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并行时空模型图书
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并行时空模型

本书提出并研究了并行时空模型:从科学层面上研究如何时空并行,即如何理解和表示"时空并行性";从技术层面上研究如何构建能在并行计算机上运行的时空模型,即在并行计算机上模拟时空并行性的方法;从应用层面上研...
  • 所属分类:图书 >计算机/网络>计算机理论  
  • 作者:[朱定局] 著
  • 产品参数:
  • 丛书名:地理信息系统理论与应用丛书
  • 国际刊号:9787030257345
  • 出版社:科学出版社
  • 出版时间:2009-10
  • 印刷时间:2009-10-01
  • 版次:1
  • 开本:16开
  • 页数:--
  • 纸张:胶版纸
  • 包装:平装
  • 套装:

内容简介

本书提出并研究了并行时空模型:从科学层面上研究如何时空并行,即如何理解和表示"时空并行性";从技术层面上研究如何构建能在并行计算机上运行的时空模型,即在并行计算机上模拟时空并行性的方法;从应用层面上研究如何应用并行时空模型,这对地理信息科学领域中时空模型的并行化、数字城市的规模化和并行化,以及计算机科学领域中并行计算的应用推广都具有理论和实践意义。

本书可供地理信息科学领域和计算机科学领域的研究人员使用,亦可作为高等院校和研究院所相关专业的教学用书和参考用书,同时还可以供政府部门和企事业单位数字信息化建设参考。

作者简介

朱定局,博士,毕业于中国科学院计算技术研究所。先后任职于胜利油田地质科学研究院、美国Texas State University地理系(访问学者)、北京大学(博士后)。现任职于中国科学院深圳先进技术研究院,全国高性能计算专业委员会委员,国家"863"重大项目(华南高性能计算与数据

目录

前言

第1章 绪论

1.1 时空数据模型

1.1.1 时空数据模型的研究意义

1.1.2 时空数据模型的研究现状

1.1.3 已有时空数据模型的分类

1.1.4 已有时空数据模型的局限性

1.2 时态GIS与并行GIS

1.2.1 时态GIS

1.2.2 并行GIS

1.2.3 时态GIS与并行GIS需要集成

1.3 数字城市

1.3.1 数字城市的研究意义

1.3.2 数字城市的研究现状

1.3.3 数字城市的已有技术

1.3.4 现有数字城市需要并行

1.4 并行计算

1.4.1 并行数据挖掘

1.4.2 并行交通仿真

1.4.3 并行视频压缩

1.4.4 已有并行研究在时空中不足

1.5 本书的内容

1.6 本书的组织

第2章 并行时空模型的理论基础

2.1 时空模型

2.1.1 时空立方体模型

2.1.2 序列快照模型

2.1.3 基态修正模型

2.1.4 时空复合模型

2.1.5 离散格网单元列表模型

2.1.6 时空对象模型或双时间时空对象模型

2.1.7 基于特征的时空数据模型

2.1.8 图谱数据模型

2.1.9 面向对象的数据建模

2.1.10 基于事件的时空模型

2.1.11 基于时间语义模型或称时空属三域模型

2.1.12 基于状态事件的时空模型

2.2 并行模式

2.2.1 任务播种

2.2.2 单控制流多数据流

2.2.3 分治策略

2.2.4 数据流水线

2.2.5 投机策略

2.2.6 混合模型

2.3 时空模型与并行模式的特点与互补性

第3章 并行时空模型的概念与设计

3.1 时空中的并行模式

3.1.1 时空数据并行模式

3.1.2 时空任务并行模式

3.1.3 时空流水线并行模式

3.1.4 时空混合并行模式

3.1.5 时空并行模式的效率

3.2 并行时空模型中的基本概念

3.2.1 并行时空模型的组成要素

3.2.2 并行时空模型的定义

3.3 并行时空模型的设计

3.3.1 划分的原则

3.3.2 单级一维并行时空模型

3.3.3 单级二维并行时空模型

3.3.4 单级三维并行时空模型

3.3.5 多级并行时空模型

3.3.6 独立并行时空模型与关联并行时空模型

3.3.7 单式并行时空模型与复式并行时空模型

3.3.8 松耦合并行时空模型与紧耦合并行时空模型

3.4 并行时空模型举例

3.4.1 单级各维单式独立并行时空模型

3.4.2 复式联合多级并行时空模型

3.5 并行时空模型中的基本操作

3.5.1 并行本性聚类

3.5.2 并行查询

3.5.3 并行关系运算

3.5.4 并行时空分布

3.6 并行时空模型到并行计算机的映射方法

……

第4章 并行时空模型的软件设计方法

第5章 传统时空模型到并行时空模型的升级

第6章 基于并行时空模型的数字城市并行方法

第7章 并行时空模型的应用方法

参考文献

索引

结束语

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第1章 绪论

数字城市是一种典型的时空应用。数字城市对经济有极大的推动作用,如数字房产;对社会有极大的促进作用,如数字生活;对科研也有极大的辅助作用,如研究城市的变迁规律。随着数字城市的推广和深入应用,数字城市中的数据量随着维数的增加,呈指数增长。数字城市的数据模型经历了从属性数据模型到空间数据模型的发展历程,下一步必然会发展到时空数据模型(ESTDM)。但其数据模型的组织和处理都没有改变其串行方式。串行方式,意味着所有的数据都要排队,等待着同一个计算节点进行处理。但现实城市的时空数据都在并行地产生、并行地变化。由于串行计算机的计算能力和存储能力的限制,使得目前数字城市的性能和功能都受到极大限制,无法满足大规模应用、复杂应用、大量用户对计算机资源的需求。如果我们数字城市的时空数据模型不能被并行地处理,那么势必不能满足数字城市大规模生成、更新的需要。虽然目前有并行数据挖掘技术,但未针对时空数据;虽然有并行地理信息系统(GIS),但未考虑时间维;虽然有并行交通仿真和并行视频压缩研究,但其中并行化方法不能用于数字城市及其他GIS应用。所以并行时空模型的产生是时空应用发展的必然需要。

……

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