Scientific Programming in C++ Using POOMA pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Jeffrey D. Oldham

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-11-28

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780321136534

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《科学计算与C++：POOMA驱动的高性能实践》 引言 在科学研究与工程领域，复杂问题的模拟、数据分析以及高效算法的开发是核心驱动力。随着计算能力的飞速发展，如何充分利用现代硬件，尤其是并行计算和分布式计算的优势，成为科研人员和工程师面临的关键挑战。C++凭借其卓越的性能、灵活的内存管理以及丰富的库支持，已成为科学编程领域不可或缺的工具。然而，直接使用C++处理大规模、高维度的数据集，或是实现复杂的并行算法，往往需要大量的底层代码编写，既耗时又容易出错。 正是在这样的背景下，POOMA（Parallel Object-Oriented Mathematical Analysis）应运而生，它是一个旨在简化C++科学编程，特别是高性能并行计算的库。POOMA通过提供直观、面向对象的数据结构和操作，以及对并行计算模型（如MPI和OpenMP）的无缝集成，极大地降低了开发复杂科学应用程序的门槛。 本书《科学计算与C++：POOMA驱动的高性能实践》将带领读者深入探索如何利用C++的强大能力，结合POOMA库，构建高效、可扩展的科学计算解决方案。本书并非一本单纯的C++语言教程，也不是POOMA库的API手册，而是聚焦于将C++和POOMA作为实现科学编程目标的强大工具，通过理论讲解与实际案例相结合的方式，帮助读者掌握科学计算中的关键概念、方法和最佳实践。 本书核心内容概述 本书将围绕以下几个核心主题展开，旨在为读者构建一个扎实的科学编程基础，并充分发挥POOMA库的优势： 第一部分：科学计算基础与C++的役使 高性能计算入门： 理解计算密集型任务的特点与挑战。 介绍数值精度、算法复杂度以及计算效率等基本概念。 探讨现代处理器架构（CPU、GPU）以及内存层次结构对性能的影响。 初步认识并行计算、分布式计算的必要性与基本原理。 C++在科学计算中的角色： 回顾C++的关键特性，如面向对象编程、模板元编程、RAII（Resource Acquisition Is Initialization）等，及其在科学计算中的应用价值。 强调C++在性能优化方面的优势，包括直接内存控制、低级操作能力等。 讨论C++标准库（STL）在数据结构、算法和 I/O 等方面的基础支持。 介绍C++在数值计算库（如BLAS, LAPACK, Eigen）中的集成方式。 面向对象的科学建模： 讲解如何使用C++的类和对象来优雅地建模科学概念，如物理场、粒子系统、网格数据等。 探讨封装、继承和多态在构建可维护、可扩展的科学代码中的作用。 引入抽象数据类型（ADT）的概念，及其在定义通用计算接口方面的应用。 第二部分：POOMA库的核心理念与应用 POOMA的设计哲学与优势： 深入剖析POOMA的设计目标，即通过高级抽象简化高性能科学编程。 介绍POOMA的核心理念：数据并行、操作符重载、模板元编程的结合。 阐述POOMA如何实现代码的简洁性、可读性和高性能。 与其他科学计算库（如NumPy, SciPy, PETSc）的对比，突出POOMA在C++环境下的独特性。 POOMA数据模型： 数组（Arrays）： 讲解POOMA的核心数据结构——多维数组。重点介绍其灵活性，如何支持不同维度、形状和数据类型的数组。 域（Domains）： 深入理解POOMA的域概念，如何描述数组的索引范围、形状以及数据布局。 表达式模板（Expression Templates）： 详细讲解POOMA如何利用表达式模板技术，实现计算图的延迟计算和自动优化，避免中间结果的生成，从而提高效率。 数据布局与内存管理： 探讨POOMA如何管理数组的内存，包括连续内存、块状内存等，以及这对性能的影响。 POOMA操作与计算： 元素级操作： 演示如何使用POOMA直观的操作符（+,-,,/ 等）对数组进行元素级运算，如同在数学中一样简洁。 函数应用： 讲解如何将标准数学函数（sin, cos, exp 等）或自定义函数应用于POOMA数组。 约简操作（Reductions）： 介绍sum, max, min, dot product等常见的约简操作，以及POOMA如何高效地实现它们。 张量代数： 探讨POOMA在处理更复杂张量运算（如张量乘法）方面的支持。 POOMA的并行计算集成： 并行数据模型： 介绍POOMA如何处理分布式和共享内存并行环境中的数组。 进程间通信（MPI）： 讲解POOMA如何与MPI库集成，实现跨节点的数据分布和通信。 线程级并行（OpenMP）： 探讨POOMA如何利用OpenMP进行多核CPU的线程级并行计算。 并行算法模式： 通过实例展示POOMA在实现常见并行算法模式（如数据并行、任务并行）中的应用。 第三部分：实际应用与高级主题 典型科学计算案例分析： 偏微分方程（PDE）求解： 以有限差分或有限元方法为例，讲解如何使用POOMA构建求解PDE的框架。 涉及网格数据管理、迭代求解器（如Jacobi, Gauss-Seidel, Conjugate Gradient）的实现。 展示如何利用POOMA的并行能力加速大规模PDE模拟。 粒子模拟： 例如，分子动力学（MD）或N体模拟。 讲解如何管理大量的粒子对象，并使用POOMA进行粒子间的相互作用计算。 探讨与neighbor list等优化技术结合。 数据分析与可视化： 介绍如何使用POOMA进行大规模数据集的预处理、转换和统计分析。 探讨POOMA与可视化库（如VTK, Matplotlib）的集成，以实现科学数据的可视化。 性能优化与调优： 剖析与诊断： 介绍常用的性能分析工具（如gprof, perf），以及如何识别性能瓶颈。 POOMA特定优化技巧： 深入探讨如何通过调整数据布局、选择合适的并行策略、优化算法结构来最大化POOMA的性能。 缓存效率与向量化： 讨论如何编写更具缓存友好性的代码，以及利用SIMD指令（如果POOMA支持）进行向量化。 面向未来的科学编程： 与现代硬件的结合： 探讨POOMA在GPU计算、异构计算环境下的发展潜力。 可持续的科学软件开发： 强调代码质量、可测试性和文档的重要性。 与其他现代C++特性的融合： 简要提及C++11/14/17/20等新特性如何进一步增强科学编程的能力。 本书特色 理论与实践并重： 既提供POOMA核心概念的深入讲解，也辅以大量贴近实际的科学计算案例。 循序渐进的学习路径： 从C++科学计算基础到POOMA高级应用，逐步引导读者掌握核心技能。 强调性能优化： 贯穿全书的性能意识，帮助读者构建高效、可扩展的科学计算程序。 面向实际问题的解决方案： 旨在为读者提供一套解决实际科学计算挑战的实用工具箱。 谁适合阅读本书 本书适合以下读者群体： 希望利用C++进行高性能科学计算的在校研究生、博士后研究员和学术界研究人员。 从事科学仿真、数据分析、工程计算的工程师和软件开发者。 对高性能计算、并行编程有浓厚兴趣，并希望掌握一套行之有效的C++工具的程序员。 熟悉C++基础，并希望深入了解如何将其应用于复杂科学问题求解的开发者。 通过本书的学习，读者将能够自信地运用C++和POOMA库，应对日益增长的计算挑战，加速科学发现的进程，并构建出更强大、更高效的科学计算应用程序。

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这本著作的价值在于它成功地搭建了一座连接纯粹计算机科学与应用数学之间的坚固桥梁。我花了大量时间研究其中关于面向对象范式在处理复杂物理场方程组时的应用章节。作者巧妙地运用了多态性和接口设计，使得不同物理模型（例如流体力学与电磁学）的耦合与切换变得异常平滑，这在实际工程项目中是极其宝贵的经验。它不只是教你如何使用C++的某个特性，而是教你如何在特定约束下——即科学计算对精度、稳定性和速度的苛刻要求下——做出最佳的编程决策。阅读体验上，它要求读者具备一定的基础，但只要跟上节奏，收获将是巨大的。它提供的不仅仅是代码示例，更是一套完整的、经过实战检验的软件架构蓝图。这本书让我重新审视了我以往构建数值代码的方式，并激励我去追求更高层次的工程美学和计算效率。

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说实话，我对编程书籍的要求一直很高，尤其是涉及到特定领域应用的时候，往往很多书要么过于理论化，要么又流于表面。然而，这本关于科学计算编程的书籍，却成功地找到了那个完美的平衡点。它不是那种堆砌代码片段的“菜谱式”指南，而是真正引导读者建立起一套系统化的工程思维。我特别注意到它对数据结构和算法在数值计算中的优化策略的探讨。例如，书中对稀疏矩阵存储格式的深入比较和在C++中实现时的性能考量，让我对过去的一些实现方式进行了深刻的反思和改进。作者的笔触细腻而有力，将复杂的数学概念与高效的软件工程实践紧密结合，使得原本枯燥的编程练习变成了富有挑战性的智力游戏。读完后，我感觉自己对如何利用C++的强大能力去驾驭那些“吃性能”的科学问题，有了一种全新的、更自信的把握。对于任何想从“会写C++”晋升到“精通科学计算C++”的开发者来说，这本书都是一份不可多得的宝藏。

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当我开始着手处理我的下一个大型模拟项目时，我发现我现有的代码库在扩展性和并行化方面显得力不从心。我需要一本能够指导我如何“从零开始”构建一个健壮、可扩展的数值计算框架的书籍。这本书的出现，恰逢其时。它的宏大叙事结构，从底层的数据布局到高层的算法抽象，提供了一个清晰的路线图。最让我印象深刻的是它在处理泛型编程时所展示出的优雅。作者没有固守单一的数据类型，而是通过精妙的模板技巧，使得相同的计算逻辑可以无缝地应用于双精度浮点数、复数甚至更高维度的张量。这极大地减少了代码冗余，提高了可维护性。阅读过程中，我经常停下来思考作者的意图，因为这些设计决策往往蕴含着深厚的领域知识——它教会的不仅仅是“如何编码”，更是“如何思考一个科学计算问题”。这本书的深度和广度，使其超越了一般的编程指南，更像是一部关于现代高性能计算方法论的专著。

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我对市面上许多声称面向“科学计算”的C++书籍持保留态度，因为它们往往只是将标准C++语法生硬地套用在数学公式上。这本书完全不同，它仿佛是为那些真正沉浸在数值分析和模拟世界中的人量身打造的。它的语言风格非常直接、专业，没有任何不必要的寒暄，直击核心。我尤其欣赏书中对内存访问模式和缓存局部性原理的关注。在编写高性能代码时，我们知道算法复杂度只是第一步，真正决定成败的是底层硬件的交互。这本书非常细致地解释了如何在C++的抽象层面上，依然能够精确控制这些底层优化，比如如何通过特定的数据结构布局来最大化L1/L2缓存的命中率。对于我这个需要不断优化现有求解器性能的人来说，这些细节简直是救命稻草。它不是一本让你快速入门的书，而是一本让你慢下来、深入理解并最终掌握高性能秘密的指南。

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这本书简直是为我量身定做的！作为一名深耕于计算物理多年的研究者，我一直渴望一本既能深入讲解C++编程的精髓，又能完美契合高性能科学计算需求的教材。翻开这本书，首先被它严谨的结构和清晰的逻辑深深吸引。作者没有停留在C++的基础语法层面，而是直接切入到如何利用现代C++特性，比如模板元编程和面向对象设计，来构建高效、可维护的数值算法库。特别是关于如何设计清晰的类层次结构来管理复杂的物理模型，书中给出的例子简直是教科书级别的示范。我尤其欣赏它在处理大规模并行计算问题时所展现出的洞察力。它不仅仅是罗列了一些API，而是深入剖析了背后的设计哲学，让读者明白为什么某些设计选择在科学计算领域是至关重要的。这本书的阅读体验非常流畅，每一步的推导和实现都考虑到了实际应用中的性能瓶颈，这对于我们这类需要将理论模型转化为实际代码的工程师来说，是无价的财富。它无疑是我工具箱中最重要的一员，极大地提升了我现有代码库的质量和运行效率。

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