15、并行编程模型与信息交换技术解析

并行编程模型与信息交换技术解析

1. 数据分布模式

在并行编程中,数据分布是一个关键环节,它直接影响着程序的性能和可扩展性。常见的数据分布模式有循环棋盘分布、块 - 循环棋盘分布和参数化数据分布。

1.1 循环棋盘分布

循环棋盘分布是一种将数组元素分配到处理器的方式。对于二维数组,当数组的维度 (n_1) 和 (n_2) 分别是处理器网格维度 (p_1) 和 (p_2) 的倍数时,位置为 ((i, j)) 的处理器拥有所有满足 (k = i + s \cdot p_1) 和 (l = j + t \cdot p_2)(其中 (0 \leq s < n_1/p_1) 且 (0 \leq t < n_2/p_2))的数组元素 ((k, l))。也可以通过构建大小为 (p_1 \times p_2) 的块,并将每个块的元素 ((i, j)) 映射到网格中位置为 ((i, j)) 的处理器来描述。当 (n_1) 或 (n_2) 不是 (p_1) 或 (p_2) 的倍数时,处理方式与一维情况类似。

1.2 块 - 循环棋盘分布

块 - 循环棋盘分布将大小为 (b_1 \times b_2) 的块在两个维度上循环分配给处理器。数组元素 ((m, n)) 属于块 ((k, l)),其中 (k = \lceil m/b_1 \rceil) 且 (l = \lceil n/b_2 \rceil)。块 ((k, l)) 被分配到网格位置为 (((k - 1) \bmod p_1 + 1, (l - 1) \bmod p_2 + 1)) 的处理器。循环棋盘分布可以看作是 (b_1 = b_2 = 1) 时块 - 循环分布的特殊情况,而块式棋盘

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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