1、由于工程上的需求，電大目標的散射特性分析越來越受到關注。但是，隨著所關心的目標的電尺寸不斷增大，求解過程所需要的內存和CPU等計算資源變得非常巨大，從而極大地限制了單機的求解能力。為解決此問題，并行計算技術被應用到電磁學的計算當中。目前，分布式內存的集群系統是并行計算系統的主流系統，MPI是消息傳遞編程實際上的標準，本文即研究了基于MPI的集群技術在計算電磁學中的應用，采用的方法主要是基于積分方程的矩量法，并結合了加速迭代的預條件技術以

2、及一種矩陣降階方法——CBF方法。 利用集群系統求解大問題，并行求解過程非常復雜，對用戶的開發(fā)和應用要求極高，比如復雜的系統和軟件環(huán)境，并行程序的設計和調試等。本文在聯想深騰1800集群系統上實現了矩量法的并行化，得到了很好的加速比效果。采用的是電場積分方程(EFIE)，用RWG基函數離散目標，阻抗矩陣數據按行分解，分布存儲于各個計算節(jié)點中，通信通過MPI通信庫實現，數值結果表明了該并行程序的高效性和正確性。 由于矩量法

3、本身的內存需求和迭代求解的復雜度均為O(N2)，其中N為未知量數目，當未知量數目較大時，矩量法所需要的內存也隨著增長許多，從而成為問題求解的關鍵問題。為了加速迭代求解，減少迭代次數，這里采用了一種基于物理概念的近場預條件，并將之并行化，結果表明，該方法實現了較好的預條件效果。 針對近場預條件的選擇標準是基于物理概念這一事實，本文做了一些改進，設計了一種面向數值的近場預條件器，即將近場預條件中選擇近區(qū)元素的標準改為依據阻抗矩陣元素

4、的值來比較選擇，事實證明，這種改動，對迭代收斂的改善明顯，且付出的內存和計算時間代價相對都要更小一些，對問題求解的速度有明顯提升，具有重要的意義。 為了進一步擴大上述框架內矩量法能求解的問題規(guī)模，采用了一種新提出的矩陣降階方法——特征基函數(CBF)方法，并將之并行化，在現有硬件條件下成功求解了未知量達十萬的大問題，文中第五章將有詳細介紹。 文中對并行關鍵技術有詳細的討論，包括任務分解、數據分布和通信方式等，所有數值結果