操作系统实验四_矩阵算法
操作系统实验四
完成人：学号：日期：
【实验内容】
在Windows和Linux操作系统上，分别利用Windows API和pthreads API，实现矩阵乘法。
具体要求见”Operating System Concepts(Seventh Edition)”Chapter 4后的Project（p149-151）。
【实验目的】
通过实验，理解线程的概念，掌握在不同操作系统上创建和管理线程的方法，初步掌握多线程编程技术，并能使用不同操作系统提供的调试工具调试多线程程序。
【设计思路】
矩阵相乘中，对于结果矩阵的每一个元素都创建一个线程而求得。
创建线程时，传递参数i, j表示该线程要求第i行第j列的值。
【流程图】
【主要数据结构及其说明】
struct v //作为传递参数的结构体
{
int row;
int col;
};
【源程序并附上注释】
Windows操作系统下的代码：
#include
#include
#define M 3
#define K 2
#define N 3
int A[M][K] = { {1, 4}, {2, 5}, {3, 6} };
int B[K][N] = { {8, 7, 6}, {5, 4, 3} };
int C[M][N];
//作为参数传递的结构体
struct v
{
int row;
int col;
};
//线程的执行函数
DWORD WINAPI Multi(LPVOID Param)
{
struct v * data = (struct v *)Param;
DWORD sum = 0;
int k;
for (k = 0; k < K; ++k)
sum += A[data->row][k] * B[k][data->col];
C[data->row][data->col] = sum;
return 0;
}
int main(int argc, int **argv[])
{
DWORD ThreadId[M * N];
HANDLE ThreadHandle[M * N];
//创建m*n个子进程，分别求出结果矩阵的值
int i, j;
for (i = 0; i < M; ++i)
{
for (j = 0; j < N; ++j)
{
struct v * Param = (struct v *)malloc(sizeof(struct v));
Param->col = j;
Param->row = i;
ThreadHandle[i * N + j] = CreateThread(
NULL,
0,
Multi,
Param,
0,
&ThreadId[i * N + j]);
}
}
WaitForMultipleObjects((M * N), ThreadHandle, TRUE, INFINITE); //等待全部子进程结束for (i = 0; i < M * N; ++i)
CloseHandle(ThreadHandle[i]);
//打印结果
for (i = 0; i < M; ++i)
{
for (j = 0; j < N; ++j)
printf("%-4d", C[i][j]);
printf("\n");
}
system("pause");
return 0;
}
Linux操作系统下的代码:
#include
#include
#include
#define M 3
#define K 2
#define N 3
int A[M][K] = { {1, 4}, {2, 5}, {3, 6} };
int B[K][N] = { {8, 7, 6}, {5, 4, 3} };
int C[M][N];
struct v
{
int row; //row
int col; //column
};
void *runner(void *param);
int main(int argc, char *argv[])
{
pthread_t tid[M * N];
pthread_attr_t attr;
int i, j;
for (i = 0; i < M; ++i)
{
for (j = 0; j < N; ++j)
{
struct v *value = (struct v *)malloc(sizeof(struct v));
value->row = i;
value->col = j;
pthread_attr_init(&attr);
pthread_create(&tid[i * M + j], &attr, runner, value);
//pthread_join(tid[i * M + j], NULL);
}
}
for (i = 0; i < M * N; ++i)
pthread_join(tid[i], NULL);
for (i = 0; i < M; ++i)
{
for (j = 0; j < N; ++j)
printf("%-4d", C[i][j]);
printf("\n");
}
return 0;
}
void *runner(void *param)
{
struct v * data = (struct v *)param;
int k, sum = 0;
for (k = 0; k < K; ++k)
{
sum += A[data->row][k] * B[k][data->col];
}
C[data->row][data->col] = sum;
pthread_exit(0);
}
【程序运行时的初值和运行结果】
Windows操作系统下的结果：
Linux操作系统下的结果：
【实验体会】
多个线程来解决同一问题在实际应用中很普遍，而且有很大作用。
山东大学操作系统实验报告4进程同步实验
山东大学操作系统实验报告4进程同步实验
计算机科学与技术学院实验报告 实验题目：实验四、进程同步实验学号： 日期：20120409 班级：计基地12 姓名： 实验目的： 加深对并发协作进程同步与互斥概念的理解，观察和体验并发进程同步与互斥 操作的效果，分析与研究经典进程同步与互斥问题的实际解决方案。了解 Linux 系统中 IPC 进程同步工具的用法，练习并发协作进程的同步与互斥操作的编程与调试技术。 实验内容： 抽烟者问题。假设一个系统中有三个抽烟者进程，每个抽烟者不断地卷烟并抽烟。抽烟者卷起并抽掉一颗烟需要有三种材料：烟草、纸和胶水。一个抽烟者有烟草，一个有纸，另一个有胶水。系统中还有两个供应者进程，它们无限地供应所有三种材料，但每次仅轮流提供三种材料中的两种。得到缺失的两种材料的抽烟者在卷起并抽掉一颗烟后会发信号通知供应者，让它继续提供另外的两种材料。这一过程重复进行。请用以上介绍的 IPC 同步机制编程，实现该问题要求的功能。 硬件环境： 处理器：Intel? Core?i3-2350M CPU @ 2.30GHz ×4 图形：Intel? Sandybridge Mobile x86/MMX/SSE2 内存：4G 操作系统：32位 磁盘：20.1 GB 软件环境： ubuntu13.04 实验步骤： （1）新建定义了producer和consumer共用的IPC函数原型和变量的ipc.h文件。
（2）新建ipc.c文件，编写producer和consumer 共用的IPC的具体相应函数。 （3）新建Producer文件，首先定义producer 的一些行为，利用系统调用，建立共享内存区域，设定其长度并获取共享内存的首地址。然后设定生产者互斥与同步的信号灯，并为他们设置相应的初值。当有生产者进程在运行而其他生产者请求时，相应的信号灯就会阻止他，当共享内存区域已满时，信号等也会提示生产者不能再往共享内存中放入内容。 （4）新建Consumer文件，定义consumer的一些行为，利用系统调用来创建共享内存区域，并设定他的长度并获取共享内存的首地址。然后设定消费者互斥与同步的信号灯，并为他们设置相应的初值。当有消费进程在运行而其他消费者请求时，相应的信号灯就会阻止它，当共享内存区域已空时，信号等也会提示生产者不能再从共享内存中取出相应的内容。 运行的消费者应该与相应的生产者对应起来，只有这样运行结果才会正确。
矩阵连乘最佳加括号方式-动态规划算法
矩阵连乘最佳加括号方式－动态规划算法 一、问题描述 给定n个矩阵{A1,A2,…,A n}，其中A i与A i+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。要算出这n个矩阵的连乘积A1A2…A n。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为： （1）单个矩阵是完全加括号的； （2）矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C 的乘积并加括号，即A=(BC)。 例如，矩阵连乘积A1A2A3A4有5种不同的完全加括号的方式：（A1（A2（A3A4））），（A1（（A2A3）A4）），（（A1A2）（A3A4）），（（A1（A2A3））A4），（（（A1A2）A3）A4）。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序，这决定着作乘积所需要的计算量。若A是一个p×q矩阵，B是一个q×r矩阵，则计算其乘积C=AB的标准算法中，需要进行pqr次数乘。 为了说明在计算矩阵连乘积时，加括号方式对整个计算量的影响，先考察3个矩阵 {A1,A2,A3}连乘的情况。设这三个矩阵的维数分别为10×100，100×5，5×50。加括号的方式只有两种：（（A1A2）A3），（A1（A2A3）），第一种方式需要的数乘次数为10×100×5＋10×5×50＝7500，第二种方式需要的数乘次数为100×5×50＋10×100×50＝75000。第二种加括号方式的计算量时第一种方式计算量的10倍。由此可见，在计算矩阵连乘积时，加括号方式，即计算次序对计算量有很大的影响。于是，自然提出矩阵连乘积的最优计算次序问题，即对于给定的相继n个矩阵{A1,A2,…,A n}（其中矩阵A i的维数为p i-1×p i，i＝1,2,…,n），如何确定计算矩阵连乘积A1A2…A n的计算次序（完全加括号方式），使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 穷举搜索法的计算量太大，它不是一个有效的算法，本实验采用动态规划算法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。 二、算法思路
矩阵分析实验报告
矩 阵 分 析 实 验 报 告 学院：电气学院 专业：控制工程 姓名：XXXXXXXX 学号：211208010001
矩阵分析实验报告 实验题目 利用幂法求矩阵的谱半径 实验目的与要求 1、 熟悉matlab 矩阵实验室的功能和作用； 2、 利用幂法求矩阵的谱半径； 3、 会用matlab 对矩阵分析运算。 实验原理 理念 谱半径定义：设n n A C ?∈，1λ，2λ，3λ， ，j λ， n λ是A 的n 个特征值，称 ()max ||j j A ρλ= 为关于A 的谱半径。 关于矩阵的谱半径有如下结论： 设n n A C ?∈，则 （1）[]()()k k A A ρρ=； （2）2 2()()()H H A A AA A ρρ==。 由于谱半径就是矩阵的主特征值，所以实验换为求矩阵的主特征值。 算法介绍 定义：如果1λ是矩阵A 的特征值，并且其绝对值比A 的任何其他特征值的绝对值大，则称它为主特征值。相应于主特征值的特征向量1V 称为主特征向量。 定义：如果特征向量中最大值的绝对值等于单位值（例如最大绝对值为1），则称其为是归一化的。
通过形成新的向量' 12=c n V （1/）[v v v ]，其中c=v 且1max {},j i n i ≤≤=v v 可将特 征向量 '12n [v v v ]进行归一化。 设矩阵A 有一主特征值λ，而且对应于λ有唯一的归一化特征向量V 。通过下面这个称为幂法（power method ）的迭代过程可求出特征对λ，V ，从下列向量开始： []' 0=111X （1） 用下面递归公式递归地生成序列{}k X ： k k Y AX = k+11 1 k k X Y c += （2） 其中1k c +是k Y 绝对值最大的分量。序列{}k X 和{}k c 将分别收敛到V 和λ： 1lim k X V =和lim k c λ= （3） 注：如果0X 是一个特征向量且0X V ≠，则必须选择其他的初始向量。 幂法定理：设n ×n 矩阵A 有n 个不同的特征值λ1，λ2，···，，λn ，而且它们按绝对 值大小排列，即： 123n λλλλ≥≥≥???≥ (4) 如果选择适当的X 0，则通过下列递推公式可生成序列{[() ()( ) ]}12k k k k n X x x x '=???和 {}k c ： k k Y AX = (5) 和： 11 1k k k X Y c ++= (6) 其中： () 1k k j c x +=且{} ()()1max k k j i i n x x ≤≤= (7) 这两个序列分别收敛到特征向量V 1和特征值λ1。即： 1lim k k X V →∞ =和1lim k k c λ→∞ = (8) 算法收敛性证明 证明：由于A 有n 个特征值，所以有对应的特征向量V j ，j=1，2，···n 。而且它们是
矩阵连乘(数据结构)
动态规划——矩阵连乘的问题 《问题的引出》 看下面一个例子，计算三个矩阵连乘{A1，A2，A3}；维数分别为10*100 , 100*5 , 5*50 按此顺序计算需要的次数（（A1*A2）*A3）:10X100X5+10X5X50=7500次 按此顺序计算需要的次数（A1*（A2*A3））:10X5X50+10X100X50=75000次 所以问题是：如何确定运算顺序，可以使计算量达到最小化。 枚举显然不可，如果枚举的话，相当于一个“完全加括号问题”，次数为卡特兰数,卡特兰数指数增长，必然不行。 《建立递归关系》 子问题状态的建模（很关键）：令m[i][j]表示第i个矩阵至第j个矩阵这段的最优解。 显然如果i=j，则m[i][j]这段中就一个矩阵，需要计算的次数为0； 如果i>j，则m[i][j]=min{m[i][k]+m[k+1][j]+p[i-1]Xp[k]Xp[j]},其中k,在i与j 之间游荡，所以i<=k 所以计算顺序如上右图：相应的计算顺序对应代码为13-15行 m[1][n]即为最终求解，最终的输出想为（（A1（A2 A3））（（A4 A5）A6））的形式，不过没有成功，待思考... 1#include 北京科技大学计算机与通信工程学院 实验报告 实验名称： 学生姓名： 专业： 班级： 学号： 指导教师： 实验成绩：________________________________ 实验地点： 实验时间：2015年05月 一、实验目的与实验要求 1、实验目的 1对比矩阵乘法的串行和并行算法，查看运行时间，得出相应的结论；2观察并行算法不同进程数运行结果，分析得出结论； 2、实验要求 1编写矩阵乘法的串行程序，多次运行得到结果汇总； 2编写基于MPI，分别实现矩阵乘法的并行化。对实现的并行程序进行正确性测试和性能测试，并对测试结果进行分析。 二、实验设备（环境）及要求 《VS2013》C++语言 MPICH2 三、实验内容与步骤 实验1，矩阵乘法的串行实验 （1）实验内容 编写串行程序，运行汇总结果。 （2）主要步骤 按照正常的矩阵乘法计算方法，在《VS2013》上编写矩阵乘法的串行程序，编译后多次运行，得到结果汇总。 实验2矩阵乘法的并行化实验 3个总进程 5个总进程 7个总进程 9个进程 16个进程 四：实验结果与分析（一）矩阵乘法并行化 矩阵并行化算法分析： 并行策略：1间隔行带划分法 算法描述：将C=A*B中的A矩阵按行划分，从进程分得其中的几行后同时进行计算，最后通信将从进程的结果合并的主进程的C矩阵中 对于矩阵A*B 如图：进程1：矩阵A第一行 进程2：矩阵A第二行 进程3：矩阵A第三行 进程1：矩阵A第四行 时间复杂度分析： f(n) =6+2+8+k*n+k*n+k*n+3+10+n+k*n+k*n+n+2 (k为从进程分到的行数) 因此O(n)=(n)； 空间复杂度分析： 从进程的存储空间不共用，f(n)=n; 因此O(n)=(n); 2间隔行带划分法 算法描述：将C=A*B中的A矩阵按行划分，从进程分得其中的几行后同时进行计算，最后通信将从进程的结果合并的主进程的C矩阵中 对于矩阵A*B 如图：进程1：矩阵A第一行 进程2：矩阵A第二行 进程3：矩阵A第三行 进程3：矩阵A第四行 时间复杂度分析： f(n) =6+2+8+k*n+k*n+k*n+3+10+n+k*n+k*n+n+2 (k为从进程分到的行数) 因此O(n)=(n)； 空间复杂度分析： 从进程的存储空间不共用，f(n)=n; 因此T(n)=O(n); 计算机操作系统内存分配实验报告记录 ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 一、实验目的 熟悉主存的分配与回收。理解在不同的存储管理方式下，如何实现主存空间的分配与回收。掌握动态分区分配方式中的数据结构和分配算法及动态分区存储管理方式及其实现过程。 二、实验内容和要求 主存的分配和回收的实现是与主存储器的管理方式有关的。所谓分配，就是解决多道作业或多进程如何共享主存空间的问题。所谓回收，就是当作业运行完成时将作业或进程所占的主存空间归还给系统。 可变分区管理是指在处理作业过程中建立分区，使分区大小正好适合作业的需求，并且分区个数是可以调整的。当要装入一个作业时，根据作业需要的主存量查看是否有足够的空闲空间，若有，则按需要量分割一个分区分配给该作业；若无，则作业不能装入，作业等待。随着作业的装入、完成，主存空间被分成许多大大小小的分区，有的分区被作业占用，而有的分区是空闲的。 实验要求使用可变分区存储管理方式，分区分配中所用的数据结构采用空闲分区表和空闲分区链来进行，分区分配中所用的算法采用首次适应算法、最佳适应算法、最差适应算法三种算法来实现主存的分配与回收。同时，要求设计一个实用友好的用户界面，并显示分配与回收的过程。同时要求设计一个实用友好的用户界面,并显示分配与回收的过程。 三、实验主要仪器设备和材料 实验环境 硬件环境：PC或兼容机 软件环境：VC++ 6.0 四、实验原理及设计分析 某系统采用可变分区存储管理，在系统运行当然开始，假设初始状态下，可用的内存空间为640KB，存储器区被分为操作系统分区（40KB）和可给用户的空间区（600KB）。 （作业1 申请130KB、作业2 申请60KB、作业3 申请100KB 、作业2 释放 60KB 、作业4 申请 200KB、作业3释放100KB、作业1 释放130KB 、作业5申请140KB 、作业6申请60KB 、作业7申请50KB） 当作业1进入内存后，分给作业1（130KB），随着作业1、2、3的进入，分别分配60KB、100KB，经过一段时间的运行后，作业2运行完毕，释放所占内存。此时，作业4进入系统，要求分配200KB内存。作业3、1运行完毕，释放所占内存。此时又有作业5申请140KB，作业6申请60KB，作业7申请50KB。为它们进行主存分配和回收。 1、采用可变分区存储管理，使用空闲分区链实现主存分配和回收。 空闲分区链：使用链指针把所有的空闲分区链成一条链，为了实现对空闲分区的分配和链接，在每个分区的起始部分设置状态位、分区的大小和链接各个分区的前向指针，由状态位指示该分区是否分配出去了；同时，在分区尾部还设置有一后向指针，用来链接后面的分区；分区中间部分是用来存放作业的空闲内存空间，当该分区分配出去后，状态位就由“0”置为“1”。 设置一个内存空闲分区链，内存空间分区通过空闲分区链来管理，在进行内存分配时，系统优先使用空闲低端的空间。 设计一个空闲分区说明链，设计一个某时刻主存空间占用情况表，作为主存当前使用基础。初始化空间区和已分配区说明链的值，设计作业申请队列以及作业完成后释放顺序，实现主存的分配和回收。要求每次分配和回收后显示出空闲内存分区链的情况。把空闲区说明 《操作系统》实验报告 实验序号： 4 实验项目名称：进程控制 Printf(“child Complete”); CloseHandle(pi.hProcess); CloseHandle(pi hThread); ﹜ 修改后: #include 实验任务:写出程序的运行结果。 4．正在运行的进程 （2）、编程二下面给出了一个使用进程和操作系统版本信息应用程序(文件名为4-5.cpp)。它利用进程信息查询的API函数GetProcessVersion()与GetVersionEx()的共同作用。确定运行进程的操作系统版本号。阅读该程序并完成实验任务。 #include 矩阵连乘问题《算法分析与设计》 设计性实验报告 课程名称：《算法分析与设计》矩阵连乘问题实验题目：长：组员一：成 二：成员成员三：数学与计算机科学系别：系专业班级：指导教师：实验日期： 一、实验目的和要求 实验目的 熟悉动态规划算法设计思想和设计步骤，掌握基 本的程序设计方法，培养学生用计算机解决实际问题的能力。 实验要求 1、根据实验内容，认真编写源程序代码、上机调试程序，书写实验报告。 2、本实验项目考察学生对教材中核心知识的掌握程度和解决实际问题的能力。 3、实验项目可 以采用集中与分散实验相结合的方式进行，学生利用平时实验课时间和课外时间进行 实验，要求在学期末形成完整的项目程序设计报告。 二、实验内容提要 矩阵连乘问题给定n个矩阵{A,A,…,A}， 其中，Ai与Ai+1是可乘的，n21A,A,…,A。由于矩阵乘法满足结n-1。考查这n个矩阵的连乘积i=1,2，…，n12合律，故计算矩阵的连乘积可以有 许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反 复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可 递归地定义为： （1）单个矩阵是完全加括号的； （2）矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号，即A=（BC）。 三、实验步骤下面考虑矩阵连乘积的最优计算次序问题的动态规划方法。（1）分析最优解的结构（最优子结构性质）设计求解具体问题的动态规划算法的第一步是刻画该问 题的最优解结构特征。对于矩阵乘积的最优计算次序问题也不例外。首先，为方便起见，降- 1 - 矩阵乘积Ai Ai+1…Aj简记为A[i:j]。 华北电力大学科技学院 实验报告 实验名称矩阵连乘问题 课程名称计算机算法设计与分析 专业班级：软件12K1 学生姓名：吴旭 学号：121909020124 成绩： 指导老师：刘老师实验日期：2014.11.14 一、实验内容 矩阵连乘问题，给定n个矩阵{A1,A2,…,A n}，其中A i与A i+1是可乘的，i=1,2,3…,n-1。考察这n个矩阵的连乘A1,A2,…,A n。 二、主要思想 由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已经完全加括号，则可依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可递归的定义为： (1)单个矩阵是完全加括号的； (2)矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号 的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号，即A=(BC)。 运用动态规划法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。按以下几个步骤进行 1、分析最优解的结构 设计求解具体问题的动态规划算法的第1步是刻画该问题的最优解的结构特征。为方便起见，将矩阵连乘积简记为A[i:j]。考察计算A[1:n]的最优计算次序。设这个计算次序矩阵在A k和A k+1之间将矩阵链断开，1n,则其相应的完全加括号方式为((A1…A k)(A k+1…A n))。依此次序，先计算A[1:k]和A[k+1:n],然后将计 算结果相乘得到A[1:n]。 2、建立递归关系 设计动态规划算法的第二步是递归定义最优值。对于矩阵连乘积的最优计算次序问题，设计算A[i:j]，1i n，所需的最少数乘次数为m[i][j]，原问题的最优值为m[1][n]。 当i=j时，A[i:j]=A i为单一矩阵，无需计算，因此m[i][i]=0，i=1,2,…n。 当i 实验三进程与线程 问题： 进程是具有独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的独立单位，具有动态性、并发性、独立性、异步性和交互性。然而程序是静态的，并且进程与程序的组成不同，进程＝程序＋数据＋PCB，进程的存在是暂时的，程序的存在是永久的；一个程序可以对应多个进程，一个进程可以包含多个程序。当操作系统引入线程的概念后，进程是操作系统独立分配资源的单位，线程成为系统调度的单位，与同一个进程中的其他线程共享程序空间。 本次实验主要的目的是： （1）理解进程的独立空间； （2）加深对进程概念的理解，明确进程和程序的区别； （3）进一步认识并发执行的实质； （4）了解红帽子（Linux）系统中进程通信的基本原理。 （5）理解线程的相关概念。 要求： 1、请查阅资料，掌握进程的概念，同时掌握进程创建和构造的相关知识和线程创建和 构造的相关知识，了解C语言程序编写的相关知识； （1）进程： 进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。进程的概念主要有两点：第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码；数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内 存；堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统执行之），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。 （2）进程的创建和构造: 进程简单来说就是在操作系统中运行的程序，它是操作系统资源管理的最小单位。但是进程是一个动态的实体，它是程序的一次执行过程。进程和程序的区别在于：进程是动态的，程序是静态的，进程是运行中的程序，而程序是一些保存在硬盘上的可执行代码。新的进程通过克隆旧的程序（当前进程）而建立。fork() 和clone()（对于线程）系统调用可用来建立新的进程。 （3）线程的创建和构造： 线程也称做轻量级进程。就像进程一样，线程在程序中是独立的、并发的执行路径，每个线程有它自己的堆栈、自己的程序计数器和自己的局部变量。但是，与独立的进程相比，进程中的线程之间的独立程度要小。它们共享内存、文件句柄和其他每个进程应有的状态。 线程的出现也并不是为了取代进程，而是对进程的功能作了扩展。进程可以支持多个线程，它们看似同时执行，但相互之间并不同步。一个进程中的多个线程共享相同的内存地址空间，这就意味着它们可以访问相同的变量和对象，而且它们从同一堆中分配对象。尽管这让线程之间共享信息变得更容易，但你必须小心，确保它们不会妨碍同一进程里的其他线程。 线程与进程相似，是一段完成某个特定功能的代码，是程序中单个顺序的流控制，但与进程不同的是，同类的多个线程是共享同一块内存空间和一组系统资源的，而线程本身的数据通常只有微处理器的寄存器数据，以及一个供程序执行时使用的堆栈。所以系统在产生一个线程，或者在各个线程之间切换时，负担要比进程小得多，正因如此，线程也被称为轻型进程（light-weight process）。一个进程中可以包含多个线程。 2、理解进程的独立空间的实验内容及步骤 操作系统教程 实 验 指 导 书 姓名： 学号： 班级：软124班 指导老师：郭玉华 2014年12月10日 实验一WINDOWS进程初识 1、实验目的 （1）学会使用VC编写基本的Win32 Consol Application（控制台应用程序)。 （2）掌握WINDOWS API的使用方法。 （3）编写测试程序，理解用户态运行和核心态运行。 2、实验内容和步骤 （1）编写基本的Win32 Consol Application 步骤1：登录进入Windows，启动VC++ 6.0。 步骤2：在“FILE”菜单中单击“NEW”子菜单，在“projects”选项卡中选择“Win32 Consol Application”,然后在“Project name”处输入工程名，在“Location”处输入工程目录。创建一个新的控制台应用程序工程。 步骤3：在“FILE”菜单中单击“NEW”子菜单，在“Files”选项卡中选择“C++ Source File”, 然后在“File”处输入C/C++源程序的文件名。 步骤4：将清单1-1所示的程序清单复制到新创建的C/C++源程序中。编译成可执行文件。 步骤5：在“开始”菜单中单击“程序”-“附件”-“命令提示符”命令，进入Windows“命令提示符”窗口，然后进入工程目录中的debug子目录，执行编译好的可执行程序： E:\课程\os课\os实验\程序\os11\debug>hello.exe 运行结果 (如果运行不成功，则可能的原因是什么？) ： 有可能是因为DOS下路径的问题 （2）计算进程在核心态运行和用户态运行的时间 步骤1：按照（1）中的步骤创建一个新的“Win32 Consol Application”工程，然后将清单1-2中的程序拷贝过来，编译成可执行文件。 步骤2：在创建一个新的“Win32 Consol Application”工程，程序的参考程序如清单1-3所示，编译成可执行文件并执行。 步骤3：在“命令提示符”窗口中运行步骤1中生成的可执行文件，测试步骤2中可执行文件在核心态运行和用户态运行的时间。 E:\课程\os课\os实验\程序\os12\debug>time TEST.exe 步骤4：运行结果 (如果运行不成功，则可能的原因是什么？) ： 因为程序是个死循环程序 步骤5：分别屏蔽While循环中的两个for循环，或调整两个for循环的次数，写出运行结果。 屏蔽i循环： 屏蔽j循环： _______________________________________________________________________________调整循环变量i的循环次数： 一、问题描述给定n个矩阵{A1,A2,…,An}，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。要算出这n个矩阵的连乘积A1A2…An。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为：（1）单个矩阵是完全加括号的；（2）矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号，即A=(BC)。例如，矩阵连乘积A1A2A3A4有5种不同的完全加括号的方式：（A1（A2（A3A4））），（A1（（A2A3）A4）），（（A1A2）（A3A4）），（（A1（A2A3））A4），（（（A1A2）A3）A4）。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序，这决定着作乘积所需要的计算量。若A是一个p×q矩阵，B是一个q×r矩阵，则计算其乘积C=AB 的标准算法中，需要进行pqr次数乘。为了说明在计算矩阵连乘积时，加括号方式对整个计算量的影响，先考察3个矩阵{A1,A2,A3}连乘的情况。设这三个矩阵的维数分别为10×100，100×5，5×50。加括号的方式只有两种：（（A1A2）A3），（A1（A2A3）），第一种方式需要的数乘次数为10×100×5＋10×5×50＝7500，第二种方式需要的数乘次数为100×5×50＋10×100×50＝75000。第二种加括号方式的计算量时第一种方式计算量的10倍。由此可见，在计算矩阵连乘积时，加括号方式，即计算次序对计算量有很大的影响。于是，自然提出矩阵连乘积的最优计算次序问题，即对于给定的相继n个矩阵{A1,A2,…,An}（其中矩阵Ai的维数为pi-1×pi，i ＝1,2,…,n），如何确定计算矩阵连乘积A1A2…An的计算次序（完全加括号方式），使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。穷举搜索法的计算量太大，它不是一个有效的算法，本实验采用动态规划算法解矩阵连乘积的最优计算次序问题。 二、算法思路动态规划算法的基本思想是将待求解问题分成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，动态规划法经分解得到的子问题往往不是相互独立的，前一子问题的解为后一子问题的解提供有用的信息，可以用一个表来记录所有已解决的子问题的答案，不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。本实验的算法思路是： 1、计算最优值算法MatrixChain()：建立两张表（即程序中的**m和**s，利用二维指针存放），一张表存储矩阵相乘的最小运算量，主对角线上的值为0，依次求2个矩阵、3个矩阵…、直到n个矩阵相乘的最小运算量，其中每次矩阵相乘的最小运算量都在上一次矩阵相乘的最小运算量的基础上求得，最后一次求得的值即为n个矩阵相乘的最小运算量；另 数学实验报告 学院： 班级： 学号： 姓名： 完成日期： 实验四矩阵的运算 （一）投入产出分析 一．实验目的 1.理解投入产出分析中的基本概念和模型； 2.从数学和投入产出理论的角度，理解矩阵乘法、逆矩 阵等的含义。 二．问题描述 设国民经济由农业、制造业和服务业三个部门构成，已知某年它们之间的投入产出关系、部需求、初始投入等如表1-1所示 表1-1国民经济三产部门之间的投入产出表 根据表回答下列问题： （1）如果农业、制造业、服务业外部需求为50,150,100，问三个部门总产出分别为多少？ （2）如果三个部门的外部需求分别增加一个单位，问 他们的总产出分别为多少? 三.实验过程 1．问题（1）的求解 （1）求直接消耗矩阵A 根据直接消耗的计算公式 a ij=x ij/x j 和各部门中间需求; x n a n 运行如下代码可得直接消耗系数表。 X=[15 20 30;30 10 45;20 60 0]; X_colsum=[100 200 150]; X_rep=repmat(X_colsum,3,1) A=X./ X_rep 运行结果为： A = 0.1500 0.1000 0.2000 0.3000 0.0500 0.3000 0.2000 0.3000 0 （2）求解 根据公式 X=(I-A)-1y 在运行如下代码 y=[50;150;100]; n=size(y,1); W=eye(n)-A; X=W\y 运行结果为 X = 139.2801 267.6056 208.1377 即三个部门的总产出分别为139.2801,267.6056, 208.1377亿元。 2．问题2求解 设外部需求由y增加至y+Δy，则产出x的增量为 Δx=(I-A)-1(y+Δy)- (I-A)-1y=(I-A)-1Δy 利用问题（1）求得的I-A矩阵，再运行如下的MATLAB 代码可得问题的结果： dx=inv(W) 运行结果: dx = 1.3459 0.2504 0.3443 0.5634 1.2676 0.4930 0.4382 0.4304 1.2167 实验（一） Windows 7基本操作 一、实验目的 1．掌握文件和文件夹基本操作。 2．掌握“资源管理器”和“计算机”基本操作。 二、实验要求 1.请将操作结果用Alt+Print Screen组合键截图粘贴在题目之后。 2．实验完成后，请将实验报告保存并提交。 三、实验内容 1．文件或文件夹的管理（提示：此题自行操作一遍即可，无需抓图）★期末机试必考题★ (1) 在D：盘根目录上创建一个名为“上机实验”的文件夹，在“上机实验”文件夹中创建1个名为“操作系统上机实验”的空白文件夹和2个分别名为“2.xlsx”和“3.pptx”的空白文件，在“操作系统上机实验”文件夹中创建一个名为“1.docx”的空白文件。 (2) 将“1.docx”改名为“介绍信.docx”；将“上机实验”改名为“作业”。 (3) 在“作业”文件夹中分别尝试选择一个文件、同时选择两个文件、一次同时选择所有文件和文件夹。 (4) 将“介绍信.docx”复制到C：盘根目录。 (5) 将D：盘根目录中的“作业”文件夹移动到C：盘根目录。 (6) 将“作业”文件夹中的“2.xlsx”文件删除放入“回收站”。 (7) 还原被删除的“2.xlsx”文件到原位置。 2．搜索文件或文件夹，要求如下： 查找C盘上所有以大写字母“A”开头，文件大小在10KB以上的文本文件。（提示：搜索时，可以使用“?”和“*”。“？”表示任意一个字符，“*”表示任意多个字符。） 3. 在桌面上为C：盘根目录下的“作业”文件夹创建一个桌面快捷方式。★期末机试必考题★ 3．“计算机”或“资源管理器”的使用 (1) 在“资源管理器”窗口，设置以详细信息方式显示C:\WINDOWS中所有文件和文件夹，使所有图标按类型排列显示，并不显示文件扩展名。（提示：三步操作全部做完后，将窗口中显示的最终设置结果抓一张图片即可） (2) 将C：盘根目录中“介绍信.docx”的文件属性设置为“只读”和“隐藏”，并设置在窗口中显示“隐藏属性”的文件或文件夹。（提示：请将“文件夹”对话框中选项设置效果与C：盘根目录中该文件图标呈现的半透明显示效果截取在一整张桌面图片中即可） 4．回收站的设置 设置删除文件后，不将其移入回收站中，而是直接彻底删除功能。 问题描述：给定n个矩阵：A1,A2,...,A n，其中A i与A i+1是可乘的，i=1，2...，n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。输入数据为矩阵个数和每个矩阵规模，输出结果为计算矩阵连乘积的计算次序和最少数乘次数。 问题解析：由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积。 完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为： （1）单个矩阵是完全加括号的； （2）矩阵连乘积A是完全加括号的，则A可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积B和C的乘积并加括号，即A=(BC) 例如，矩阵连乘积A1A2A3A4有5种不同的完全加括号的方式：(A1(A2(A3A4)))，(A1((A2A3)A4))，((A1A2)(A3A4))，((A1(A2A3))A4)，(((A1A2)A3)A4)。每一种完全加括号的方式对应于一个矩阵连乘积的计算次序，这决定着作乘积所需要的计算量。 看下面一个例子，计算三个矩阵连乘{A1，A2，A3}；维数分别为10*100 , 100*5 , 5*50 按此顺序计算需要的次数 ((A1*A2)*A3):10X100X5+10X5X50=7500次，按此顺序计算需要的次数(A1*(A2*A3)):10*5*50+10*100*50=75000次 所以问题是：如何确定运算顺序，可以使计算量达到最小化。 算法思路： 例：设要计算矩阵连乘乘积A1A2A3A4A5A6，其中各矩阵的维数分别是： A1：30*35; A2：35*15; A3：15*5; A4：5*10; A5：10*20; A6：20*25 递推关系： 设计算A[i:j]，1≤i≤j≤n，所需要的最少数乘次数m[i,j]，则原问题的最优值为m[1,n]。 当i=j时，A[i:j]=A i，因此，m[i][i]=0，i=1,2,…,n 当i MATLAB 程序设计实验 班级：电信1104班 姓名：龙刚 学号：1404110427 实验内容：了解MA TLAB 基本使用方法和矩阵的操作 一．实验目的 1.了解MA TLAB 的基本使用方法。 2.掌握MA TLAB 数据对象的特点和运算规则。 3.掌握MA TLAB 中建立矩阵的方法和矩阵的处理方法。 二．实验内容 1. 浏览MATLAB 的start 菜单，了解所安装的模块和功能。 2. 建立自己的工作目录，使用MA TLAB 将其设置为当前工作目录。使用path 命令和工作区浏览两种方法。 3. 使用Help 帮助功能，查询inv 、plot 、max 、round 等函数的用法和功能。使用help 命令和help 菜单。 4. 建立一组变量，如x=0:pi/10:2*pi ，y=sin(x)，在命令窗口显示这些变量；在变量窗口打开这些变量，观察其值并使用绘图菜单绘制y 。 5. 分多行输入一个MA TLAB 命令。 6. 求表达式的值 ()6210.3424510w -=+? ()22tan b c a e abc x b c a ππ++ -+=++，a=3.5，b=5，c=-9.8 ()220.5ln 1t z e t t =++，21350.65i t -??=??-?? 7.已知 1540783617A --????=??????，831253320B -????=????-?? 求 A+6B ，A 2-B+I A*B ，A.*B ，B*A A/B ，B/A [A,B]，[A([1,3], :); B^2] 8.已知 23100.7780414565532503269.5454 3.14A -????-??=????-?? 输出A 在[10,25]范围内的全部元素 取出A 的前三行构成矩阵B ，前两列构成矩阵C ，右下角3x2子矩阵构成矩阵D ，B 与C 的乘积构成矩阵E 分别求表达式E 实验4 进程控制 1、实验目的 （1）通过对WindowsXP进行编程，来熟悉和了解系统。 （2）通过分析程序，来了解进程的创建、终止。 2、实验工具 （1）一台WindowsXP操作系统的计算机。 （2）计算机装有Microsoft Visual Studio C++6.0专业版或企业版。 3、预备知识 （3）·CreateProcess（）调用：创建一个进程。 （4）·ExitProcess（）调用：终止一个进程。 4、实验编程 （1）编程一利用CreateProcess()函数创建一个子进程并且装入画图程序(mspaint.exe)。阅读该程序,完成实验任务。源程序如下： # include < stdio.h > # include < windows.h > int main(VOID) ﹛STARTUPINFO si; PROCESS INFORMA TION pi; ZeroMemory(&si,sizeof(si)); Si.cb=sizeof(si); ZeroMemory(&pi,sizeof(pi)); if(!CreateProcess(NULL, “c: \ WINDOWS\system32\ mspaint.exe”, NULL, NULL, FALSE, 0, NULL, NULL, &si,&pi)) ﹛fprintf(stderr,”Creat Process Failed”); return—1; ﹜ WaitForSingleObject(pi.hProcess,INFINITE); Printf(“child Complete”); CloseHandle(pi.hProcess); CloseHandle(pi hThread); ﹜矩阵乘法的并行化 实验报告
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