并行效率怎么算，如何并行计算 pageRank

1，如何并行计算 pageRank

PageRank在算法和数学上并不复杂，具体描述可见中国en.wikipedia.org/wiki/PageRank 。在做web级别的计算时，主要的挑战来自海量的数据，需要有大规模并行计算技术的支持。因为PageRank存在的缺陷，现已为更高级的模型（可参见HITS和TrustRank）取代

如何并行计算 pageRank

2，两台不同型号的离心泵并联的泵效率要如何计算

得知道泵特性、效率特性、管网特性才能算出效率。1、根据两个泵的H-Q特性，按流量相加扬程相等，求出并联特性，可画图求。2. 管网特性和并联特性的交点，就是实际输出的扬程和流量。3. 这个扬程就是每个泵的扬程，查效率曲线，得到每个泵的效率

要两人合作，开着的泵不要停，开启停着的那台，然后慢慢开启出口阀，同时另一人慢慢关闭那台的出口阀，认真观察电流表，配合默契即可

两台不同型号的离心泵并联的泵效率要如何计算

3，劳动计划执行效率该如何计算

你所说的劳动计划，是指生产计划吗？把“实际产量”除以“计划产量”就是执行效率了，如果有多个机种，则每个机种的效率要分开算，最后按一定的权重进行综合。如果要计算生产效率，一般的工式是：劳动生产效率＝生产成果÷投入量＝标准工时÷生产工时其中，标准工时＝Σ（产品标准时间＊生产数量）生产工时＝工人#1的作业时间＋工人#2的作业时间＋……＋员工#n的作业时间

劳动效率 =产出成果数量/活劳动投入数量产出成果数量根据不同的计算目的可以采用价值指标（总生产值或净产值指标）也可以采用数量指标（订单数量或产品数量）。活劳动投入数量，可以分别以劳动者人数（生产人员或全部人员），劳动时间为单位。

劳动计划执行效率该如何计算

4，如何计算系统并联的失效率

不要纠缠这一题了，这个模拟题瞎忽悠的串联失败率是λa = 1-(1-λI)*(1-λJ)=75E-5这个没有疑问吧，下面那个并联失败率就是 λa*λJ = 3.75E-7 根本没有答案。因为并联系统必须所有子系统失效才算整个系统失效，直接乘就是失效率。参考： http://topic.csdn.net/t/20030929/22/2316014.html

公式：1/u = (1/γ)（1+1/2+...+1/n）ｕ1 = 2γ/3 u = u1 + u2 + u3 = 2γ

咋整的像研究生课程的内容呢，呵呵太专业了，只能吆喝助威了 O(∩_∩)O~

5，并行计算问题极其简单的parfor代码比for运行慢求解原因

“按我的（不一定正确）这里的uu是一个临时变量，每个worker会自己创建，最后这些临时变量会被特定的worker值覆盖(即worker间的通信因为变量名相同且不能保存多份)，”这和我的想法一样，既然这样的话，每个worker只建立一次uu，最后uu的值应该就是这个work做最后一次循环后的值，在退出循环后，所有worker的的uu被Delete。如此的话，每个Worker是可以独立做一部分loop的，相互之间完全互不牵扯，也没有因为使用了临时变量而显著增加了赋值和变量复制的次数，影响parfor效率的原因到底是什么？临时变量是parfor允许的一种类型，如果这段程序因为临时变量的用法影响了parfor的并行性，那并行编程中该不该用临时变量或者如何用？我觉得并行计算最怕费尽心思写了一段自以为能并行的代码，实际却不能并行，所以我觉得搞清楚这个问题很必要！

这种程度的计算量太小了，循环做1*2*3*4*5*6*7*8使用多核计算没有意义也不具有可并行性，一般在1-2s内的程序使用多核计算没有效率，一般涉及到多核启动等消耗这个时候没有单核计算效率高

6，pso的并行算法

与大多数随机优化算法相似，当适应值评价函数的计算量比较大时，PSO算法的计算量会很大。为了解决该问题，研究者提出了并行PSO算法。与并行遗传算法类似，并行PSO算法也可以有三种并行群体模型：主从并行模型、岛屿群体模型和邻接模型。Schutte采用同步实现方式，在计算完一代中所有点的适应值之后才进入下一代。这种并行方法虽然实现简单，但常常会导致并行效率很差。故而有人提出异步方式的并行算法，可以在对数值精度影响不大的条件下提高PSO算法的并行性能。这两种方式采用的都是主从并行模型，其中异步方式在求解上耦合性更高，更容易产生通信瓶颈。Baskar提出一种两个子种群并行演化的并发PSO算法，其中一个子种群采用原始的PSO算法，另一个子种群采用基于适应值距离比的PSO算法（FDR-PSO）；两个子种群之间频繁地进行信息交换。而El-Abd研究了在子种群中采用局部邻域版本的协作PSO算法，并研究了多种信息交换的方式及其对算法性能的影响。黄芳提出一种基于岛屿群体模型的并行PSO算法，并引入一种集中式迁移策略，提高了求解效率，同时改善了早收敛现象。Li提出延迟交换信息的并行算法属于邻接模型，该算法可以提高速度，但可能使得解的质量变差。

7，怎样学习并行计算

建议你看看《数据结构》清华大学版的并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。目录[隐藏] 定义特征访存模型网络设置静态连接动态连接定义特征访存模型网络设置静态连接动态连接 [编辑本段]定义并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本 ― 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。 [编辑本段]特征为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：（1）将工作分离成离散部分，有助于同时解决；（2）随时并及时地执行多个程序指令；（3）多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 [编辑本段]访存模型并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照Flynn的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。 MIMD类的机器又可分为以下常见的五类：并行向量处理机(PVP) 对称多处理机(SMP) 大规模并行处理机(MPP) 工作站机群(COW) 分布式共享存储处理机(DSM)。访存模型并行计算机有以下四种访存模型：均匀访存模型（UMA）非均匀访存模型（NUMA）全高速缓存访存模型（COMA）一致性高速缓存非均匀存储访问模型（CC-NUMA）和非远程存储访问模型（NORMA）。 [编辑本段]网络设置并行计算机是靠网络将各个处理机或处理器连接起来的，一般来说有以下几种方式：静态连接处理单元间有着固定连接的一类网络，在程序执行期间，这种点到点的链接保持不变；典型的静态网络有一维线性阵列、二维网孔、树连接、超立方网络、立方环、洗牌交换网、蝶形网络等。动态连接用交换开关构成的，可按应用程序的要求动态地改变连接组态；典型的动态网络包括总线、交叉开关和多级互连网络等。

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