【摘 要】
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大规模振子经耦合所形成的网络广泛存在于自然界的众多领域。由于存在高维非线性系统，研究网络的群体行为，是对其进行设计控制和应用的前提。但是，对耦合振子网络群体构造的特定
【机 构】
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重庆邮电大学非线性电路与系统研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61104150,10972082)
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大规模振子经耦合所形成的网络广泛存在于自然界的众多领域。由于存在高维非线性系统，研究网络的群体行为，是对其进行设计控制和应用的前提。但是，对耦合振子网络群体构造的特定高维系统的研究往往涉及的大规模数值计算，算法如果仅基于CPU的计算平台往往会存在效率低的问题。为解决上述问题，提出了一种基于CPU＋GPU平台的异构并行算法。算法首先设计了高效GPU内核程序，然后借助GPU加速，相对基于仅CPU的平台，效率提高了近30倍，实现了耦合振子网络的高效仿真。
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