分布式并行计算是指将一个大规模的计算问题分割成多个子任务，然后在多台计算机上并行地进行计算，最后将各个子任务的计算结果进行合并得到最终的答案。在分布式并行计算中，研究方法是十分重要的，下面将介绍几种主要的研究方法。
首先，一种常见的研究方法是理论分析。在分布式并行计算中，理论分析可以用来证明计算模型的正确性，确定计算的上界和下界，推导算法的时间和空间复杂度等。通过理论分析，我们可以对分布式并行计算的性能进行预测和评估，为后续的实验和应用提供指导。
其次，实验模拟是一种重要的研究方法。通过搭建分布式并行计算的实验环境，使用真实的计算机和网络设备，可以模拟真实环境下的并行计算场景。通过实验模拟，我们可以测试算法的可行性和有效性，评估算法的性能指标，发现潜在问题，并寻找优化的方向。实验模拟可以提供大量的实验数据，帮助研究者深入分析和研究分布式并行计算的相关问题。
另外，仿真模型是一种常用的研究方法。通过构建计算模型和仿真环境，可以模拟并分析分布式并行计算的各个方面，如任务调度、数据分配、通信开销等。仿真模型可以帮助研究者定量地评估各种算法的性能和效果，了解各种因素对并行计算性能的影响，进而为实际系统的设计和改进提供科学依据。
此外，案例分析也是一种有效的研究方法。通过对实际应用中的分布式并行计算系统进行案例研究，可以深入了解实际场景中的问题和挑战，分析和总结系统设计和实现中的经验和教训。案例分析可以帮助研究者发现问题的根源，分析问题的本质，并为解决实际问题提供参考和借鉴。
综上所述，分布式并行计算的研究方法包括理论分析、实验模拟、仿真模型和案例分析等。这些方法相互补充，可以帮助研究者全面深入地了解和研究分布式并行计算的相关问题，为分布式并行计算的发展和应用提供支持和指导。在实际研究中，研究者可以根据具体问题的特点和需求选择适合的研究方法，以达到研究目的和要求。
