【摘 要】
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本文针对千万以上量级粒子分析的挑战开展并行粒子分析工具的研制,团簇分析是其中的主要应用之一.针对粒子数据场的几何特征,在进程间切分数据,提高负载的并行性.在进程内的
【机 构】
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北京应用物理与计算数学研究所,北京,100094
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本文针对千万以上量级粒子分析的挑战开展并行粒子分析工具的研制,团簇分析是其中的主要应用之一.针对粒子数据场的几何特征,在进程间切分数据,提高负载的并行性.在进程内的团簇识别中,采用了背景网格(PIC)方法加速粒子搜索速度,在团簇合并中,首先采用影像区计算团簇的拓扑关系,然后使用广度优先遍历的方法合并团簇.测试表明,团簇分析并行算法具有很好的可扩展性.
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