RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
 
Гайсарян Сергей Суренович

В базах данных Math-Net.Ru
Публикаций: 11
Научных статей: 10

Статистика просмотров:
Эта страница:363
Страницы публикаций:1774
Полные тексты:718
Списки литературы:120
кандидат физико-математических наук
Сайт: http://www.ispras.ru/persons/gaissaryan.php

http://www.mathnet.ru/rus/person42689
Список публикаций на Google Scholar
http://zbmath.org/authors/?q=ai:gaisaryan.s-s
https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/227676

Публикации в базе данных Math-Net.Ru
2018
1. А. В. Вишняков, А. Р. Нурмухаметов, Ш. Ф. Курмангалеев, С. С. Гайсарян, “Метод анализа атак повторного использования кода”, Труды ИСП РАН, 30:5 (2018),  31–54  mathnet  elib
2. С. А. Асрян, С. С. Гайсарян, Ш. Ф. Курмангалеев, А. М. Агабалян, Н. Г. Овсепян, С. С. Саргсян, “Обнаружение ошибок, возникающих при использовании динамической памяти после её освобождения”, Труды ИСП РАН, 30:3 (2018),  7–20  mathnet  elib
2017
3. А. Р. Нурмухаметов, Е. А. Жаботинский, Ш. Ф. Курмангалеев, С. С. Гайсарян, А. В. Вишняков, “Мелкогранулярная рандомизация адресного пространства программы при запуске”, Труды ИСП РАН, 29:6 (2017),  163–182  mathnet  elib
4. А. Н. Федотов, В. В. Каушан, С. С. Гайсарян, Ш. Ф. Курмангалеев, “Построение предикатов безопасности для некоторых типов программных дефектов”, Труды ИСП РАН, 29:6 (2017),  151–162  mathnet  elib
2008
5. А. И. Аветисян, В. В. Бабкова, С. С. Гайсарян, А. Ю. Губарь, “Разработка параллельного программного обеспечения для решения трехмерной задачи о рождении торнадо по теории Николаевского”, Матем. моделирование, 20:8 (2008),  28–40  mathnet  mathscinet  zmath; A. I. Avetisyan, V. V. Babkova, S. S. Gaysaryan, A. Yu. Gubar, “Development of parallel software for 3d tornado arising modeling by Nikolaevskiy theory”, Math. Models Comput. Simul., 1:4 (2009), 482–492  scopus
2007
6. А. И. Аветисян, С. С. Гайсарян, В. П. Иванников, В. А. Падарян, “Прогнозирование производительности MPI-программ на основе моделей”, Автомат. и телемех., 2007, 5,  8–17  mathnet  zmath; A. I. Avetisyan, S. S. Gaysaryan, V. P. Ivannikov, V. A. Padaryan, “Productivity prediction of MPI programs based on models”, Autom. Remote Control, 68:5 (2007), 750–759  scopus
2001
7. А. И. Аветисян, И. В. Арапов, С. С. Гайсарян, В. А. Падарян, “Параллельное программирование с распределением по данным в системе ParJava”, Выч. мет. программирование, 2:2 (2001),  70–87  mathnet
1970
8. С. С. Гайсарян, “О выборе оптимальных сеток при численном решении задачи Коши для системы обыкновенных дифференциальных”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 10:2 (1970),  465–474  mathnet  mathscinet  zmath; S. S. Gaisaryan, “The choice of optimal nets in the numerical solution of the Cauchy problem for a system of ordinary differential equations”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 10:2 (1970), 253–267
1969
9. А. Н. Тихонов, С. С. Гайсарян, “О выборе оптимальных сеток при приближенном вычислении квадратур”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 9:5 (1969),  1170–1176  mathnet  mathscinet  zmath; A. N. Tikhonov, S. S. Gaysaryan, “The choice of optimum networks in the approximate calculation of quadratures”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 9:5 (1969), 252–262
10. С. С. Гайсарян, “Об одном оптимальном алгоритме приближенного вычисления квадратур”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 9:5 (1969),  1015–1023  mathnet  mathscinet  zmath; S. S. Gaysaryan, “A certain optimal algorithm for the approximate computation of quadratures”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 9:5 (1969), 42–53

1964
11. А. Б. Бакушинский, С. С. Гайсарян, А. Д. Горбунов, “Численное решение дифференциальных уравнений обыкновенных и в частных производных. Ред. Л . Фокс. Рецензия”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 4:3 (1964),  615–617  mathnet; A. B. Bakushinskii, S. S. Gaysaryan, A. D. Gorbunov, “Numerical solution of ordinary and partial differential equation. Ed. L. Fox . Book Review”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 4:3 (1964), 321–324

Организации
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020