Персоналии
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
 
Марченко Михаил Александрович

В базах данных Math-Net.Ru
Публикаций: 8
Научных статей: 8
Лекций и докладов: 1

Статистика просмотров:
Эта страница:342
Страницы публикаций:1592
Полные тексты:691
Списки литературы:156
кандидат физико-математических наук
E-mail:
Ключевые слова: численное статистическое моделирование, кинетические уравнения.
Коды УДК: 519.245, 519.676
Коды MSC: 60J60

Основные темы научной работы

численное статистическое моделирование, численно решение кинетических уравнений

   
Основные публикации:
  1. M. A. Marchenko, “A study of a parallel statistical modelling algorithm for solution of the nonlinear coagulation equation”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 23:6 (2008), 597–613
  2. M. A. Marchenko, “Majorant frequency principle for an approximate solution of a nonlinear spatially inhomogeneous coagulation equation by the Monte Carlo metho”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 21:3 (2006), 199–218
  3. G. Z. Lotova and M. A. Marchenko and G. A. Mikhailov and S. V. Rogazinskii and S. A. Ukhinov and V. A. Shklyaev, “Majorant frequency principle for an approximate solution of a nonlinear spatially inhomogeneous coagulation equation by the Monte Carlo metho”, Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 29:4 (2014), 251–263

http://www.mathnet.ru/rus/person51474
Список публикаций на Google Scholar
Список публикаций на ZentralBlatt
https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/687987

Публикации в базе данных Math-Net.Ru
2017
1. М. А. Марченко, Т. А. Сушкевич, “О параллельном моделировании кинетических процессов методом Монте-Карло (посвящается памяти Главного Теоретика Космонавтики академика М.В. Келдыша в год 60-летия запуска первого ИСЗ)”, Выч. мет. программирование, 18:4 (2017),  434–446  mathnet
2013
2. Б. М. Глинский, М. А. Марченко, Б. Г. Михайленко, А. С. Родионов, И. Г. Черных, Д. И. Подкорытов, Д. А. Караваев, Д. В. Винс, “Отображения параллельных алгоритмов для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности на основе имитационного моделирования”, ИТиВС, 2013, 4,  3–14  mathnet
3. 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
2012
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
2007
5. М. А. Марченко, Г. А. Михайлов, “Распределенные вычисления по методу Монте-Карло”, Автомат. и телемех., 2007, 5,  157–170  mathnet  mathscinet  zmath; M. A. Marchenko, G. A. Mikhailov, “Distributed computing by the Monte Carlo method”, Autom. Remote Control, 68:5 (2007), 888–900  scopus
2005
6. М. А. Марченко, “Статистическое моделирование пространственно неоднородной коагуляции с учетом диффузионного переноса частиц”, Сиб. журн. вычисл. матем., 8:3 (2005),  245–258  mathnet  zmath
2004
7. М. А. Марченко, “Комплекс программ MONC для распределенных вычислений методом Монте-Карло”, Сиб. журн. вычисл. матем., 7:1 (2004),  43–55  mathnet  zmath
2003
8. М. А. Марченко, Г. А. Михайлов, “Весовые алгоритмы статистического моделирования диффузионных процессов”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 43:4 (2003),  571–584  mathnet  mathscinet  zmath; M. A. Marchenko, G. A. Mikhailov, “Weighted algorithms for the statistical modeling of diffusion processes”, Comput. Math. Math. Phys., 43:4 (2003), 547–559

Доклады и лекции в базе данных Math-Net.Ru
1. Математические задачи комплексного экологического мониторинга и прогнозирования
М. А. Марченко
Конференция международных математических центров мирового уровня
12 августа 2021 г. 15:20

Организации
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021