【摘 要】
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高阶矩阵的存储和处理在信息、经济、生物等学科领域都有十分重要的应用,但是由于单节点计算机CPU、内存等资源的限制,导致了对高阶矩阵的处理存在一定的困难.在研究云计算平
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高阶矩阵的存储和处理在信息、经济、生物等学科领域都有十分重要的应用,但是由于单节点计算机CPU、内存等资源的限制,导致了对高阶矩阵的处理存在一定的困难.在研究云计算平台Hadoop及其核心组件MapReduce的基础上,研究实现了处理高阶矩阵乘法的通用并行算法(内积法),在此基础上,对内积法进行了改进,提出一种基于缓存的分布式并行算法(缓存法),通过实验仿真表明,缓存法相比内积法执行效率更高,不仅适合处理高阶稀疏矩阵,而且可以处理高阶稠密矩阵,并且在并行效果上接近理论线性加速比.
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