polynomial systems

تعداد صفحه :12

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2011

زبان مقاله : انگلیسی

در این مقاله یک حل کننده موازی برای سیستم های غیر خطی در فرم برنشتاین بر اساس زیربخش و روش نیوتن رافسون، که در آن قضیه Kantorovich را به کار برای شناسایی وجود یک ریشه منحصر به فرد و تضمین همگرایی تکرار نیوتن رافسون پیشنهاد می کند. از آنجا که قضیه Kantorovich را با ظرفیت ژاکوبین منحصر به فرد در ریشه، الگوریتم پیشنهادی در مورد ریشه های متعدد انجام می دهد. علاوه بر این، حل کننده طراحی و اجرا به صورت موازی در واحد پردازش گرافیکی (GPU) با معماری SIMD است. در نتیجه، بازده برای حل تعداد زیادی از سیستم تا حد زیادی بهبود یافته است، مشاهده اعتبار توسط نتایج تجربی ما.

دانلود مقاله ISI مقیاس پذیر موازی ترکیبی 3D دولونه الگوریتم تبدیل تصویر به توری برای توزیع به اشتراک گذاشته شده معماری حافظه

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله ISI مقیاس پذیر موازی ترکیبی 3D دولونه الگوریتم تبدیل تصویر به توری برای توزیع به اشتراک گذاشته شده معماری حافظه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :مقیاس پذیر موازی ترکیبی 3D دولونه الگوریتم تبدیل تصویر به توری برای توزیع به اشتراک گذاشته شده معماری حافظه

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

Scalable 3D Hybrid Parallel Delaunay Image-to-Mesh Conversion Algorithm for Distributed Shared Memory Architectures

تعداد صفحه :13

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2015

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده
در این مقاله، ما در حال حاضر بعدی موازی هیبرید دولونه تصویر به مش الگوریتم مقیاس پذیر سه تبدیل (PDR.PODM) برای معماری حافظه مشترک توزیع شده است. PDR.POEM قادر به کشف موازی در روند تولید مش اوایل به دلیل رویکرد های نظری تهاجمی استخدام شده توسط الگوریتم موازی خوش دولونه نسل مش (PODM) است. علاوه بر این، آن را کاهش سربار ارتباطات را بهبود می بخشد و محل داده ها با استفاده از یک طرح پارتیشن بندی داده ای FF توسط دولونه پاسخ الگوریتم فی پالایش موازی (PDR) گرفتیم. PDR.PODM با بهره گیری از یک ساختار درخت هشتتایی به تجزیه مش اولیه و توزیع عناصر بد به برگ دی FF مختلف درخت هشتتایی (نواحی). مجموعه ای از نواحی مستقل انتخاب می شوند و آتش به صورت موازی و بدون هر گونه هماهنگ سازی میان آنها ند. در هر ناحیه، یک گروه از موضوعات اختصاص داده شده است برای درج یا حذف چندین نقطه بر اساس RE قوانین فی پالایش O FF توسط PODM گرفتیم. ما PDR.PODM در دانلود Blacklight، یک ماشین توزیع حافظه مشترک (DSM) در مرکز ابر پیتسبورگ تست شده، و یک افزایش سرعت پوسته پوسته شدن ضعیف 163.8 مشاهده و بالاتر برای تا 256 هسته به PODM که ضعیف پوسته پوسته شدن تسریع مخالف تنها 44.7 در 256 است هسته. نتیجه نهایی این است که ما می توانیم 18 میلیون عناصر در هر ثانیه به 14 میلیون در هر ثانیه در کار قبلی ما مخالف تولید کند. به بهترین دانش ما، PDR.PODM نمایشگاه بهترین مقیاس پذیری در میان کیفیت تضمین موازی دولونه مش الگوریتم های نسل در حال اجرا در ابر رایانه DSM.