并行计算加速自回避行走模拟：高分子单链性质研究

本文档探讨了"基于自回避行走数值模拟的并行计算"这一主题，主要针对的是在2014年的科学研究背景下，如何利用并行计算技术来提升对高分子单链性质的分析效率。高分子链的建模采用了自回避行走方法，这是一种模拟策略，它使得链的结构自然地避开自身，形成独特的链形特征。自回避行走的链具有复杂的行为，其配分函数通常没有解析解，这就意味着在研究过程中需要大量的数值模拟样本来准确描述其统计特性。 传统的高分子链性质研究，如链长分布、旋转运动等，涉及到大量的计算工作，特别是在单个计算机上，由于数据独立性和样本间的互不影响，可以利用并行计算的优势来显著加速这些计算。并行计算通过将任务分解成多个独立的部分，同时在多台计算机上执行，从而实现线性加速比，即计算时间随着处理器数量的增长呈线性增长，大大缩短了整体模拟的时间消耗。 本文的核心贡献在于提出了一种蒙特卡洛方法，结合自回避行走和并行计算技术，实现了高分子链模拟的高效并行处理。这种方法不仅简化了计算过程，还使得科研人员能够在合理的时间范围内获得所需的精确结果，这对于科学计算尤其是工程领域中的材料科学、生物物理等领域具有重要的实际意义。 作者团队由三位专家组成，包括讲师高和蓓，专注于计算机模拟和图像处理；副研究员李洪，主要研究并行计算和高分子模拟计算；以及博导龚斌，专长于网格与高性能计算和图形图像处理。他们的合作展示了跨学科的融合，将理论与实践相结合，推动了这一领域的前沿研究进展。 总结来说，本论文的核心内容是并行计算技术在高分子单链性质模拟中的应用，通过优化算法和硬件并行，极大地提高了计算效率，使得科学研究者能够更有效地探索和理解复杂分子系统的动态行为。这项研究对于提高计算效率，缩短科学研究周期，以及推动相关工程技术的发展具有重要价值。