分布并行计算机技术(12新技术)

计算机科学与技术博士学位研究生培养方案（学科代码：0812,申请工学博士学位适用）一、培养目标培养德、智、体全面发展的计算机科学与技术领域的高级专门人才，具体要求为：1.掌握马克思主义基本理论、树立科学的世界观，坚持党的基本路线，热爱祖国，遵纪守法，品行端正，诚实守信，学风严谨，团结协作，具有良好的科研道德和敬业精神。

2.具有计算机科学与技术领域坚实、宽广的基础理论，以及系统、深入的专业知识。

3,可胜任本学科领域高层次的教学、科研、工程技术工作与科技管理工作，能在本学科或专门技术上做出创新性成果。

4.掌握两门外国语，能熟练阅读本专业外文资料，能熟练使用一种外语撰写学术论文，并具有良好的外语听说能力以及进行国际学术交流能力。

5.具有健康的体质与良好的心理素质。

二、研究方向1.智能信息处理2.计算生物信息学3.并行分布式计算4.可信软件理论与技术5.图像处理与理解6.数字传播工程7.计算机网络与信息安全三、学制及学习年限计算机科学与技术博士学位研究生学制为4年，学习年限一般为4-5年，全日制最长不超过7年，非全日制最长不超过9年。

休学创业的研究生，最长学习年限为10年。

四、课程设置及学分要求1.学分要求总学分数为力6学分，其中课程学习学分为之12学分，必修环节学分为4学分。

所修课程由公共学位课、专业学位课和选修课三部分组成，其中公共学位课为学分,专业学位课为学分，选修课必学分。

必修环节包括：实践环节2学分、学术活动1学分、选题报告及中期考核1学分。

五、必修环节1.实践环节的基本类型（1）社会实践研究生可以通过组织和参与社会调查、支教、扶贫及其他志愿者服务等方式进行实践活动，提倡以小组或团队形式开展，累计不少于15个工作日。

研究生完成“社会实践''活动后，需撰写不少于3000字的社会实践总结报告，内容包括实践过程概述及体会、感想等，并附必要的佐证材料。

社会实践服务对象（单位或个人）应在报告上填写评语。

计算机科学与技术（一级学科）专业博士生培养方案一、培养目标培养适应建设有中国特色社会主义需要的、热爱祖国、遵纪守法、德智体全面发展、具备严谨科学态度和敬业精神的计算机科学与技术人才。

通过博士阶段的学习，具有计算机科学与技术学科内全面而扎实的基础理论知识，有一定的独立见解，教学、科学及组织能力较强，掌握某一方向的最新技术，能较好地从事该方向的教学、科研与开发工作。

学位论文应具有一定的创造性或较大的应用价值。

二、研究方向本学科博士生的培养主要侧重计算机软件与理论、计算机应用技术两个专业领域。

研究方向包括：（1）软件自动化（2）分布计算与并行处理（3）新型程序设计与方法学（4）先进操作系统（5）软件工程（6）计算机图形学与CAD（7）多媒体计算机技术（8）人工智能（9）机器学习与数据挖掘（10）模式识别（11）计算机系统信息安全三、招生对象通过学校组织的博士生人数考试招收合格的博士生源有：1．应届硕士毕业生2．提前攻博硕士生3．往届硕士或同等学历四、学习年限1．一般情况下，学习年限为三年2．特别优秀者可适当提前3．来不及完成博士论文者可适当延长五、课程设置现代科学技术革命与马克思主义第一外语第二外语计算机科学技术进展软件自动化先进操作系统高性能并行计算软件形式化方法巨量并行算法多媒体技术进展分布式人工智能可视化技术及应用机器学习与神经网络机器学习与数据挖掘信息安全基础六、培养方式博士生招生录取时明确导师，由导师负责成立指导小组，制定培养计划。

由博士生导师和培养小组负责全部培养工作。

公共课以讲授为主，辅以自学。

根据研究方向和科研工作的需要，选读若干门专业选修课。

专业课以讲授、自学、讨论相结合的形式，要求博士生阅读有关的专业文献，参加讨论班、学术报告等各种学术活动。

七、考核方式1．公共课以笔试考核为主。

2．专业课以笔试、撰写专题报告等形式进行考核，着重检查博士生对专业知识的掌握情况、综合分析问题的能力及从事研究与开发的技能。

量子计算的并行性与分布式计算技术引言：在当今数字化时代，计算科学和技术的发展已经突飞猛进。

然而，如今的计算机技术仍然面临着一些严重的限制，比如计算速度和处理能力的瓶颈。

而量子计算的出现为我们提供了一种全新的解决方案。

量子计算的并行性与分布式计算技术被认为是进一步释放计算潜力的关键因素。

本文将就这个主题展开讨论。

1. 量子计算的并行性量子计算利用量子力学的原理，通过利用量子比特（qubit）的量子叠加和量子纠缠的特性来进行计算。

与传统计算机使用的位（bit）只能表示0或1不同，量子比特可以同时表示0和1的叠加态。

这使得量子计算具备了巨大的并行计算能力。

在传统计算机中，处理大规模计算问题时，常常需要将问题分解成多个子问题分别处理，然后将结果合并。

然而，这种分解方式往往会带来额外的时间和空间开销。

而量子计算则能够同时处理多个子问题，从而显著提高计算效率。

2. 量子计算的优势与挑战尽管量子计算具备强大的并行计算能力，但要实现真正可靠和可用的量子计算机仍然面临着多个挑战。

首先，量子比特的存在和操作十分脆弱，容易受到环境噪音的干扰。

这导致了量子计算中的错误率较高，需要应对错误纠正和容错技术的挑战。

其次，量子计算的规模扩展也是一个重要问题。

目前，实验室中的量子计算机只有数十个量子比特，而要处理实际的大规模计算问题，需要上千甚至上万个量子比特。

如何实现可扩展性是一个亟待解决的问题。

3. 分布式计算技术的应用分布式计算是指将计算任务分布到多台计算机上，通过网络连接协同工作，从而提高计算速度和处理能力。

分布式计算已经在许多领域得到应用，如大数据分析、云计算等。

在量子计算中，分布式计算技术也起到了重要的作用。

由于量子计算的实现存在一定的限制和挑战，分布式计算可以通过将计算任务分配到多个量子计算资源上来解决这些问题。

这种方式可以提高计算的可靠性和效率，进一步释放量子计算的潜力。

4. 量子计算与分布式计算的结合量子计算的并行性与分布式计算技术之间存在一定的相互关系和结合点。

并行计算中的数据并行技术分析随着计算机技术的不断发展和进步，人们对处理大规模数据的需求也越来越迫切。

并行计算技术应运而生，成为解决大规模数据处理问题的有效手段之一。

其中，数据并行技术是一种重要的并行计算技术，可以充分利用计算机系统中的多个计算单元，同时处理大规模的数据集。

在并行计算中的数据并行技术中，数据被划分成多个较小的部分，这些部分被同时发送到不同的计算节点上，每个节点负责处理其中的一部分数据。

这种并行处理方式具有以下几个优点。

首先，数据并行技术可以充分利用多个计算节点的计算能力。

通过将数据划分成多个部分，每个计算节点都可以独立地处理自己负责的数据部分，从而实现了并行处理。

这样，可以大大提高数据的处理速度和计算的效率。

其次，数据并行技术可以有效解决大规模数据的存储和传输问题。

在数据并行处理过程中，数据被划分成多个部分，并且分散存储在不同的计算节点上。

这样一来，不仅可以避免单个计算节点存储大规模数据的压力，还可以通过并行传输技术将数据块同时发送到各个计算节点上，加快数据传输速度，提高数据访问效率。

另外，数据并行技术还能够提高系统的可扩展性和容错性。

由于数据被划分成多个部分并分布在不同的计算节点上，因此系统可以根据需要增加或减少计算节点的数量，进而实现系统规模的扩展。

同时，由于数据并行处理具有分布式特点，即使某个计算节点发生故障，其他节点仍然可以继续处理分配给它们的数据部分，保证了整个系统的容错性。

在使用数据并行技术进行并行计算时，需要考虑如何进行数据的划分和分配，以及对数据的处理方式。

首先，数据的划分和分配需要根据具体的应用需求和系统架构进行决策。

一般来说，可以按照数据的纵向划分和横向划分两种方式进行。

纵向划分是将数据划分为多个子集，每个子集包含不同的属性或特征，用于不同的计算节点进行处理；横向划分是将数据划分为多个子集，每个子集包含相同的属性或特征，但不同的数据对象，用于不同的计算节点进行处理。

并行程序设计原理随着计算机技术的飞速发展，计算机系统的处理能力不断提高，但是单个处理器的性能已经无法满足现代应用的大量计算需求。

人们开始将多个处理器组成一个并行计算机系统，以提高处理能力。

并行计算机系统具有多个处理器，并且这些处理器能够同时处理不同的任务，从而提高计算能力。

利用并行计算机系统开发并行程序需要特定的技术和方法。

本文将介绍并行程序设计的原理。

1. 并行处理的基本原理并行处理是指多个处理器同时执行不同的任务。

在并行计算机系统中，每个处理器都可以独立地执行任务，而这些处理器之间通过共享存储器进行通信和数据交换。

（1）任务分配：并行处理需要将任务分配给多个处理器，以实现多个处理器的协同工作。

（2）通信与同步：并行处理需要处理器之间进行通信和同步，确保数据的正确性和计算的一致性。

（3）负载均衡：在并行计算机系统中，要保证所有处理器都得到合理的任务分配，以实现尽可能平衡的负载，从而提高整个系统的效率和性能。

2. 并行程序的基本特点并行程序具有一下几个特点：（1）可扩展性：并行程序可以随着处理器数量的不断增加而提高计算能力，形成高性能的计算机系统。

（2）复杂性：并行程序处理的问题一般比串行程序复杂，需要更多的算法和技巧，也需要更加严格的编程规范和方法。

（3）可重复性：并行程序的结果应该是可重复的，即在多次执行相同的任务时得到相同的结果。

（4）可移植性：并行程序应该具有可移植性，即可以在不同的计算机系统中执行，而不需要对程序进行太多的修改。

（1）分解问题：设计并行程序需要将整个问题分解成多个子问题，以方便并行计算。

（2）任务调度：设计并行程序需要合理地安排任务的执行顺序，以尽可能避免处理器的空闲时间，提高计算效率。

4. 并行程序的设计方法在设计并行程序时，需要遵循一些基本的方法：（1）数据并行：数据并行是指将数据分成多个部分，分配给不同的处理器并行处理。

这种方法适用于数据独立性较强的问题。

（4）管道并行：管道并行是指将整个计算过程分成多个部分，每个部分交替执行。

并行与分布式计算随着计算机技术的不断发展，人们对于计算速度的需求也愈发迫切。

并行与分布式计算作为一种解决方案，逐渐成为计算领域的热门话题。

本文将从并行计算和分布式计算的概念、特点、应用以及发展趋势等方面进行探讨。

一、并行计算的概念与特点并行计算是指将一个大任务拆分成多个小任务，同时在多个处理器上进行处理，以提高计算速度的方法。

其主要特点如下：1.任务拆分：并行计算将任务分解成独立的子任务，并且这些子任务之间没有依赖关系。

每个子任务可以在不同的处理器上同时进行计算。

2.同步协作：并行计算中的各个处理器需要相互协作，按照一定的算法和规则进行数据交换和同步，确保各个子任务能够正确地完成计算。

3.资源共享：并行计算中的各个处理器可以共享计算资源，例如内存、存储等。

这种共享使得计算效率更高，可以处理更加复杂的问题。

二、分布式计算的概念与特点分布式计算是指将一个大任务分布到多个计算机节点上进行处理，通过网络进行通信与协作，最终得出计算结果的方法。

其主要特点如下：1.任务分布：分布式计算将任务分布到多个计算机节点上进行处理，每个节点独立负责一部分计算任务。

2.数据通信：分布式计算通过网络通信来传递数据和协调计算节点之间的关系。

需要确保数据的可靠传输和正确性。

3.容错性：分布式计算系统需要具备较高的容错性，即在个别计算节点发生故障时，能够继续保持可用状态，不影响整体计算的进行。

三、并行与分布式计算的应用领域并行与分布式计算在许多领域都有着广泛的应用，其中包括但不限于以下几个方面：1.科学计算：并行与分布式计算在物理、化学、生物等科学领域中得到了广泛应用。

通过将复杂的计算任务分布到多个处理器或计算节点上进行并行计算，可以大大提高科学计算的效率。

2.数据处理：在大数据处理领域，如数据挖掘、机器学习等，通过并行与分布式计算可以加快数据处理速度，提高数据分析的精度和效果。

3.图像处理：并行与分布式计算可用于图像处理、视频编解码等方面。

085211 计算机技术（Computer Technology）全日制攻读计算机技术领域工程硕士专业学位研究生培养方案培养单位：计算机学院（211）测绘遥感信息工程国家重点实验室（619）一、培养目标培养掌握计算机技术领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，具有较强的解决实际问题的能力，能够独立承担专业技术或管理工作，具有良好的职业素养的高层次、应用型专门人才。

具体要求为：1.拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。

2.掌握本领域的基础理论、先进技术方法和手段，在领域的某一方向具有独立从事工程设计、工程实施，工程研究、工程开发、工程管理等能力。

3.掌握一门外国语。

二、领域简介计算机技术领域重点研究如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。

计算机技术是信息社会中的核心技术，也是实现现代化的关键技术之一。

作为一门新兴的技术，计算机技术在短短的几十年内获得了空前的发展，其应用已渗透到社会生产、生活的各个方面。

计算机技术的应用不仅正在改变着人类生产和生活的方式，而且在一定程度上决定着许多学科的新发展，并在很大程度上影响和改变着各国综合国力的对比，是人们竞相发展的重要技术领域。

本领域包括计算机软、硬件系统的设计、开发以及与其它领域紧密相关的应用系统的研究、开发和应用，涉及计算机科学与技术学科理论、技术和方法等。

本领域的主要研究方向：计算机系统结构，包括绿色计算机系统结构、并行与分布式计算、云计算技术、高性能计算、信息存储、嵌入式系统、物联网、无线网络技术、全光网络技术、网络编码技术、网络工程；计算机软件与理论，包括软件开发方法、高可信软件、嵌入式软件、面向服务的软件工程、分布与并行处理、智能计算方法、复杂数据管理、Web信息搜索、数据挖掘与智能分析；计算机应用技术，包括计算机图形图像处理、知识工程、生物信息、自然语言处理技术、仿真与决策技术、计算机辅助技术、多媒体技术应用、协同计算技术、空间信息技术；信息安全，包括密码学、网络安全、可信计算、信息系统安全、信息安全应用技术、可信数据管理、内容安全、空天信息安全；数字影视技术，包括影视计算机系统、影视存储与挖掘、影视内容传播、影视设计与制作、影视内容版权保护；安防应急信息技术，包括安防应急信息处理、安防应急信息安全、安防应急信息系统。

计算机科学与技术、软件工程、网络空间信息安全等计算机类学科,统称为计算学科，它是从电子科学与工程和数学发展来的。

计算学科通过在计算机上建立模型和系统，摹拟实际过程进行科学调查和研究,通过数据搜集、存储、传输与处理等进行问题求解，包括科学、工程、技术和应用。

其科学部份的核心在于通过抽象建立模型实现对计算规律的研究；其工程部份的核心在于根据规律，低成本地构建从基本计算系统到大规模复杂计算应用系统的各类系统;其技术部份的核心在于研究和发明用计算进行科学调查与研究中使用的基本手段和方法;其应用部份的核心在于构建、维护和使用计算系统实现特定问题的水解。

其根本问题是“什么能、且如何被有效地实现自动计算”，学科呈现抽象、理论、设计三个学科形态，除了基本的知识体系，更有学科方法学的丰富内容.计算学科已经成为基础技术学科。

随着计算机和软件技术的发展，继理论和实验后，计算成为第三大科学研究范型，从而使计算思维成为现代人类重要的思维方式之一.信息产业成为世界第一大产业，信息技术的发展，正在改变着人们的生产和生活方式,离开信息技术与产品的应用,人们将无法正常生活和工作。

所以，没有信息化,就没有国家现代化；没有信息安全，就没有国家安全.计算技术是信息化的核心技术，其应用已经深人各行各业.这些使计算学科、计算机类专业人材在经济建设与社会发展中占有重要地位。

计算机技术与其他行业的结合有着广阔的发展前景，“互联网+” “中国创造2025”等是很好的例子。

计算机类专业的主干学科是计算学科，相关学科有信息与通信工程和电子科学与技术。

计算机类专业包括计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程等专业，相关专业包括电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、信息工程等电子信息类专业，以及自动化专业。

计算机类专业承担着培养计算机类专业人材的重任，本专业类的大规模、多层次、多需求的特点，以及社会的高度认可，使其成为供需两旺的专业类。

高性能计算的应用与技术高性能计算是指利用大规模并行处理机，通过并行计算技术和分布式存储技术，以及其他相关技术手段，在有限时间内，达到处理大量数据、实现高负载处理的目的。

高性能计算已经广泛应用于计算机科学、工程、天文学、气象学、生物学、医学、金融等领域。

本文将着重探讨高性能计算的应用和技术。

一、高性能计算的应用高性能计算的应用领域非常广泛，以下是其中几个重要的应用领域：1. 气象学高性能计算可广泛应用于气象学，解决气象学模拟和预测问题。

其中，最出名的就是大气环流模拟，包括热带气旋的形成、演变和消散、降水和风速分布等。

气象学的模拟需要在大量计算机上实现并行计算，以达到预测准确性和可信度。

高性能计算在气象学中的应用，为预测台风、暴雨等天气问题提供了重要帮助。

2. 生物学生物学是一个多学科交叉应用的科学，可应用高性能计算来模拟、分析和研究生物大分子的结构、功能、相互作用等问题。

生物学研究问题的复杂性和规模远远超过了传统的计算方法所能处理。

高性能计算可以将复杂的计算分解成小块，并将其并行处理。

因此，高性能计算在生物学领域中具有广泛的应用，不仅可以模拟复杂分子的动态性能，还可以对分子设计进行分类、验证和分析。

3. 天文学天文学是一个高精度科学领域，需要各种天文数据的计算和模拟。

高性能计算技术使得这种数据处理和模拟变得更加有效。

高性能计算在天文学中的主要应用包括：恒星形成、星系动力学、黑洞等从天文观测数据中推导出的宇宙演化等。

4. 金融金融方面的数据处理，往往涉及到海量数据和复杂的计算过程。

高性能计算技术在金融领域中的应用，不仅可以处理复杂的金融数据，还可以进行风险分析和财务分析。

金融工程需要从大量的市场和交易数据中提取信号，对成交量、价格涨跌等情况进行统计分析，从而预测市场走势。

高性能计算可以处理更多的数据，尽可能精确的预测市场的未来走势。

二、高性能计算的关键技术高性能计算的应用离不开先进的技术手段，以下是其中几个重要的技术：1. 并行计算技术并行计算是指将一台机器的大计算任务分成多个小任务并行计算，以大大缩短处理时间。

计算机科学与技术专业就业前景篇一：计算机科学与技术专业就业前景和就业方向培养要求本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。

培养目标计算机科学与技术，亦即计算机科学与技术专业。

下属三个二级学科，本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。

主要课程修业年限：四年授予学位：工学或理学学士主干学科：计算机科学与技术主要课程，电路原理、模拟电子技术、数字逻辑、数值分析、计算机原理、微型计算机技术、计算机系统结构、计算机网络、高级语言、汇编语言、数据结构、操作系统、数据库原理、编译原理、图形学、人工智能、计算方法、离散数学、概率统计、线性代数以及算法设计与分析、人机交互、面向对象方法、计算机英语等。

主要实践性教学环节：包括电子工艺实习、硬件部件设计及调试、计算机基础训练、课程设计、计算机工程实践、生产实习、毕业设计(论文)。

主要学习内容(以北京大学课程设置为例):全校必修课:英语等大类必修课:高等数学,线性代数,力学,电磁学,信息科学技术概论,微电子与电路基础,基础电路实验,计算概论,数据结构与算法,程序设计实习专业必修:专业数学理论基础类(算法设计与分析、集合论图论、概率统计、代数结构与组合数学、数理逻辑)、硬件基础类(数字逻辑设计、微机原理、计算机组织与体系结构)、系统软件基础类(编译原理、操作系统)专业方向组合选修:(a)计算机理论:人工智能导论、数值计算、理论计算机科学基础、信息论、随机过程、机器学习、信号与系统(b)计算机专业核心课:程序设计语言、数据库、汇编语言、计算机图形学、面向对象技术、数字图像处理、人机交互、信息安全引论、软件工程、数字媒体技术基础(c)计算机实用技术:Window程序设计,Java,Linu某程序设计,Web概论,语言统计与分析、科技交流与写作、SOA概论、EMC-存储技术、开源中间件技术概论、自然语言处理导论、初等数论、现代信息检索导论就业方向本专业学生毕业后可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。