在面对不确定性和动态变化的环境时，并行计算可以采取以下自适应和动态调整的策略和算法：
弹性资源分配：采用弹性资源分配策略，根据系统负载情况动态调整资源分配。例如，可以利用负载均衡算法动态将任务分配给空闲的节点，或者根据任务的优先级和重要性动态调整资源分配。
动态调度算法：采用动态调度算法来实现对任务的动态调度，根据任务的特性和系统的负载情况来决定任务的执行顺序和分配节点。例如，可以使用基于遗传算法或模拟退火算法的动态调度算法来优化任务的执行顺序。
智能任务分割：采用智能任务分割策略，将大型任务动态地分割成小任务，并根据系统负载情况动态调整分割策略。例如，可以利用分布式任务分割算法将大型任务分割成小任务，并根据节点的负载情况动态调整任务的分配。
自适应容错机制：采用自适应容错机制来应对系统中的故障和错误，动态调整容错策略以保证系统的稳定性和可靠性。例如，可以利用基于重复计算或检查点机制的自适应容错算法来应对节点故障和通信错误。
数据局部性优化：针对不确定性和动态变化的环境，可以采用数据局部性优化策略，减少数据访问的延迟和通信开销。例如，可以利用数据预取和数据复制策略来优化数据访问性能，以应对系统负载的动态变化。
在实际应用中，可以结合以上策略和算法，根据具体的应用场景和系统特性，设计并实现适合的并行计算系统。例如，可以基于以上策略和算法设计一个面向动态环境的分布式计算框架，通过实际案例的验证和优化，不断提升系统的性能和适应能力。