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分布式巨正则Monte Carlo模拟算法的研究与实现

2020-11-22阅读(584)

分布式巨正则Monte Carlo模拟算法的研究与实现

论文摘要

本项科研工作的目的是实现一个可用于模拟纳米尺度孔或缝中受限Lennard-Jones 流体密度分布的巨正则Monte Carlo 系统,并使这个系统有较高的收敛速度。Monte Carlo 模拟在数学、物理和工程技术领域有着广泛的应用,具有算法简单,灵活性强等特点。但该方法受到了收敛速度的限制,同时若想增加一位精度,需要增加近100 倍的计算量。为了提高巨正则Monte Carlo 模拟的效率和速度,本文在现有的单机版的巨正则Monte Carlo 模拟系统的基础上提出了一种分布式的巨正则Monte Carlo 算法,并进行了实现。整个分布式系统呈献给使用者的是一个与单机版的巨正则Monte Carlo 系统完全一致的界面,参与计算的局域网内的其它客户机对分布式巨正则Monte Carlo 模拟系统的使用者透明。该算法使用RMI、Applet、Servlet、JSP 等技术协同局域网内多台自治的计算同时进行模拟计算,并且通过系统动态调整不同客户机上的任务量,实现客户机的负载平衡。通过动态检测非发起计算的客户机在模拟过程中的状态,可以将失效节点上的任务自动迁移到其它的节点,从而保证了个别节点失效时,模拟的正常进行。本文使用加权和算法处理各个客户端返回的模拟结果,保证迭代次数多的客户机的结果保持高的优先级。提高了结果处理的合理性。本文也比较了使用不同数目客户端时的模拟的收敛速度,并且通过优化各客户端和服务器的通信频率,取得了较高的加速比。使用本文实现的巨正则Monte Carlo 系统,模拟了纳米尺度孔和缝中受限Lennard-Jones 流体的密度分布,并与使用密度泛函理论（DFT）和使用单机版的Monte Carlo 模拟得出的结果进行了相互比较,其中DFT 结果与分布式Monte Carlo 结果基本吻合,单机版Monte Carlo 方法的结果与分布式巨正则Monte Carlo 结果完全一致,比较结果很好的印证了本文提出的算法的正确性。由于本文实现的分布式巨正则Monte Carlo 系统需要模拟具有不同墙势的纳米尺度孔和缝中的密度分布,通过利用Spring 的动态依赖注射技术把系统对墙势的依赖关系的确定推迟到运行期,使系统可以动态的更换所需的墙势,从而提高了系统的可重用性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 1.1 Monte Carlo 算法
  • 1.1.1 Monte Carlo 算法产生与发展原因
  • 1.1.2 Monte Carlo 算法发展现状
  • 1.2.3 不同系综的 Monte Carlo
  • 1.2 分布式系统
  • 1.2.1 分布式系统的产生
  • 1.2.2 分布式系统发展的原因
  • 1.2.3 分布式系统的发展与现状
  • 1.3 本文的工作
  • 1.4 参考文献
  • 第二章 分布式巨正则 Monte Carlo 算法实现环境及技术简介
  • 2.1 J2EE 平台
  • 2.1.1 JAVA Servlet 技术
  • 2.1.2 Java Service Page（JSP）
  • 2.1.3 Remote Method Invocation （RMI）
  • 2.2 Java Applet 简介
  • 2.2.1 基本的 Applet 的结构
  • 2.2.2 Applet的装载过程
  • 2.2.3 Applet的安全机制
  • 2.3 Struts框架
  • 2.3.1 Struts的工作流程
  • 2.4 Ant
  • 2.4.1 Ant 简介
  • 2.4.2 Ant 项目构建文件
  • 2.5 参考文献
  • 第三章 巨正则Monte Carlo模拟系统
  • 3.1 计算机模拟简介
  • 3.2 巨正则Monte Carlo模拟得基本算法
  • 3.2.1 基本算法
  • 3.2.2 使用元胞列表（Cell Index）法降低时间复杂度
  • 3.3 巨正则Monte Carlo模拟系统的分析与设计
  • 3.3.1 场景描述
  • 3.3.2 需求
  • 3.3.3 系统的设计
  • 3.3.4 系统对墙对象的依赖关系的动态注入
  • 3.4 小结
  • 3.5 参考文献
  • 第四章 分布式巨正则 Monte Carlo 模拟系统
  • 4.1 引言
  • 4.2 分布式巨正则 Monte Carlo 模拟系统业务功能模块的设计与实现
  • 4.2.1 设计目标
  • 4.2.2 场景描述
  • 4.2.3 客户端Applet和服务器端Servlet通信方式的选择
  • 4.2.4 系统类图的创建
  • 4.2.5 系统协作图的创建
  • 4.2.6 通过 RMI 回调 Applet 的实现
  • 4.2.7 使用 Servlet 提供 RMI 服务
  • 4.2.8 模拟结果的加权和处理算法
  • 4.2.9 客户端负载平衡的动态调度算法
  • 4.3 Applet 下载模块的设计与实现
  • 4.3.1 模块中定义的类
  • 4.3.2 下载ClientApplet事件的顺序图
  • 4.3.3 tomcat的配置文件web.xml
  • 4.4 模拟速度的比较
  • 4.5 小结
  • 4.6 参考文献
  • 第五章 使用分布式 GCMC 系统模拟受限流体的密度分布
  • 5.1 引言
  • 5.2 分布式巨正则 Monte Carlo 模拟系统的部分模拟结果
  • 5.2.1 狭缝中 Lennard-Jones 流体的密度分布
  • 5.2.2 方孔中 Lennard-Jones 流体的密度分布
  • 5.2.3 Monte Carlo 模拟结果和 DFT 结果的比较
  • 5.2.4 分布式 Monte Carlo 的模拟结果与单机 Monte Carlo 的模拟结果的比较
  • 5.3 小结
  • 5.4 参考文献
  • 第六章 结论
  • 6.1 总结
  • 6.2 工作展望
  • 6.3 参考文献
  • 成 果
  • 致 谢

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