Вычислительные методы, алгоритмы и аппаратурно-программный инструментарий параллельного моделирования природных процессов, Курносов М.Г., 2012

Вычислительные методы, алгоритмы и аппаратурно-программный инструментарий параллельного моделирования природных процессов, Курносов М.Г., 2012.
 
   В монографии описан комплекс алгоритмических и аппаратурно-программных средств математического моделирования различных физических процессов и природных явлений. Особое внимание уделено задачам физики низко- и высокотемпературной плазмы, нанотехнологий (включая нанофотонику и наноматериалы) и биоинформатики. Отражены основные этапы процесса моделирования, включая разработку математических моделей и последовательных и параллельных методов, проверку их адекватности и реализацию на распределенных вычислительных системах.
Монография рассчитана на специалистов в области математического моделирования, параллельных вычислительных технологий, распределенных вычислительных и GRID систем, а также параллельного программирования.




Роль Grayware в развитии вычислительной техники.
Уместно обратить внимание на нижеследующий факт. Любая ЭВМ трех поколений — это аппаратурно-программный комплекс (Computer = Hardware & Software). Производительность такого комплекса на любом этапе развития вычислительной техники ограничена. Максимум производительности средств ВТ определяется как парадигмой их конструирования, так и экономическими, техническими и технологическими возможностями.

Необходимость решения на ЭВМ все более сложных задач требовала от математиков-вычислителей и программистов создания изощренных вычислительных методов и изящного (и вместе с тем трудоемкого) программирования. В качестве примеров сложных задач, решенных на ЭВМ (например. БЭСМ-6), могут служить задачи ядерной энергетики и космоса. Математики и программисты при решении сложных задач на ЭВМ совершали «интеллектуальные подвиги». С другой стороны. конструкторы также были вынуждены искать утонченные решения с целью повышения производительности ЭВМ. Научно-технический прогресс требовал от математиков, программистов и инженеров, использующих модель вычислителя и функциональную структуру ЭВМ Дж. фон Неймана, напряженной и все возрастающей умственной нагрузки. Из сказанного следует, что успех в решении сложных задач определяется возможностями триады: мозг специалиста, аппаратура и ПО ЭВМ (Gray ware & Hardware & Software).

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ПРЕДИСЛОВИЕ.
СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.
Глава 1. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ ПОНЯТИЕ О ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ (Хорошевский В. Г.).
1.1. Концептуальное понятие об электронных вычислительных машинах.
1.1.1. Модель вычислителя.
1.1.2. Каноническая ЭВМ Дж. фон Неймана.
1.1.3. Роль Grayware в развитии вычислительной техники.
1.1.4. Архитектура ЭВМ.
1.2. Эволюция архитектуры канонической ЭВМ Дж. фон Неймана.
1.2.1. Последовательная обработка информации на ЭВМ.
1.2.2. Фиксированность структуры ЭВМ.
1.2.3. Неоднородность ЭВМ.
1.2.4. Развитие элементной базы вычислительной техники.
1.3. Понятие о вычислительных системах.
1.3.1. Модель коллектива вычислителей.
1.3.2. Определение вычислительной системы.
1.3.3. Поколения вычислительных систем.
1.4. Классификация вычислительных систем.
1.4.1. Классы архитектур вычислительных систем.
1.4.2. Типизация вычислительных систем.
1.5. Кластерные вычислительные системы.
1.6. Высокопроизводительные вычислительные системы.
1.7. Принципы технической реализации высокопроизводительных вычислительных систем.
1.8. Режимы функционирования высокопроизводительных вычислительных систем и способы обработки информации.
1.9. Параллельные алгоритмы.
1.9.1. Элементарные понятия параллельного программирования.
1.9.2. Показатели эффективности параллельных алгоритмов.
1.10. Архитектурные свойства высокопроизводительных вычислительных систем.
Глава 2. АРХИТЕКТУРА И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (Хорошевский В. Г. , Курносов М. Г., Мамойленко С. Н., Павский К. В.).
2.1. Архитектура пространственно-распределенных вычислительных систем.
2.2. Пространственно-распределенная мультикластерная вычислительная система.
2.3. Программное обеспечение мультикластерной ВС.
2.4. Инструментарий вложения параллельных программ в структуры распределенных ВС.
2.4.1. Алгоритм вложения параллельных программ в распределенные ВС с иерархической структурой.
2.4.2. Средства вложения параллельных MPI-программ в вычислительные системы.
2.5. Инструментарий поддержки мультипрограммного режима обработки наборов задач на ВС.
2.5.1. Обработка наборов задач на ВС.
2.5.2. Методы составления расписаний решения задач на распределенных ВС.
2.5.3. Обработка набора масштабируемых задач на ВС.
2.5.4. Генетический алгоритм формирования расписаний решения масштабируемых задач на ВС.
Глава 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ГАЗОВОГО РАЗРЯДА НА ПЛАЗМЕННЫЙ СЛОЙ У ПОВЕРХНОСТИ СВЕРХЗВУКОВОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА (Швейгерт И. В., Александров А. Л., Арискин Д. А.).
3.1. Введение.
3.2. Кинетическое описание газового разряда.
3.2.1. Кинетическая модель тлеющего и высокочастотного емкостного разрядов в потоке газа.
3.2.2. Расчет заряда на диэлектрике.
3,2,3. Модификации метода частиц-в-ячейках для моделирования плазмы высокочастотного емкостного разряда.
3.2.4. Параллельное моделирование.
3.3. Основные характеристики тлеющего разряда в потоке газа.
3.3.1. Характеристики катодного слоя и квазинейтральной плазмы.
3.3.2. Влияние ухода быстрых электронов на стенку на ФРЭ.
3.3.3. Нелокальная объемная ионизация вторичными электронами.
3.4. Влияние высокочастотного разряда и магнитного поля па плазменный слой у поверхности.
3.4.1. Формирование “окна ” в электронной концентрации при увеличении приложенного напряжения.
3.4.2. Особенности формирования приэлектродного слоя в магнитном и электрическом полях.
3.5. Гидродинамическое описание тлеющего разряда в потоке газа.
3.5.1. Уравнения гидродинамического приближения.
3.5.2. Результаты. Гидродинамическое описание.
Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ КОЛЛЕКТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ В ПЛАЗМЕ МНОГОПРОБОЧНОЙ ЛОВУШКИ И МАГНИТНОГО ПОЛЯ (Астрелин В. Т., Бурдаков А. В., Вшивков В. А., Снытников А. В.).
4.1. Экспериментальное исследование нагрева плазмы в ГОЛ-3.
4.1.1. Многопробочная ловушка ГОЛ-3.
4.1.2. Диагностика параметров плазмы и электронного пучка.
4.1.3. Параметры плазмы при пучковом нагреве.
4.1.4. Эффект подавления электронной теплопроводности.
4.1.5. Эффект аномально быстрого нагрева ионов.
4.1.6. Исследование электромагнитного излучения системы пучок—плазма.
4.1.7. Задачи численного моделирования.
4.2. Моделирование коллективного взаимодействия пучка с плазмой.
4.2.1. Описание модели.
4.2.2. Метод частиц-в-ячейках для решения задач физики плазмы.
4.2.3. Вычисление температуры по распределению модельных частиц.
4.2.4. Оценка потребностей в вычислительных ресурсах.
4.2.5. Параллельное моделирование.
4.2.6. Достижение высокой производительности на GPU в приложениях метода частиц-в-ячейках.
4.2.7. Моделирование аномальной теплопроводности.
Глава 5. ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПТИЧЕСКИХ МЕТАМАТЕРИАЛОВ (Прокопьева Л. Ю., Кильдишев А. В., Лебедев А. С., Федорук М. П.).
5.1. Параллельная реализация численных методов решения нестационарных уравнений Максвелла.
5.1.1. Построение неструктурированных треугольных сеток с почти правильными ячейками.
5.1.2. Численные методы решения уравнений Максвелла.
5.1.3. Параллельная реализация численных методов решения уравнений Максвелла.
5.2. Моделирование сред с частотной дисперсией диэлектрической проницаемости.
5.2.1. Модели дисперсии диэлектрической проницаемости в различных средах.
5.2.2. Численные методы решения уравнений Максвелла для дисперсионных сред.
5.2.3. Исследование свойств численных схем.
5.2.4. Результаты численных экспериментов.
5.3. Моделирование цилиндрических устройств трансформационной оптики и их приближений с кусочно-постоянным профилем.
5.3.1. Анизотропные гиперлинзы.
5.3.2. Концентраторы света.
Глава 6. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДОМ ПОДВИЖНЫХ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ТЕХНИЧЕСКИХ И ПРИРОДНЫХ СИСТЕМАХ (Псахье С.Г., Смолин А. Ю„ Шилько Е. В., Крыжевич Д. С.).
6.1. Метод подвижных клеточных автоматов как универсальный многоуровневый подход для моделирования физико-механических процессов в сложных средах.
6.1.1. Общий формализм метода.
6.1.2. Описание изотропной упругопластической среды.
6.1.3. Моделирование разрушения и образования химических связей.
6.1.4. Многоуровневое моделирование в рамках метода частиц.
6.2. Параллельная реализация метода ПКА.
6.2.1. Параллельная реализация с использованием стандарта ОрепМР.
6.2.2. Параллельная реализация с использованием стандарта MPI.
6.2.3. Эффективность разработанных параллельных программ.
6.3. Деформация и разрушение пористых керамических материалов.
6.3.1. Структура пористого пространства керамики.
6.3.2. Многоуровневое моделирование пористой керамики.
6.3.3. Особенности поведения высокопористой керамики.
6.4. Трибоспектральный анализ дефектности поверхностных слоев твердых тел.
6.4.1. Анализ дефектности поверхностных слоев твердых тел.
6.4.2. Двумерное моделирование.
6.4.3. Трехмерное моделирование.
6.5. Анализ акустических сигналов, генерируемых в модельной паре трения скольжения.
6.5.1. Моделирование деформации и разрушения в пятне контакта при трении скольжения стальных образцов.
6.5.2. Фурье-анализ расчетных данных.
6.5.3. Вейвлет-анализ расчетных данных.
6.6. Структурно-фазовые превращения на этапе зарождения пластической деформации в металлах.
6.6.1. Проблема идентификации структурно-фазовых трансформаций в кристаллитах.
6.6.2. Структурно-фазовые превращения при наноиндентировании меди.
6.7. Закономерности деформирования границ раздела блочной геологической среды, находящейся в сложном напряженном состоянии.
6.7.1. Структурные модели межблочных границ в геосреде.
6.7.2. Развитие подхода к оценке уровня сдвиговых напряжений на межблочных границах.
6.7.3. Анализ закономерностей сдвигового деформирования границ раздела, находящихся в условиях неравноосного сжатия.
Глава 7. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ, АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯВ БИОИНФОРМАТИКЕ (Подколодный Н. Л., Афонников Д. А., Гунбин К. В., Генаев М. А., Орлов Ю. Л., Игнатьева Е. В., Вишневский О. В., Иванисенко В. А., Деменков П. С., Колчанов Н. А.).
7.1. Биоинформатика и системная биология: особенности предметной области и технологии вычислительного эксперимента.
7.1.1. Особенности предметной области системной биологии и биоинформатики.
7.1.2. Вычислительный эксперимент в биоинформатике, и системной биологии.
7.1.3. Типы данных, используемых в биоинформатике и методы их интеграции.
7.2. Анализ полногеномных данных по экспериментам CHiP-Seq.
7.2.1. Общее описание технологии секвенирования и ChlP-Seq.
7.2.2. Компьютерная обработка данных ChlP-Seq.
7.2.3. Математическая задача анализа профиля секвенирования.
7.2.4. Применения ChlP-Seq.
7.3. Сборка полногеномных последовательностей по результатам массированных экспериментов по секвенированию геномов прокариот и эукариот.
7.4. Компьютерный анализ регуляторных последовательностей и реконструкция механизмов регуляции транскрипции.
7.4.1. Интеграция гетерогенных распределенных данных по экспрессии генов.
7.4.2. Анализ вырожденных олигонуклеотидных мотивов в промоторах генов миРНК, экспрессирующихся в различных тканях млекопитающих.
7.4.3. Реконструкция механизмов регуляции транскрипции.
7.5. Компьютерный анализ метагеномных данных — предсказание количественной величины специфической активности белков.
7.6. Комплекс программ для анализа молекулярной эволюции генов и белков.
7.6.1. BioinfoWF: пакет для конвейерной обработки молекулярно-биологических данных.
7.6.2. SAMEM: инструментарий анализа молекулярной эволюции генов и белков.
7.6.3. Анализ молекулярной эволюции с применением системы SAMEM.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Вычислительные методы, алгоритмы и аппаратурно-программный инструментарий параллельного моделирования природных процессов, Курносов М.Г., 2012 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по математике :: математика :: Курносов