RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Автомат. и телемех., 2007, выпуск 5, страницы 157–170 (Mi at992)  

Эта публикация цитируется в 11 научных статьях (всего в 11 статьях)

Распределенные вычисления по методу Монте-Карло

М. А. Марченко, Г. А. Михайлов

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Аннотация: Обсуждаются вопросы эффективной параллельной реализации некоторых алгоритмов метода Монте-Карло. Описывается параллельная модификация генератора базовых псевдослучайных чисел, равномерно распределенных в единичном интервале. Описывается технология распределенных вычислений в сети персональных компьютеров с использованием разработанного авторами комплекса программ MONC.

Полный текст: PDF файл (285 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2007, 68:5, 888–900

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
PACS: 02.60.Cb, 02.70.-c, 02.70.Tt, 02.70.Uu
Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. И. Кибзун

Поступила в редакцию: 18.12.2006

Образец цитирования: М. А. Марченко, Г. А. Михайлов, “Распределенные вычисления по методу Монте-Карло”, Автомат. и телемех., 2007, № 5, 157–170; Autom. Remote Control, 68:5 (2007), 888–900

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MarMik07}
\by М.~А.~Марченко, Г.~А.~Михайлов
\paper Распределенные вычисления по методу Монте-Карло
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2007
\issue 5
\pages 157--170
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at992}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2333038}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1151.68421}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2007
\vol 68
\issue 5
\pages 888--900
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117907050141}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-34249891870}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/at992
  • http://mi.mathnet.ru/rus/at/y2007/i5/p157

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Marchenko M., “Parmonc - a Software Library for Massively Parallel Stochastic Simulation”, Parallel Computing Technologies, Lecture Notes in Computer Science, 6873, ed. Malyshkin V., Springer-Verlag Berlin, 2011, 302–316  crossref  isi  scopus
    2. Glinsky B., Rodionov A., Marchenko M., Podkorytov D., Weins D., “Scaling the Distributed Stochastic Simulation to Exaflop Supercomputers”, 2012 IEEE 14th International Conference on High Performance Computing and Communications & 2012 IEEE 9th International Conference on Embedded Software and Systems (Hpcc-Icess), eds. Min G., Lefevre L., Hu J., Liu L., Yang L., Seelam S., IEEE Computer Soc, 2012, 1131–1136  crossref  isi  scopus
    3. Марченко М.А., “Библиотека parmonc для решения «больших» задач по методу монте-карло”, Вестник нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2012, 392–397  elib
    4. Б. М. Глинский, А. С. Родионов, М. А. Марченко, Д. И. Подкорытов, Д. В. Винс, “Агентно-ориентированный подход к имитационному моделированию суперЭВМ экзафлопсной производительности в приложении к распределенному статистическому моделированию”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2012, № 12, 93–106  mathnet
    5. М. А. Марченко, “Эффективное использование многоядерных сопроцессоров при суперкомпьютерном статистическом моделировании электронных лавин”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2:4 (2013), 80–93  mathnet  crossref
    6. Г. А. Михайлов, “Замечания о практически эффективных алгоритмах численного статистического моделирования”, Сиб. журн. вычисл. матем., 17:2 (2014), 177–190  mathnet  mathscinet; G. A. Mikhailov, “About efficient algorithms of numerically-statistical simulation”, Num. Anal. Appl., 7:2 (2014), 147–158  crossref
    7. Lotova G.Z., Marchenko M.A., Mikhailov G.A., Rogazinskii S.V., Ukhinov S.A., Shklyaev V.A., “Numerical Statistical Modelling Algorithms For Electron Avalanches in Gases”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Model, 29:4 (2014), 251–263  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib  scopus
    8. Rogasinsky S.V., Marchenko M.A., “Stochastic Simulation of Electron Avalanches on Supercomputers”, Proceedings of the 29Th International Symposium on Rarefied Gas Dynamics, AIP Conference Proceedings, 1628, ed. Fan J., Amer Inst Physics, 2014, 1116–1123  crossref  isi
    9. С. С. Артемьев, А. А. Иванов, Д. Д. Смирнов, “Новые частотные характеристики численного решения стохастических дифференциальных уравнений”, Сиб. журн. вычисл. матем., 18:1 (2015), 15–26  mathnet  mathscinet  elib; S. S. Artemiev, A. A. Ivanov, D. D. Smirnov, “New frequency characteristics of the numerical solution to stochastic differential equations”, Num. Anal. Appl., 8:1 (2015), 13–22  crossref
    10. С. С. Артемьев, А. А. Иванов, “Анализ влияния случайных шумов на странные аттракторы методом Монте-Карло на суперкомпьютерах”, Сиб. журн. вычисл. матем., 18:2 (2015), 121–134  mathnet  crossref  mathscinet  elib; S. S. Artemiev, A. A. Ivanov, “Analysis of the effect of random noise on the strange attractors of Monte Carlo on a supercomputer”, Num. Anal. Appl., 8:2 (2015), 101–112  crossref
    11. Lotova G.Z., “Monte Carlo Algorithms For Calculation of Diffusive Characteristics of An Electron Avalanche in Gases”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Model, 31:6 (2016), 369–377  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
  • Автоматика и телемеханика
    Просмотров:
    Эта страница:278
    Полный текст:123
    Литература:23
    Первая стр.:1

     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019