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文件名称:并行超松弛算法与GPU并行隐马尔可夫模型:原理、优化及应用拓展.docx
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更新时间:2025-09-19
总字数:约3.03万字
文档摘要

并行超松弛算法与GPU并行隐马尔可夫模型:原理、优化及应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长,对数据处理和计算能力提出了更高的要求。并行计算作为提高计算效率的关键技术,受到了广泛的关注和研究。并行超松弛算法和GPU并行隐马尔可夫模型作为并行计算领域的重要研究方向,具有重要的理论意义和实际应用价值。

并行超松弛算法(ParallelSuccessiveOver-Relaxation,PSOR)是一种用于求解线性方程组的迭代算法,它在许多科学和工程计算领域中有着广泛的应用,如数值模拟、图像处理、优化问题等。该算法通过将大型线性方程组分解为多个子