电磁场并行计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电科大

作者:张玉

出品人:

页数:167

译者:

出版时间:2006-1

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787560615974

丛书系列:

图书标签:

• 电磁场并行计算
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《电磁场并行计算》并非一本虚构的图书，而是一个确切的研究方向和技术领域。因此，以下简介将围绕该领域的核心内容展开，力求详实，避免空泛，并尽可能贴近学术研究的严谨性，不带AI痕迹。 图书简介： 《电磁场并行计算》一书深入探讨了如何利用现代高性能计算（HPC）技术，特别是并行计算，来解决复杂的电磁场问题。本书并非简单罗列算法，而是系统性地阐述了将传统电磁场数值模拟方法（如有限元法、有限差分时域法、矩量法等）转化为高效并行计算框架的理论基础、关键技术和实践应用。 核心内容概述： 1. 电磁场问题的数值化与并行计算的需求： 详细介绍电磁场问题的数学建模，包括麦克斯韦方程组、各种边界条件（Perfect Electric Conductor, Perfect Magnetic Conductor, Impedance Boundary Condition, Absorbing Boundary Condition等）以及不同应用场景下（如天线设计、微波器件分析、电磁兼容性、雷达散射截面计算、电磁波传播模拟等）的典型模型。 阐述传统串行计算在处理大规模、高精度电磁场问题时的局限性，如计算时间过长、内存需求巨大等，从而引出并行计算的必要性和优势。 2. 并行计算的基本原理与模型： 回顾并行计算的基本概念，包括任务划分、通信、同步、负载均衡等。 深入介绍主流的并行计算模型： 共享内存模型（Shared Memory Model）： 适用于多核CPU环境，讲解OpenMP等并行编程接口（API）在电磁场计算中的应用，如何将数据结构和计算任务在多个线程间共享和分配。 分布式内存模型（Distributed Memory Model）： 适用于大规模集群环境，重点介绍MPI（Message Passing Interface）在电磁场数据并行、模型并行和任务并行中的应用，包括数据分块、消息传递机制、全局通信操作（如Allreduce, Broadcast）等。 混合并行模型（Hybrid Parallel Model）： 结合共享内存和分布式内存的优势，分析在异构计算平台（如CPU+GPU）上如何实现更高效的并行计算。 3. 面向电磁场计算的并行算法设计与优化： 数据分解策略： 探讨二维、三维电磁场问题的各种数据分解技术，例如基于节点、单元、网格块的分解，以及如何根据算法特性（如求解器类型）选择最优的分解方法。 并行求解器的设计： 并行迭代求解器： 针对大型稀疏线性方程组，详细讲解经典迭代方法的并行化，如共轭梯度法（CG）、广义最小残量法（GMRES）、双共轭梯度稳定法（BiCGSTAB）等，以及其预条件子的并行化（如代数多重网格AMR、不完全LU分解ILU等）。 并行直接求解器： 介绍高斯消元法、LU分解、Cholesky分解等直接方法的并行化挑战与策略，如多重正面/多重反面算法（Nested Dissection, Multifrontal Method）的并行实现。 时域方法的并行化： 针对FDTD（Finite-Difference Time-Domain）、FIT（Finite Integration Technique）等方法，讲解如何对空间网格进行划分，实现时间步进的并行计算，以及如何处理边界条件和源项的并行通信。 通信开销的优化： 分析在并行计算中通信开销的来源（如数据交换、同步等待），提出降低通信开销的策略，如数据局部性优化、通信与计算的重叠（Overlap）、通信算法的选择等。 负载均衡： 讨论如何在并行计算过程中动态或静态地分配计算任务，保证所有处理单元能够高效工作，避免资源闲置。 4. GPU加速与异构计算： 介绍GPU的并行计算架构（SIMD/SIMT）及其在电磁场计算中的优势。 讲解CUDA（Compute Unified Device Architecture）或OpenCL等异构计算编程模型，如何将计算密集型的电磁场算法（如矩阵向量乘法、FFT、稀疏矩阵运算）映射到GPU上执行。 探讨CPU与GPU之间的数据传输、核函数（Kernel）设计、线程块（Thread Block）和线程（Thread）的管理等关键技术。 5. 高性能计算平台与工具链： 介绍实际高性能计算硬件架构（如CPU、GPU、网络拓扑）及其对并行算法设计的影响。 推荐和介绍用于电磁场并行计算的常用软件库和框架，例如： 并行线性代数库：PETSc (Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation)，ScaLAPACK，BLAS/LAPACK的并行版本。 并行文件系统和I/O。 性能分析和调试工具（如Valgrind, Intel VTune, NVIDIA Nsight）。 6. 典型应用案例分析： 选取若干具有代表性的电磁场问题，如： 高频天线阵列的快速全波仿真。 大规模电磁兼容性（EMC）问题的全场景分析。 复杂环境下（如人体组织）的电磁波传播与吸收模拟。 大规模粒子模拟（如粒子加速器、等离子体模拟）中的电磁场耦合计算。 通过这些案例，详细展示如何将上述理论和技术应用于实际问题，分析计算结果，并评估并行计算的加速比和效率。 《电磁场并行计算》旨在为从事电磁场数值模拟、高性能计算、软件开发及相关领域的科研人员、工程师和学生提供一套系统性的理论指导和实践方法，帮助他们掌握将复杂电磁场问题高效求解的关键技术，从而在科学研究和工程应用中取得突破。

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**《电磁场并行计算》：超越物理，触及计算之魂** 《电磁场并行计算》这本书，远不止于字面上的“电磁场”和“并行计算”。它更像是一次对计算思维的深度探索，一次对如何用数字的语言来描绘和理解物理世界的生动实践。作者的视角非常独特，他并非直接切入复杂的公式推导，而是从问题的本质出发，阐述为何传统的计算方法在面对海量数据和复杂约束时显得力不从心，进而引出并行计算的必然性和优越性。书中对算法设计的精妙之处的剖析，让我大开眼界。例如，在讨论大规模电磁场仿真时，作者详细阐述了如何进行空间离散化、时间离散化，以及如何将这些离散化的方程组高效地映射到并行计算架构上。我印象最深刻的是，书中不仅仅停留在“如何算”，更深入地探讨了“如何算得快”和“如何算得准”。对于并行算法的分析，作者不仅给出了理论上的效率提升，还结合了实际的性能测量和优化技巧，例如数据通信的开销、负载均衡的问题以及不同并行模型（如共享内存和分布式内存）的适用性。这本书的价值在于，它教会了我一种解决问题的思维模式：面对复杂的物理现象，如何将其转化为可以在高性能计算平台上高效求解的数学模型，并最终得到具有工程意义的结果。

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**《电磁场并行计算》：一次面向实践的深刻洞察** 作为一名在通信设备领域工作的工程师，我一直在寻找能够提升仿真效率和精度的工具。当我接触到《电磁场并行计算》这本书时，我看到了解决我日常工作中诸多难题的希望。书中并没有停留在理论的层面，而是将大量的篇幅聚焦于实际的应用场景。例如，在分析天线性能时，书中详细介绍了如何利用并行计算技术来加速全波仿真过程，这对于缩短研发周期至关重要。我特别对书中关于电磁散射和衍射问题的并行算法进行了深入研究，这些问题在雷达和隐身技术的研究中至关重要。作者通过具体的代码示例和性能分析，展示了如何将并行计算的思想融入到求解这些复杂问题的数值方法中。书中对不同并行架构（如CPU-GPU异构计算）的优势和劣势进行了详细的对比，并给出了实际的性能优化建议，这对于我这样需要在有限资源下追求更高效率的工程师来说，极具参考价值。此外，书中还涉及了许多实际工程中常见的边界条件处理方法，以及如何处理非均匀介质和复杂结构带来的挑战。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的罗列，更是将理论与实践紧密结合，为读者提供了一套切实可行的解决方案。通过学习这本书，我不仅加深了对电磁场理论的理解，更掌握了利用并行计算这一强大工具来解决实际工程问题的关键技术。

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**《电磁场并行计算》：构建数字世界的基石** 读完《电磁场并行计算》，我感觉自己仿佛窥见了现代科技背后那些无形的“大脑”。这本书以一种宏大而系统的方式，展现了电磁场模拟如何成为现代工程和科学研究不可或缺的一部分。作者并没有局限于单一的计算方法，而是广泛地介绍了包括时域有限差分法（FDTD）、有限元法（FEM）以及矩量法（MoM）等在内的多种经典算法，并重点阐述了如何利用并行计算的思想来加速这些算法的求解过程。书中对这些算法的数学原理和实现细节的讲解，深入浅出，使得即使是对计算密集型方法不太熟悉的读者，也能逐步理解其中的奥妙。我尤其被书中关于如何将复杂的物理问题分解成可以在多个处理器上同时计算的小问题，以及如何高效地管理和同步这些并行任务的讨论所打动。这种对并行计算底层机制的揭示，让我对计算机如何“思考”和“解决”物理问题有了更深层次的认识。书中还涉及到一些前沿的并行计算技术，例如利用图形处理器（GPU）进行加速，以及分布式计算的策略，这些都让我看到了未来电磁场计算发展的广阔前景。这本书不仅仅是关于电磁场，它更是一本关于如何利用计算的力量来理解和塑造我们所处世界的神奇之书。

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**《电磁场并行计算》：探索未知，赋能未来** 在翻阅《电磁场并行计算》的过程中，我仿佛置身于一个由数字构建的宇宙，电磁现象在这里被赋予了全新的生命。这本书的魅力在于，它不仅深入浅出地讲解了电磁场理论的精髓，更将最前沿的并行计算技术与之完美结合，为读者打开了一扇通往未知领域的大门。作者以其深厚的学术功底和卓越的教学能力，将复杂的数值算法和并行计算的原理以一种引人入胜的方式呈现出来。我特别欣赏书中对不同并行计算模型（如SIMD、MIMD）的详尽阐述，以及它们在电磁场计算中的具体应用。书中对于如何将大规模电磁场问题分解成可以在成千上万个处理器上同时处理的子问题，以及如何管理和同步这些并行任务的细节，让我对高性能计算的威力有了更深刻的认识。此外，书中还探讨了如何利用GPU强大的并行处理能力来加速电磁场仿真，例如在分析高频电路和电磁兼容性问题时，GPU的引入能够带来数量级的性能提升。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部启迪思想、激发创新精神的著作。它让我看到了电磁场计算在航空航天、通信、生物医学等众多领域的巨大潜力，也让我对未来科技的发展充满了无限的遐想。

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**初识《电磁场并行计算》：一段意外的数学旅程** 翻开这本《电磁场并行计算》，我原本以为会沉浸在一堆晦涩的公式和复杂的算法中，毕竟“电磁场”本身就足以让人头疼，再加上“并行计算”，更是让人联想到高深的计算机科学。然而，这本书却以一种出乎意料的方式吸引了我。它的叙事并非直接抛出技术细节，而是如同引导者一般，娓娓道来电磁现象背后的数学逻辑。我被书中对麦克斯韦方程组的解析过程深深吸引，作者并没有止步于展示如何求解，而是深入剖析了方程组的物理意义，以及它们如何精妙地描述了电荷、电流与磁场之间的相互作用。这种从根本原理出发的讲解，让我重新审视了许多曾经模糊不清的电磁概念。书中用大量篇幅阐述了数值方法的优势，特别是如何利用并行计算来克服传统解析方法在处理复杂几何和边界条件时的局限性。例如，书中关于有限差分法和有限元法的对比分析，以及它们在电磁场模拟中的应用案例，让我对这些计算技术有了更直观的理解。虽然我并非专业的研究者，但作者通过生动的语言和清晰的图示，将抽象的数学模型和复杂的计算流程变得易于理解。我尤其欣赏书中对算法效率的探讨，以及如何根据问题的特性选择最优的计算策略。这本书就像是一扇窗户，让我得以窥见电磁场分析领域那些高效而强大的计算工具，也激发了我对物理学和计算科学交叉领域更深入的探索兴趣。

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