"云计算对正态分布积分高精度数值计算的研究"

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本文《云计算-正态分布积分高精度数值计算的研究.pdf》首先回顾了正态分布问题的应用领域,介绍了正态分布在数学、物理及工程等领域的重要性,以及在统计学中的影响。正态分布在许多领域都有着广泛的应用,比如学生的智力水平、医学现象、生产和科学实验中的随机变量等都可以近似地用正态分布来描述。本文提出了正态分布积分数值计算问题的研究现状,并指出了需要研究的问题。最后,简要介绍了本文的主要工作内容及各章节的安排。 在第一章绪论中,我们首先提出了正态分布问题的应用领域,介绍了正态分布在各个领域中的重要性,并简要概述了正态分布的应用领域。随后,介绍了正态分布积分数值计算问题的研究现状,并提出了需要研究的问题。最后,对本文的主要工作内容及各章节的安排进行了概述。 正态分布在数学、物理及工程等领域都有着重要的应用。例如,学生的智力水平、医学现象、生产和科学实验中的随机变量等都可以近似地用正态分布来描述。在客观实际中有许多随机变量都服从或近似服从正态分布,对这些随机变量进行分析和计算具有重要意义。因此,正态分布的积分数值计算问题也成为了研究的焦点。 本文将针对正态分布积分高精度数值计算问题展开研究,通过对现有研究现状的分析,确定了需要解决的问题,并根据问题的特点提出了相应的研究方法。本文的主要工作内容包括理论分析和数值计算,通过论证和实验验证,得出了一些新的结论和方法,并对正态分布积分高精度数值计算问题进行了深入的探讨。 在本文的后续章节中,将对正态分布积分数值计算问题进行详细的研究和分析。首先,将对正态分布的相关理论进行归纳总结,包括正态分布的基本概念、性质和相关定理。然后,将提出正态分布积分高精度数值计算的数值方法,并对方法的精度和稳定性进行分析和评价。最后,将通过实验验证和对比分析,检验所提出的方法的有效性和优越性。 总之,本文将着重研究正态分布积分高精度数值计算问题,通过对现有研究现状的分析和对问题特点的把握,提出了一系列的研究方法,并通过理论分析和数值计算得出了一些新的结论和方法。本文的研究将对正态分布的理论和应用具有重要的意义,对相关领域的学术研究和实际应用也将具有一定的参考价值。
2022-12-24 上传
云计算与⼤数据——分布式计算 分布式计算是⼀种计算⽅法,和集中式计算是相对的。 随着计算技术的发展,有些应⽤需要⾮常巨⼤的计算能⼒才能完成,如果采⽤集中式计算,需要耗费相当长的时间来完成。 分布式计算将该应⽤分解成许多⼩的部分,分配给多台计算机进⾏处理。这样可以节约整体计算时间,⼤⼤提⾼计算效率。 分布式计算⽐起其它算法具有以下⼏个优点: 1、稀有资源可以共享。 2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。 3、可以把程序放在最适合运⾏它的计算机上。 其中,共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核⼼思想之⼀。 ⽹格计算 ⽹格计算就是分布式计算的⼀种。如果某项⼯作是分布式的,那么,参与这项⼯作的⼀定不只是⼀台计算机,⽽是⼀个计算机⽹络,这 种"蚂蚁搬⼭"的⽅式将具有很强的数据处理能⼒。 ⽹格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。 ⼯作原理 分布式计算是利⽤互联⽹上的计算机的中央处理器的闲置处理能⼒来解决⼤型计算问题的⼀种计算科学。下⾯,我们看看它是怎么⼯作的: 越来越多的电脑处于闲置状态,即使在开机状态下中央处理器的潜⼒也远远不能被完全利⽤。我们可以想象,⼀台家⽤的计算机将⼤多数的 时间花费在"等待"上⾯。即便是使⽤者实际使⽤他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费,依然是不计其数的等待(等待输⼊,但实际上 并没有做什么)。互联⽹的出现, 使得连接调⽤所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。 那么,⼀些本⾝⾮常复杂的但是却很适合于划分为⼤量的更⼩的计算⽚断的问题被提出来,然后由某个研究机构通过⼤量艰⾟的⼯作开发出 计算⽤服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多⼩的计算部分,然后把这些部分分配给许多联⽹参与计算的计算机进⾏并⾏处理, 最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。 ⽬前⼀些较⼤的分布式计算项⽬的处理能⼒已经可以达到甚⽽超过⽬前世界上速度最快的巨型计算机。 BOINC分布式计算平台 BOINC是Berkeley Open Infrastructure for Network Computing的简称,即伯克利开放式⽹络计算平台。 BOINC是不同分布式计算可以共享的分布式计算平台。不同分布式计算项⽬可以直接使⽤BOINC的公⽤上传下载系统、统计系统等,这样 不仅可以发挥各个分布式计算之间的协调性,也能使分布式计算的管理、使⽤更加⽅便易⽤。 BOINC项⽬由美国加州⼤学伯克利分校(U.C.Berkeley)主持发起。 BOINC项⽬由美国国家科学基⾦会(National Science Foundation)赞助。 BOINC有⾃⼰的积分系统,因为在BOINC上可以运⾏的项⽬千差万别,⽐如项⽬A的任务包(Workunit,简称WU)在某台机器⾥需要3个⼩ 时完成,⽽项⽬B的任务包在这台机器⾥需要30个⼩时才能完成,显然⽤WU的数⽬来衡量⼯作量是不可⾏的;类似的,机器性能也有差 别,⽤CPU时间来衡量⼯作量更是不⾏的。积分系统只能通过⼀定的算法得到⽤户实际完成的计算量,这篇⽂章对BOINC中积分的计算⽅ 法进⾏了说明。 分布式计算与⼈类 由于现代⼈类各个课题学科繁多,涉及⾯⼴,⽽分类⼜细。⽽当今的每个学科似乎都需要进⾏⼤量的计算。天⽂学研究组织需要计算机来分 析太空脉冲(pulse),星位移动;⽣物学家需要计算机来模拟蛋⽩质的折叠(protein folding)过程;药物学家想要研制克服艾滋病 (AIDS)或⾮典(SARS)的药物;数学家想计算最⼤的质数和圆周率的更精确值;经济学家要⽤计算机分析计算在⼏万种因素考虑下某 个企业/城市/国家的发展⽅向从⽽宏观调控。由此可见,⼈类未来的科学,时时刻刻离不开计算。⽽分布式计算(Distributed Computing),以其独特的优点——便宜、⾼效⽽越来越受到社会的关注。 分布式计算格局 就⽬前来看,全球的各种分布式计算已有约百种,这些计算⼤多互⽆联系、独⽴管理、独⽴使⽤⾃⼰的⼀套软件。这种分布式计算互相割据 的格局很不利于发展的需要。⽐如,某个⽣物学研究机构需要利⽤世界各地志愿者的计算机来模拟蛋⽩质折叠的过程,那个⽣物学研究机构 没有分布式计算⽅⾯的专业⼈才,⽽但是社会上也并没有任何公司可以提供这样的服务,他们就不得不⾃⼰花费⼤量精⼒⽤于开发分布式计 算的服务器、客户端。这样⼀来,原来可以⽤于研究⽣物的时间⽤在了别的地⽅。刚才提到的⽣物学研究机构就是美国斯坦福⼤学的 PANDE⼩组。 安全性 对⽤户⽅来说,加⼊任何⼀个项⽬之前,您必须确保您可以信任项⽬的研制⽅,主要涉及两⽅⾯: 计算机上的隐私数据 您从项⽬⽅下载的计算程序,运⾏在本机,⽽且可以访问⽹络,因此,只有可靠的项⽬⽅才能保证您计算机上的隐私数据不会恶意的取⾛、 修改等。 个⼈计算机的寿命 虽