数控加工编程与实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:188

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出版时间:2010-6

价格:30.00元

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isbn号码:9787118068184

丛书系列:

图书标签:

• 数控加工
• 数控编程
• G代码
• 加工实例
• 机械制造
• 工业制造
• CNC
• 编程技术
• 模具加工
• 实训教程

好的，这是一本关于高级计算语言与并行处理架构的专业技术书籍的详细简介，内容将完全围绕该主题展开，不涉及数控加工编程或实例。 --- 《高维计算结构与新型并行处理架构：从理论基础到量子启发算法实践》 书籍简介 本书深入探讨了现代高性能计算领域中最前沿的理论基础、新兴的硬件架构，以及如何利用这些先进工具解决传统串行计算范式难以应对的复杂问题。全书内容严谨、逻辑清晰，旨在为计算机科学、软件工程、物理学以及金融工程等领域的研究人员和高级工程师提供一份详尽的蓝图，指导他们掌握下一代计算技术的精髓。 第一部分：高维计算理论基础与抽象模型 本部分奠定了理解复杂并行系统的理论基石。我们首先回顾了经典图论与离散数学在描述计算拓扑中的局限性，随后重点引入了张量分析在多维数据结构表示中的核心作用。 第1章：张量代数与数据流建模 详细阐述了高阶张量（$N$-阶张量）的定义、分解方法（如CP分解、Tucker分解），及其在表示大规模多源数据集中的优势。重点讨论了张量网络（Tensor Networks）作为高效存储和计算稀疏高维数据的关键技术，并分析了其在模拟复杂物理系统（如量子化学计算）中的应用潜力。 第2章：拓扑数据流（TDF）与异步计算范式 本章超越了传统的冯·诺依曼模型，引入了基于数据依赖性的计算模型。深入解析了如何使用活动函数（Activation Tokens）和匹配规则来定义数据流图。特别分析了符号化数据流（Symbolic Dataflow）如何解决传统数据流模型中缓存一致性和死锁问题，为构建高度可重构的并行系统提供了理论框架。 第3章：概率计算与贝叶斯网络架构 探讨了将不确定性纳入计算模型的必要性。详细介绍了马尔可夫随机场（MRF）和动态贝叶斯网络（DBN）的构建与推理算法。重点关注变分推断（Variational Inference, VI）在超大规模概率图上的近似求解技术，以及如何利用图结构的稀疏性优化计算资源分配。 第二部分：新型并行处理硬件架构解析 本部分将理论模型与实际硬件实现相结合，聚焦于突破传统CPU/GPU瓶颈的创新架构。 第4章：异构计算与内存墙的突破 分析了当前高性能计算面临的“内存墙”问题，并详细对比了内存内计算（Processing-in-Memory, PIM）的不同实现路径，包括电阻式存储器（RRAM）和相变存储器（PCM）的计算潜力。本章还深入剖析了互连网络（Interconnect）的设计对整体系统性能的影响，特别是Mesh、Torus和Fat Tree拓扑结构的功耗与延迟权衡。 第5章：领域特定架构（DSA）与可重构计算 重点介绍FPGA（现场可编程门阵列）和新兴的可重构计算阵列（RCA）。我们不仅讲解了硬件描述语言（如Verilog/VHDL）在描述数据路径上的应用，更侧重于如何使用高层次综合（HLS）工具链，将高级语言算法自动映射到硬件资源上。对比分析了DSA在加速特定算法（如快速傅里叶变换、卷积神经网络）时的效率提升机制。 第6章：量子计算原型与混合架构 本章前瞻性地介绍了当前量子计算硬件的现状，包括超导量子比特、离子阱以及拓扑量子比特的物理实现挑战。重点在于量子-经典混合计算模型（Hybrid Quantum-Classical Algorithms），例如变分量子本征求解器（VQE）的软件栈设计，以及如何高效地在传统集群与量子加速器之间调度任务。 第三部分：高级并行算法实现与优化 本部分聚焦于如何将前两部分构建的理论和硬件优势，转化为高效的实际算法。 第7章：大规模图算法的并行化策略 针对社交网络分析、推荐系统等领域常见的大规模图问题（如PageRank、社区发现），详细对比了基于顶点（Vertex-Centric）和基于边（Edge-Centric）的并行模型。重点剖析了如何利用CUDA/OpenCL等框架在GPU上实现高效的稀疏矩阵向量乘法（SpMV）以加速图遍历。 第8章：微分方程求解的加速技术 涉及计算流体力学（CFD）和分子动力学模拟中的核心挑战。深入分析了时间并行化技术（如基于预测-校正方案）和空间分解技术（如域分解法）。详细阐述了如何使用多重网格（Multigrid）方法结合GPU的细粒度并行性，以实现对复杂偏微分方程的快速收敛。 第9章：高性能软件工程实践与性能剖析 本章关注实际操作层面的优化。介绍了使用性能分析工具（如Valgrind/Intel VTune）识别代码中的隐藏瓶颈，包括缓存未命中、分支预测错误和同步开销。探讨了锁粒度控制、无锁数据结构（Lock-Free Structures）的设计原则，以及如何利用编译器优化（如向量化指令集）来最大化CPU/GPU的吞吐量。 --- 目标读者 本书适合具有扎实线性代数和编程基础的研究生、博士生，以及在企业中从事高性能计算系统（HPC）、深度学习基础设施、金融建模或复杂系统仿真工作的软件架构师和资深开发人员。阅读本书将使读者能够从底层架构设计层面理解并行计算的局限性与发展方向。 本书特色 理论深度与实践结合： 每一个抽象概念都配有基于C++、Python（结合CUDA/OpenCL）的伪代码示例或核心算法框架。 前沿性： 覆盖了张量网络、PIM、量子启发算法等当前研究热点。 架构导向： 不仅关注算法，更深入分析了支撑这些算法的硬件设计哲学。

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