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NFFT的一种新的理论推导及其在GPU上的实现。 (英语) Zbl 1432.65206号

摘要:从医学成像到射电天文学再到化学模拟,高效计算非等间距快速傅里叶变换(NFFT)一直是各种应用领域中的一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于网格算法的NFFT理论推导,并提出了在CPU和GPU上实现正向NFFT及其逆NFFT的新策略。基于GPU的版本,即CUNFFT,采用了CUDA(计算统一设备架构)技术,支持细粒度的并行计算方案。针对不同的窗函数,讨论了算法中引入的近似误差。最后,进行了基准计算,以说明NFFT和CUNFFT的准确性和性能。结果表明,CUNFFT不仅具有较高的精度,而且在CPU上大大快于传统NFFT。

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65T50型 离散和快速傅里叶变换的数值方法
65岁10岁 特定类别建筑的数值算法
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全文: 内政部

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