并行计算三维模型自旋图：多线程优化算法

"该文是关于三维模型自旋图的多线程并行算法的研究论文，由葛梦凡、李志、徐南、张耘齐和孙晓鹏等人撰写，得到了国家自然科学基金的支持。文章主要关注如何提高自旋图计算效率，特别是处理大规模三维模型时的性能问题。通过提出多线程并行计算方法，改善了传统串行算法的效率，实验结果显示，新算法在运行时间、加速比和可扩放性方面有显著优势。" 三维模型自旋图是一种用于表示和分析三维物体表面特征的有效工具，它将三维模型的表面信息投影到二维空间，便于进行后续的图像处理和分析。然而，随着模型顶点数量的增长，自旋图的计算复杂度也会急剧增加，导致计算效率下降。为解决这一问题，文章提出了基于多线程技术的并行算法。 在串行算法的基础上，文章首先介绍了自旋图的基本概念和计算流程，包括如何从三维模型的顶点信息生成自旋图。然后，详细阐述了多线程并行计算策略，通过将计算任务分解到多个线程中，使得不同线程可以独立处理模型的不同部分，从而实现计算的并行化。这种并行化方法能够充分利用现代多核处理器的计算能力，显著减少计算时间。 在实验部分，作者对比了串行算法与并行算法的运行效率，通过改变三维模型的顶点规模和线程数量来考察并行算法的性能。实验结果显示，提出的多线程并行算法在处理大规模模型时，能有效缩短运行时间，提高计算速度，同时具有良好的加速比和可扩放性。这意味着，随着硬件资源的增加，算法的性能提升比例也相应增大，显示出该并行算法的高效性和适应性。 此外，文章还探讨了线程数量与运行时间的关系，以及顶点规模对并行算法性能的影响，为实际应用提供了优化指导。这篇研究论文为三维模型自旋图的计算效率提升提供了一种新的解决方案，对于涉及大量三维模型处理的领域，如计算机图形学、虚拟现实、计算机辅助设计等，具有重要的理论和实践价值。