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基于MPI的并行MLFMA研究任务书
一、任务背景
现代雷达信号处理开发日益趋向于高精度、高效率和高可靠性。在信号处理领域，多极子快速多极子算法（MLFMA）是一种有效的求解电磁散射问题的方法。该方法可以利用稀疏矩阵的性质，将计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)，显著提高了计算效率。然而，在大规模场景下，传统串行MLFMA方法的计算时间仍然很长，很难满足实时或近实时计算的要求。
为了充分利用并行计算资源，实现高效可扩展的MLFMA计算，实现雷达信号处理的高精度、高效率和高可靠性，本研究将基于MPI（MessagePassingInterface）并行计算框架来研究并实现MLFMA并行化计算。
二、研究目标
本研究的主要目标是利用MPI并行计算框架，实现MLFMA算法的并行化计算，提高计算效率和可扩展性。具体研究目标如下：
1.掌握MLFMA算法的基本理论和串行计算方法；
2.了解MPI并行计算框架的基本原理和使用方法；
3.研究MPI并行计算框架在MLFMA算法中的应用；
4.设计并实现MPI并行化的MLFMA计算程序；
5.分析MPI并行化的MLFMA程序的性能和可扩展性；
6.探究并行化算法在高维问题和大规模场景下的性能优化方法。
三、研究内容
1.MLFMA算法基础理论和串行计算方法的学习：详细学习MLFMA算法的相关理论知识，掌握其计算方法和过程，并熟悉MLFMA的串行计算过程。
2.MPI并行计算框架的基本原理和使用方法的学习：详细学习MPI并行计算框架的基本原理和使用方法，包括MPI程序的编写、调试和执行等。
3.MPI并行化的MLFMA算法的研究和实现：结合MPI并行计算框架，实现并行化的MLFMA计算程序。并评估计算效果和计算效率。
4.高维问题和大规模场景下的性能优化研究：探究并行化算法在高维问题和大规模场景下的性能优化方法，提高计算效率和可扩展性。
5.完善实验环境：继续优化并行化算法，完善与MPI并行计算框架集成的应用环境，以及优化计算性能。
四、计划进度
1.第一周：学习MLFMA算法基础理论。
2.第二周：学习MPI并行计算框架的基本原理和使用方法。
3.第三周：研究MPI并行化的MLFMA算法。
4.第四周：实现MPI并行化的MLFMA计算程序。
5.第五周：性能和可扩展性分析。
6.第六周：高维问题和大规模场景下的性能优化研究。
7.第七周：完善实验环境，进一步优化算法。
8.第八周：总结研究成果，完成任务书撰写。
五、参考文献
1.M.Chew.“Fasthigh-frequencyelectromagneticmodelingforwireantennasandscatterertation”.Ph.D.dissertation,CaliforniaInstituteofTechnology,1987.
2.JiangtaoHuang,TianChen,JieChen,XiaoxuanLin,ChuanQin.“CentralscratchpadcachedesignforFPGA-basedparalleladaptivemeshrefinement”.JournalofParallelComputing.2017,63:13-27.
3.梁宝武.“均匀平面波平面波面源快速多极子算法的研究”.固体与液体力学进展.2008,28(2):121-127.
4.C.J.PenneyandR.F.Harrington.“Numericalsolutionofintegralequationsforelectromagneticscatteringusingasub-domainmathchingtechnique”.IEEETransactionsonAntennasandPropagation,29(2):235-241,1981.
5.Wikipedia:MessagePassingInterface（MPI）.