数据集概述
本数据集围绕自适应蒙特卡洛（MC）积分器的并行化问题展开，以VEGAS算法为例，对比了半微并行化（可变粒度）与宏并行化两种方法，探讨了自适应方案下并行计算对收敛性的影响，为数值积分的并行优化提供参考。
文件详解
- 文件名称: Parallelization of adaptive MC integrators/adgu_v1_0.tar.gz
- 文件格式: 压缩文件（.tar.gz）
- 内容说明: 该压缩包包含程序文件pvegas.c，是基于VEGAS算法实现自适应蒙特卡洛积分器并行化的核心代码，未提供具体字段映射信息。
数据来源
CPC Program Library（Queen's University Belfast）、Mendeley Data
适用场景
- 数值计算研究: 分析自适应蒙特卡洛积分器的并行化策略对收敛效率的影响
- 并行算法优化: 对比半微并行化与宏并行化在自适应数值积分中的性能差异
- 计算物理/工程应用: 探索蒙特卡洛积分在高维数值计算场景中的并行实现方案
- 算法工程实践: 参考VEGAS算法并行化的代码实现逻辑，优化相关数值计算程序
