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D-IS. 2020年度(R02) >
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http://hdl.handle.net/10119/17001
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| タイトル: | GPGPUによる超大規模連立一次方程式の求解高速化に向けた省メモリ指向疎行列格納方式に関する研究 |
| 著者: | 河村, 知記 |
| 著者（別表記）: | かわむら, ともき |
| キーワード: | GPGPU
SpMV
Sparse matrix format
Data compression
FEM |
| 発行日: | Sep-2020 |
| 記述: | Supervisor: 井口 寧
情報科学研究科
博士 |
| タイトル（英語）: | GPGPUによる超大規模連立一次方程式の求解高速化に向けた省メモリ指向疎行列格納方式に関する研究 |
| 著者（英語）: | KAWAMURA, TOMOKI |
| 言語: | jpn |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/17001 |
| 学位授与番号: | 甲第1211号 |
| 学位授与年月日: | 2020-09-24 |
| 学位名: | 博士(情報科学) |
| 学位授与機関: | 北陸先端科学技術大学院大学 |
| 出現コレクション: | D-IS. 2020年度(R02) (Jun.2020 - Mar.2021)
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このアイテムのファイル:
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記述 |
サイズ | 形式 |
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| abstract.pdf | 要旨 | 25Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | paper.pdf | 本文 | 3788Kb | Adobe PDF | 見る/開く | | summary.pdf | 内容の要旨及び論文審査の結果の要旨 | 287Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
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