High Performance Scientific and Engineering Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Durst, F. 编

出品人:

页数:471

译者:

出版时间:

价格:$ 122.04

装帧:Pap

isbn号码:9783540657309

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• 科学计算
• 工程计算
• 并行计算
• 数值分析
• 算法
• 计算机科学
• 高性能架构
• HPC
• 计算方法

好的，这是一份关于一本未指定书名的、内容详尽的图书简介，旨在涵盖科学与工程计算领域的关键主题，同时避免提及特定书名。 --- 图书简介：现代科学与工程计算的核心范式与实践 导言：计算思维的崛起与复杂系统的挑战 在当代科学研究与工程设计的前沿，我们正面临着前所未有的复杂性挑战。从气候模型的精确模拟到新材料的分子动力学预测，从金融市场的实时风险评估到生物医学图像处理的深度分析，这些问题往往超越了传统解析解法的能力范围。本书旨在为读者提供一个全面的框架，深入探讨如何利用现代计算资源、算法设计和软件工程实践，有效地解决这些跨学科的复杂计算难题。本书不仅仅关注特定工具的使用，更着重于培养读者的“计算思维”——一种理解问题、选择合适模型、设计高效算法并有效评估结果的综合能力。 第一部分：计算基础与高性能架构 本书的第一部分奠定了高效计算的理论与硬件基础。我们首先回顾了数值分析的核心概念，包括误差分析、收敛性、稳定性和病态问题，强调了在实际应用中理解这些限制的重要性。随后，我们将视角转向现代计算架构。 硬件平台剖析：从并行到异构 深入探讨了当代高性能计算（HPC）系统的结构，包括多核CPU架构、大规模并行处理（MPP）集群的互连网络（如InfiniBand和Omni-Path）以及内存层次结构的优化。重点分析了图形处理器（GPU）在通用计算中的崛起，解析了CUDA和OpenCL等异构计算模型的编程范式及其对算法设计的深刻影响。我们详细讨论了矢量化指令（SIMD）的原理及其在优化循环密集型代码中的作用。 并行计算模型与编程范式 构建高效并行程序的关键在于选择合适的并行模型。本书系统地介绍了数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism）的概念。深入讲解了MPI（消息传递接口）在分布式内存系统中的应用，侧重于高效的通信原语（如集合通信）和负载均衡策略。此外，还全面阐述了共享内存模型，包括OpenMP和Cilk Plus，分析了线程同步、锁竞争和伪共享等性能瓶颈问题，并提供了避免这些陷阱的实用技巧。 第二部分：核心算法与数值方法 本部分聚焦于解决科学和工程问题最常用且计算量最大的几类数值方法，并探讨了如何将这些算法大规模并行化。 大规模线性系统的求解 线性代数是计算科学的基石。我们从迭代法入手，详细分析了Krylov子空间方法，如GMRES、BiCGSTAB，以及预处理器（Preconditioning）的设计艺术，特别是代数多重网格（AMG）和填充-不完全LU分解（ILU）的实现细节。对于稠密系统，则探讨了如何利用BLAS/LAPACK库的优化实现，并将其映射到GPU架构上。 常微分方程与偏微分方程的离散化 在动力学模拟中，常微分方程（ODE）的求解至关重要。本书比较了各种Runge-Kutta方法、多步法以及事件检测算法的稳定性和效率。在偏微分方程（PDE）领域，本书侧重于有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）和有限元法（FEM）的理论基础、网格生成技术以及离散化误差的控制。特别关注了如何将这些网格法并行化，例如使用领域分解技术（Domain Decomposition）。 优化、插值与快速变换 优化是系统设计和模型拟合的核心。我们覆盖了梯度下降法、牛顿法及其阻尼变体，并探讨了无导数优化方法（如拟牛顿法BFGS）在大规模、非凸问题中的应用。傅里叶变换的快速算法（FFT）被视为计算效率的典范，本书分析了其在信号处理、卷积计算和谱方法中的应用，并展示了如何利用GPU实现超高速的并行FFT。 第三部分：高级主题与应用导向 本部分将视野扩展到更前沿、更具挑战性的计算领域，强调实际问题建模的深度与广度。 蒙特卡洛模拟与不确定性量化 在许多系统中，随机性是内在的。本书深入介绍了蒙特卡洛方法的原理，包括基本采样、重要性采样和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。重点讨论了如何设计高效的随机数生成器以及如何通过方差缩减技术提高模拟的统计效率。不确定性量化（UQ）作为现代工程决策的基础，其计算挑战被作为核心内容展开。 稀疏矩阵的存储与算法 科学和工程模型（如有限元模型或网络分析）通常产生巨大的稀疏矩阵。本书详细比较了不同的稀疏存储格式（如CSR、COO、DIA），并分析了稀疏矩阵向量乘法（SpMV）在现代缓存结构下的性能瓶颈，以及如何针对特定硬件架构优化稀疏求解器。 数据密集型计算与内存优化 随着数据集的爆炸性增长，计算不再仅仅是CPU/GPU速度的竞赛，更是内存带宽和I/O效率的较量。本书探讨了“数据局部性”的概念，包括缓存友好型算法设计（Cache-Aware Design）、使用分块（Tiling）策略以及Out-of-Core（内存外）计算技术，确保算法能够在内存受限的环境下依然保持高效运行。 软件工程与性能可移植性 高性能计算的成果必须固化为可靠的软件。本书倡导良好的软件工程实践，包括模块化设计、版本控制和代码健壮性。同时，讨论了性能可移植性的挑战，即如何编写代码，使其在不同硬件平台（从工作站到超级计算机）上都能表现出接近最优的性能，并介绍了诸如Kokkos、HPX等抽象层库的作用。 结论：迈向自主计算的未来 本书最后对计算科学的未来趋势进行了展望，包括量子计算的潜在影响、自适应网格加密（Adaptive Mesh Refinement, AMR）在复杂界面问题中的应用，以及人工智能技术如何反哺算法设计（如通过学习优化器参数）。读者将获得一套扎实的理论基础和丰富的实践经验，足以应对当前及未来科学发现和工程创新的计算需求。 --- 本书的目标读者是高年级本科生、研究生、从事计算科学和工程研究的专业人员，以及希望深入理解并优化其计算代码的软件工程师。通过系统的学习，读者将能够驾驭最前沿的计算技术，将复杂的科学问题转化为高效、可信赖的数值解决方案。

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