wave2D MPI和Open MP并行波扩散是混合实现。 注意：请勿复制此代码以完成作业

本书是美国Oregon州立大学的Michael J.Quinn教授在多年讲授“并行程序设计”课程的基础上编写而成的，主要介绍用C语言，并结合使用MPI和OpenMP进行并行程序设计，内容包括并行体系结构、并行算法设计、消息传递编程、Eratosthenes 筛法、Floyd 算法、性能分析、矩阵向量乘法、文档分类、蒙特卡洛法、矩阵乘法、线性方程组求解、有限差分方法、排序、快速傅立叶变换、组合搜索、共享存储编程、融合OpenMP和MPI以及5个附录。

“高性能计算之并行编程技术 —— MPI并行程序设计”是天河二号官方高性能编程指导性文档，对于天河二号的使用者来说，可能有一定的帮助。

一本非常好的MPI入门的书籍，简单易学，分享给大家，一起加油！

IBM Platform MPI是MPI的高性能生产质量实施，可以提高分布式计算环境下的应用程序的性能。不同于一些与特定技术保持一致的MPI，Platform MPI跨多个平台展现了一致的高性能 - 可以支持广泛的行业标准平台、互连和操作系统，以便帮助确保并行应用程序可于任意位置运行。

ImageDenoising-MPI-Metropolis-Hastings-MCMC

工控从业者的首选,我一直在用这个驱动，很好安装，也很好用，到现在还没有出现过问题

枚举排序是一种最简单的排序算法，该算法的具体思想是对每一个待排序的元素统计小于它的所有元素的个数，从而得到该元素最终处于序列钟的位置。对该算法的并行化是很简单的，假设对一个长为n的输入序列使用n个处理器进行排序，只需使每个处理器负责完成对其中一个元素的定位，然后将所有的定位信息集中到主进程钟，由主进程负责完成所有元素的最终排位。

matlab代码运行串行Python ADMM套索 使用ADMM解决Lasso问题的Python代码。 具有Open MPI的ADMM Lasso的串行和分布式版本。 原始代码（用Matlab和C ++编写）可以在找到。 要在终端中运行admm_lasso_MPI.py，请输入以下内容： mpirun -np number_of_processes python lasso_admm_MPI.py -i /path/to/input_file.h5 -o /path/to/output_file.h5 要查看参数的完整列表，请在终端中输入： python lasso_admm_MPI.py --help 生成正态分布随机数的稀疏矩阵的代码摘自 test_lasso_admm.py的输出应如下所示：

基于MPI的并行计算实现Jacobi迭代