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利用超松弛预处理共轭梯度法求解大型稀疏方程组
被引量：
5
1
作者
陈春香
尹洪东
《科学技术与工程》
2010年第10期2389-2391,2394,共4页
利用有限差分法构造大型稀疏方程组对井地电位成像测量非均质电阻率的三维正演进行研究。对于线性方程组Ax=b,A是大型稀疏的带状矩阵,解大型稀疏方程组的直接共轭梯度法,一般要求巨大的计算机内存来存储系数矩阵A,而且计算速度极其慢。...
利用有限差分法构造大型稀疏方程组对井地电位成像测量非均质电阻率的三维正演进行研究。对于线性方程组Ax=b,A是大型稀疏的带状矩阵,解大型稀疏方程组的直接共轭梯度法,一般要求巨大的计算机内存来存储系数矩阵A,而且计算速度极其慢。因此引入按行索引的稀疏存储模式及超松弛预处理共轭梯度算法,充分利用系数矩阵A的稀疏性,使得需要的内存大大减小,充分提高运算速度。这种方法对井地电位成像测量非均质电阻率的三维正演具有一定的实用价值。
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关键词
共轭梯度法
超松弛预处理
行
索引
的
稀疏
存储模式
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职称材料
基于改进Sparse Indexing的多负载消冗方法
2
作者
王灿
秦志光
+1 位作者
杨磊
杨皓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期734-739,共6页
针对现有的Sparse Indexing方法不能有效处理小文件备份负载的问题,提出了一种以Broder扩展定理为理论依据的最小特征采样算法,该算法可以对不同形式的备份负载进行有效的特征采样。在此算法的基础上,设计了一种多负载重复数据消除方法...
针对现有的Sparse Indexing方法不能有效处理小文件备份负载的问题,提出了一种以Broder扩展定理为理论依据的最小特征采样算法,该算法可以对不同形式的备份负载进行有效的特征采样。在此算法的基础上,设计了一种多负载重复数据消除方法,该方法通过对备份负载进行特征采样,仅在内存中维护完整索引的一个很小的子集,并通过批量读入分块标识符,摊销了磁盘访问开销,提高了吞吐量。实验结果表明,该方法对混合备份负载的压缩比是Sparse Indexing的2.04倍,而吞吐量与Sparse Indexing相当。该方法适用于需要处理多种形式备份负载的高性能重复数据消除系统。
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关键词
重复数据消除
磁盘瓶颈
最小特征采样
稀疏索引
吞吐量
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职称材料
题名
利用超松弛预处理共轭梯度法求解大型稀疏方程组
被引量：
5
1
作者
陈春香
尹洪东
机构
中国石油大学(北京)机电工程学院
出处
《科学技术与工程》
2010年第10期2389-2391,2394,共4页
文摘
利用有限差分法构造大型稀疏方程组对井地电位成像测量非均质电阻率的三维正演进行研究。对于线性方程组Ax=b,A是大型稀疏的带状矩阵,解大型稀疏方程组的直接共轭梯度法,一般要求巨大的计算机内存来存储系数矩阵A,而且计算速度极其慢。因此引入按行索引的稀疏存储模式及超松弛预处理共轭梯度算法,充分利用系数矩阵A的稀疏性,使得需要的内存大大减小,充分提高运算速度。这种方法对井地电位成像测量非均质电阻率的三维正演具有一定的实用价值。
关键词
共轭梯度法
超松弛预处理
行
索引
的
稀疏
存储模式
Keywords
conjugate gradient SSOR precondition storing mode in the basis of lines index
分类号
O151.21 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于改进Sparse Indexing的多负载消冗方法
2
作者
王灿
秦志光
杨磊
杨皓
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
网络与数据安全四川省重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期734-739,共6页
基金
国家科技重大专项(2011ZX03002-002-03)
教育部培育基金(708078)
+1 种基金
国家自然科学基金(60873075
60973118)
文摘
针对现有的Sparse Indexing方法不能有效处理小文件备份负载的问题,提出了一种以Broder扩展定理为理论依据的最小特征采样算法,该算法可以对不同形式的备份负载进行有效的特征采样。在此算法的基础上,设计了一种多负载重复数据消除方法,该方法通过对备份负载进行特征采样,仅在内存中维护完整索引的一个很小的子集,并通过批量读入分块标识符,摊销了磁盘访问开销,提高了吞吐量。实验结果表明,该方法对混合备份负载的压缩比是Sparse Indexing的2.04倍,而吞吐量与Sparse Indexing相当。该方法适用于需要处理多种形式备份负载的高性能重复数据消除系统。
关键词
重复数据消除
磁盘瓶颈
最小特征采样
稀疏索引
吞吐量
Keywords
deduplication
disk bottleneck
minimum feature sampling
sparse index
throughput
分类号
TP309.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用超松弛预处理共轭梯度法求解大型稀疏方程组
陈春香
尹洪东
《科学技术与工程》
2010
5
在线阅读
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职称材料
2
基于改进Sparse Indexing的多负载消冗方法
王灿
秦志光
杨磊
杨皓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
0
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职称材料
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