导读:本文包含了数学库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数学,寄存器,多核,矩阵,分配,浮点,向量。
数学库论文文献综述
周蓓,黄永忠,许瑾晨,郭绍忠[1]（2019）在《向量数学库的向量化方法研究》一文中研究指出SIMD技术的出现使得基础数学库扩展到向量数学库成为必然趋势。基础数学库中多数函数存在代码实现复杂、分支判断多的特点,增加了向量化的难度,同时SIMD指令的不完备导致函数中的部分功能无法直接向量化,频繁的拆分和拼接操作降低了函数的性能。针对这些问题,提出了向量数学库的向量化方法,通过确定核心代码段、数据预处理过程向量化及指令向量化3个步骤,可以快速有效地对基础数学库进行向量化。实验表明,运用该方法,exp,pow,log10等典型函数的性能平均提高了24.2%。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年01期）
曹代,郭绍忠,张辛[2]（2017）在《某国产平台数学库优化技术研究》一文中研究指出某国产数学库软件是针对国产平台硬件特性设计开发的一套面向大规模科学计算的基础软件,其性能、可靠性和精度的提升使大量的上层应用和系统软件受益,满足应用对浮点计算的高精高效需求。国产数学库基础库分为主核基础库和从核基础库两部分,文章从精度和性能两方面,针对主从核的硬件特点,提出不同的优化策略,有效提高数学库的精度和性能。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2017年04期）
郭正红,郭绍忠,许瑾晨,张兆天[3]（2014）在《异构多核平台下基础数学库寄存器分配方法》一文中研究指出针对异构多核处理器协处理器数学函数中由于查表法和寄存器资源不足而导致的性能下降问题,提出一种基于热路径的寄存器分配方法,结合数学函数的相关路径特点和两类寄存器资源使用开销不一致的情况,对热路径和较少使用路径上的寄存器资源进行再分配过程,将较少使用路径上的高效寄存器资源与热路径上的耗时寄存器资源进行交换,最大限度消除热路径上的访存过程,以降低函数较少使用路径上的性能为代价从而提高函数热路径上的性能,从而达到提升函数整体性能的目的。实际数据表明,上述手段能够使协处理器典型数学函数的性能提升18%以上,从而有效发挥协处理器的计算性能。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年S1期）
杨朝辉[4]（2013）在《基于ITK数学库的矩阵基本运算》一文中研究指出ITK是一个开放源码、跨平台的图像分析算法研究平台。ITK的数学库VNL能够方便地进行数学计算。国内使用ITK的人较少,文献报道也少。为了促进ITK和VNL在国内医学图像处理领域的应用,介绍了使用VNL进行矩阵运算的基本方法。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2013年10期）
郭绍忠,郭正红,王磊[5]（2013）在《基础数学库中的MCET寄存器分配方法》一文中研究指出针对基础数学库中的寄存器分配特点,利用最常用情况执行时间MCET(Most-Case Execution Time)模型对经典的线性扫描寄存器分配算法进行了扩展。该算法能够很大程度上减少数学库中的最常用路径上的变量溢出过程,将变量溢出过程分配到非常用路径上,从而减少全局的寄存器溢出开销,提高数学库的性能。对基础数学库中函数的应用此分配算法之后,最常用路径执行时间、平均路径执行时间都得到了不同程度的提高。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年03期）
郭正红,郭绍忠[6]（2012）在《基础数学库中的层次结构寄存器分配策略》一文中研究指出针对基础数学库中的寄存器分配特点,提出一种基于多级分层策略的寄存器分配策略。考虑各类寄存器的使用特点,采用多级分层模型,合理地使用寄存器资源,缓解基础数学中寄存器资源不足的情况,减少甚至避免寄存器分配过程中产生的溢出,达到提高数学库性能的目的。实验结果证明,该分配策略能够将数学库中的函数性能提高6%以上。(本文来源于《计算机工程》期刊2012年24期）
解庆春,张云泉,王可,李焱,许亚武[7]（2011）在《SIMD技术与向量数学库研究》一文中研究指出首先,结合Intel,AMD和IBM处理器,介绍了单指令流多数据流(SIMD)向量化技术及其各自的特点。其次,在3种平台上对各自开发的函数库中的部分向量数学函数进行了测试。结果表明,相对传统的标量计算,向量化技术带来的加速比较高,特别是Cell SDK函数,因其独特的体系结构,多个向量处理单元带来的平均加速比为10。最后,通过测试结果的对比,发现不同数学库中的向量函数之间在性能方面也存在着差异,并对差异原因进行了分析,得出性能差异主要是处理器架构和向量计算单元个数和访存等因素造成的。(本文来源于《计算机科学》期刊2011年07期）
袁建东,张耀民[8]（2008）在《利用VC++封装MATLAB 6.5 C++数学库探讨测量平差软件的开发》一文中研究指出根据测量数据处理的特点:常常要面对大量的矩阵运算和海量的数据处理,尤其是矩阵的相乘和求逆。通过对VC++6.0和MATLAB 6.5特点的分析,探讨了利用VC++调用MATLAB 6.5 C/C++数学库快速开发测量平差软件的必要性和可行性,简要地总结和分析了两者联合编程的实现方法。较详细地介绍了作者用VC++调用MATLAB 6.5 C/C++数学库开发测量平差软件的过程,解决了高程网间接平差的计算。(本文来源于《海洋测绘》期刊2008年05期）
尹凤山,孙彩文[9]（2008）在《帮你建立自己的数学“库”》一文中研究指出学习数学讲究"活",只看书不做题不行,只埋头做题不总结积累也不行.对小学高年级学生而言,结合自身特点,建立数学"库"是非常实用的学习方法.(本文来源于《数学学习与研究(教研版)》期刊2008年03期）
王俊蕊,刘力军[10]（2006）在《VC++调用MatLab数学库接口设计》一文中研究指出MatLab是信号处理中强有力的工具,用MatLab编程具有实现简单、开发周期短、调试方便等优点。VC++是系统设计常用的工具,具有容易集成、容易发布等特点,并介绍如何将两者结合起来。介绍MatLab中信号处理函数在脱离MatLab环境下使用的一种方法:在VC++环境下调用MatLab动态库,其中包括与调用平台的链接、动态库的生成、动态库的调用和MatLab库文件的发布等内容。(本文来源于《无线电工程》期刊2006年12期）
数学库论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
某国产数学库软件是针对国产平台硬件特性设计开发的一套面向大规模科学计算的基础软件,其性能、可靠性和精度的提升使大量的上层应用和系统软件受益,满足应用对浮点计算的高精高效需求。国产数学库基础库分为主核基础库和从核基础库两部分,文章从精度和性能两方面,针对主从核的硬件特点,提出不同的优化策略,有效提高数学库的精度和性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数学库论文参考文献
[1].周蓓,黄永忠,许瑾晨,郭绍忠.向量数学库的向量化方法研究[J].计算机科学.2019
[2].曹代,郭绍忠,张辛.某国产平台数学库优化技术研究[J].信息工程大学学报.2017
[3].郭正红,郭绍忠,许瑾晨,张兆天.异构多核平台下基础数学库寄存器分配方法[J].计算机应用.2014
[4].杨朝辉.基于ITK数学库的矩阵基本运算[J].电脑编程技巧与维护.2013
[5].郭绍忠,郭正红,王磊.基础数学库中的MCET寄存器分配方法[J].计算机应用与软件.2013
[6].郭正红,郭绍忠.基础数学库中的层次结构寄存器分配策略[J].计算机工程.2012
[7].解庆春,张云泉,王可,李焱,许亚武.SIMD技术与向量数学库研究[J].计算机科学.2011
[8].袁建东,张耀民.利用VC++封装MATLAB6.5C++数学库探讨测量平差软件的开发[J].海洋测绘.2008
[9].尹凤山,孙彩文.帮你建立自己的数学“库”[J].数学学习与研究(教研版).2008
[10].王俊蕊,刘力军.VC++调用MatLab数学库接口设计[J].无线电工程.2006
论文知识图
