《高效能計算方法》課件

高效能計算方法歡迎來到《高效能計算方法》課程！課程簡介課程目標了解高效能計算方法的原理和應用課程內(nèi)容從算法設(shè)計到并行計算，涵蓋各種關(guān)鍵技術(shù)計算方法概述定義解決特定問題的一系列步驟分類數(shù)值方法、符號方法、啟發(fā)式方法計算機基礎(chǔ)硬件處理器、內(nèi)存、存儲設(shè)備軟件操作系統(tǒng)、編程語言、應用軟件網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)組連續(xù)存儲的一組數(shù)據(jù)鏈表節(jié)點存儲數(shù)據(jù)和指針，指向下一個節(jié)點樹分層結(jié)構(gòu)，每個節(jié)點最多只有一個父節(jié)點圖節(jié)點和邊構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)算法分析1時間復雜度：算法運行時間2空間復雜度：算法所需內(nèi)存3算法穩(wěn)定性：對輸入數(shù)據(jù)的敏感度算法設(shè)計策略貪心算法每次選擇最優(yōu)解動態(tài)規(guī)劃將問題分解成子問題，并存儲中間結(jié)果分治法將問題分解成子問題，并遞歸求解數(shù)值分析方法1插值法用已知點數(shù)據(jù)構(gòu)造函數(shù)2數(shù)值積分近似計算定積分3數(shù)值微分近似計算導數(shù)4非線性方程求解利用迭代方法求解方程線性代數(shù)計算1矩陣運算加減乘除、轉(zhuǎn)置、求逆2線性方程組求解高斯消元法、LU分解3特征值和特征向量矩陣的重要性質(zhì)優(yōu)化方法1梯度下降沿著目標函數(shù)的負梯度方向搜索最優(yōu)解2牛頓法利用二階導數(shù)信息加速收斂3模擬退火模擬物理退火過程，跳出局部最優(yōu)解整數(shù)編程定義目標函數(shù)和約束條件均為整數(shù)分支定界法將整數(shù)解空間劃分為子空間，并逐步搜索最優(yōu)解動態(tài)規(guī)劃蒙特卡洛方法原理利用隨機數(shù)模擬問題應用數(shù)值積分、優(yōu)化、隨機模擬機器學習基礎(chǔ)監(jiān)督學習從標記數(shù)據(jù)中學習模式無監(jiān)督學習從無標記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏結(jié)構(gòu)強化學習通過與環(huán)境交互學習深度學習算法1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)3生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)GPU并行計算GPU架構(gòu)包含大量并行處理單元CUDA編程利用GPU加速計算并行算法利用GPU資源提升計算效率大數(shù)據(jù)分析1數(shù)據(jù)收集從各種來源獲取數(shù)據(jù)2數(shù)據(jù)清洗處理數(shù)據(jù)中的錯誤和噪聲3數(shù)據(jù)分析提取數(shù)據(jù)中的價值信息4數(shù)據(jù)可視化用圖表和圖形展示分析結(jié)果云計算架構(gòu)1基礎(chǔ)設(shè)施即服務(IaaS)提供虛擬化硬件資源2平臺即服務(PaaS)提供開發(fā)和部署環(huán)境3軟件即服務(SaaS)提供云端應用程序邊緣計算1定義將計算能力推送到網(wǎng)絡(luò)邊緣2優(yōu)勢低延遲、高帶寬、數(shù)據(jù)隱私3應用物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、AR/VR量子計算量子比特利用量子力學原理進行計算量子算法解決傳統(tǒng)計算機難以解決的問題生物靈感算法遺傳算法模擬生物進化過程蟻群算法模擬螞蟻覓食行為粒子群算法模擬鳥群覓食行為計算方法的應用科學研究物理、化學、生物學工程設(shè)計航空航天、汽車、電子金融領(lǐng)域風險管理、投資策略醫(yī)療保健藥物研發(fā)、疾病診斷案例分析11問題描述2解決方案3結(jié)果分析案例分析2問題描述...解決方案...結(jié)果分析...案例分析31問題描述...2解決方案...3結(jié)果分析...未來發(fā)展趨勢1人工智能深度學習、機器學習2量子計算解決傳統(tǒng)計算機無法解決的問題3云計算云服務、邊緣計算課程總結(jié)1學習目標了解高效能計算方法的原理和應用2課程內(nèi)容涵蓋算法設(shè)計、并行計算等關(guān)鍵技術(shù)3未來展望不斷發(fā)展，推動科技進步課后練習練習1...練習2...Q&A環(huán)節(jié)問題1...問題2...學習資源推薦書籍