Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Вычислительная наука , также известная как научные вычисления или научные вычисления ( SC ), - это быстро развивающаяся область, которая использует передовые вычислительные возможности для понимания и решения сложных проблем. Это область науки, охватывающая множество дисциплин, но по своей сути она включает в себя разработку моделей и симуляций для понимания природных систем.

На практике это обычно применение компьютерного моделирования и других форм вычислений из численного анализа и теоретической информатики для решения задач в различных научных дисциплинах. Эта область отличается от теории и лабораторных экспериментов, которые являются традиционными формами науки и техники . Подход к научным вычислениям состоит в том, чтобы получить понимание, в основном путем анализа математических моделей, реализованных на компьютерах . Ученые и инженеры разрабатывают компьютерные программы , прикладное программное обеспечение., которые моделируют изучаемые системы и запускают эти программы с различными наборами входных параметров. Сущность вычислительной науки заключается в применении численных алгоритмов [1] и / или вычислительной математики . В некоторых случаях эти модели требуют огромного количества вычислений (обычно с плавающей запятой ) и часто выполняются на суперкомпьютерах или платформах распределенных вычислений .

Ученый-вычислитель [ править ]

Способы изучения системы

Термин « ученый-вычислитель» используется для описания человека, обладающего навыками в области научных вычислений. Этот человек обычно является ученым, инженером или прикладным математиком, который применяет высокопроизводительные вычисления по-разному для продвижения современных достижений в своих соответствующих прикладных дисциплинах в физике, химии или технике.

Вычислительная наука теперь обычно считается третьим видом науки , дополняющим и дополняющим эксперименты / наблюдения и теорию (см. Изображение справа). [2] Здесь мы определяем систему в качестве потенциального источника данных, [3] эксперимент как процесс извлечения данных из системы путем приложения через его входы [4] и модель ( M ) для системы ( S ) и эксперимент ( E ) как все, к чему можно применить E, чтобы ответить на вопросы о S. [5] Ученый-вычислитель должен уметь:

  • распознавание сложных проблем
  • адекватное осмысление системы, содержащей эти проблемы
  • разработка структуры алгоритмов, подходящих для изучения этой системы: моделирование
  • выбор подходящей вычислительной инфраструктуры ( параллельные вычисления / грид-вычисления / суперкомпьютеры )
  • тем самым максимизируя вычислительную мощность моделирования
  • оценка того, на каком уровне результаты моделирования похожи на системы: модель проверена
  • корректировка концептуализации системы соответствующим образом
  • повторение цикла до тех пор, пока не будет получен подходящий уровень валидации: специалисты по вычислениям верят, что моделирование генерирует адекватно реалистичные результаты для системы при изученных условиях

Фактически, значительные усилия в вычислительных науках были направлены на разработку алгоритмов, эффективную реализацию на языках программирования и проверку результатов вычислений. Собрание проблем и решений в области вычислительной науки можно найти в Steeb, Hardy, Hardy and Stoop (2004). [6]

Философы науки обращались к вопросу о том, в какой степени вычислительная наука квалифицируется как наука, среди них Хамфрис [7] и Гельферт. [8] Они обращаются к общему вопросу эпистемологии: как мы можем получить представление о таких подходах вычислительной науки. Толк [9]использует эти идеи, чтобы показать эпистемологические ограничения компьютерного моделирования. Поскольку вычислительная наука использует математические модели, представляющие основную теорию в исполняемой форме, по сути, они применяют моделирование (построение теории) и имитацию (реализация и выполнение). Хотя моделирование и вычислительная наука - наш самый изощренный способ выразить наши знания и понимание, они также имеют все ограничения и ограничения, уже известные для вычислительных решений.

Приложения вычислительной науки [ править ]

Проблемные области для вычислительной науки / научных вычислений включают:

Прогнозные вычисления [ править ]

Прогнозная вычислительная наука - это научная дисциплина, связанная с формулировкой, калибровкой, численным решением и проверкой математических моделей, предназначенных для прогнозирования конкретных аспектов физических событий, заданных начальных и граничных условий, а также набора характеризующих параметров и связанных с ними неопределенностей. [10] В типичных случаях прогнозное утверждение формулируется в терминах вероятностей. Например, для механического компонента и условий периодической нагрузки «вероятность составляет (скажем) 90% того, что количество циклов при отказе (Nf) будет в интервале N1 <Nf <N2». [11]

Городские комплексные системы [ править ]

В 2015 году более половины населения мира проживает в городах. К середине 21 века, по оценкам, 75% населения мира будут проживать в городах.. Этот рост городов сосредоточен на городском населении развивающихся стран, где количество городских жителей увеличится более чем вдвое, увеличившись с 2,5 миллиардов в 2009 году до почти 5,2 миллиарда в 2050 году. Города представляют собой огромные сложные системы, созданные людьми, состоящие из людей и управляемые людьми. . Попытка предсказать, понять и каким-то образом сформировать развитие городов в будущем требует комплексного мышления и требует вычислительных моделей и моделирования, которые помогут смягчить проблемы и возможные бедствия. В центре внимания исследований городских сложных систем с помощью моделирования и симуляции, чтобы лучше понять динамику города и помочь подготовиться к грядущей урбанизации .

Вычислительные финансы [ править ]

Основная статья: Вычислительные финансы

На сегодняшних финансовых рынках огромными объемами взаимозависимых активов торгует большое количество взаимодействующих участников рынка в разных местах и ​​часовых поясах. Их поведение отличается беспрецедентной сложностью, а характеристика и измерение риска, присущего этим весьма разнообразным инструментам, обычно основываются на сложных математических и вычислительных моделях . Решение этих моделей точно в закрытой форме, даже на уровне одного инструмента, как правило, невозможно, и поэтому мы должны искать эффективные численные алгоритмы.. В последнее время это стало еще более актуальным и сложным, поскольку кредитный кризис ясно продемонстрировал роль каскадных эффектов, переходящих от отдельных инструментов через портфели отдельных организаций даже к взаимосвязанной торговой сети. Понимание этого требует многомасштабного и целостного подхода, при котором взаимозависимые факторы риска, такие как рыночный, кредитный риск и риск ликвидности, моделируются одновременно и в разных взаимосвязанных масштабах.

Вычислительная биология [ править ]

Основная статья: Вычислительная биология

Захватывающие новые разработки в области биотехнологии революционизируют биологические и биомедицинские исследования . Примерами этих методов являются высокопроизводительное секвенирование , высокопроизводительная количественная ПЦР , внутриклеточная визуализация, гибридизация экспрессии генов in-situ, методы трехмерной визуализации, такие как световая флуоресцентная микроскопия и оптическая проекция , (микро) - компьютерная томография.. Учитывая огромное количество сложных данных, которые генерируются этими методами, их осмысленная интерпретация и даже их хранение создают серьезные проблемы, требующие новых подходов. Выходя за рамки нынешних подходов к биоинформатике, вычислительной биологии необходимо разработать новые методы для обнаружения значимых закономерностей в этих больших наборах данных. Реконструкция генных сетей на основе моделей может использоваться для систематической организации данных об экспрессии генов и для управления сбором данных в будущем. Основная задача здесь - понять, как генная регуляция контролирует фундаментальные биологические процессы, такие как биоминерализация и эмбриогенез . Подпроцессы, такие как генная регуляция , органические молекулывзаимодействуя с процессом отложения минералов, клеточные процессы , физиология и другие процессы на тканевом и экологическом уровнях взаимосвязаны. Биоминерализацию и эмбриогенез можно рассматривать не как управление центральным механизмом управления, а как возникающее поведение, являющееся результатом сложной системы, в которой происходят несколько подпроцессов в очень разных временных и пространственных масштабах (от нанометров и наносекунд до метров и лет). соединены в многомасштабную систему. Один из немногих доступных вариантов понимания таких систем - разработка многомасштабной модели системы.

Теория сложных систем [ править ]

Основная статья: Сложные системы

Используя теорию информации , неравновесную динамику и явное моделирование, теория вычислительных систем пытается раскрыть истинную природу сложных адаптивных систем .

Вычислительные науки в инженерии [ править ]

Основная статья: Вычислительная инженерия

Вычислительная наука и инженерия (CSE) - это относительно новая дисциплина, которая занимается разработкой и применением вычислительных моделей и симуляций, часто в сочетании с высокопроизводительными вычислениями , для решения сложных физических проблем, возникающих в инженерном анализе и проектировании (вычислительная инженерия). как явления природы (вычислительная наука). CSE был описан как «третий способ открытия» (после теории и экспериментов). [12]Во многих областях компьютерное моделирование является неотъемлемой частью бизнеса и исследований. Компьютерное моделирование дает возможность вводить поля, которые либо недоступны для традиционных экспериментов, либо в которых проведение традиционных эмпирических исследований является чрезмерно дорогостоящим. CSE не следует путать ни с чистой информатикой , ни с компьютерной инженерией , хотя в CSE используется обширная область в первом (например, определенные алгоритмы, структуры данных, параллельное программирование, высокопроизводительные вычисления), и некоторые проблемы во втором могут быть моделируются и решаются методами CSE (как прикладная область).

Методы и алгоритмы [ править ]

Алгоритмы и математические методы, используемые в вычислительной науке, разнообразны. Обычно применяемые методы включают:

  • Компьютерная алгебра , [13] [14] [15] [16], включая символьные вычисления в таких областях, как статистика, решение уравнений, алгебра, исчисление, геометрия, линейная алгебра, тензорный анализ (полилинейная алгебра), оптимизация
  • Численный анализ , [17] [18] [19] [20], включая вычисление производных конечными разностями
    • Применение рядов Тейлора в качестве сходящихся и асимптотических рядов
    • Вычисление производных с помощью автоматического дифференцирования (AD)
    • Метод конечных элементов для решения уравнений в частных производных [21] [22]
    • Аппроксимации разностей высокого порядка с помощью рядов Тейлора и экстраполяции Ричардсона
    • Методы интегрирования [23] на равномерной сетке : прямоугольник правила (также называемое правило середины ), трапециевидные правило , Симпсон
    • Методы Рунге – Кутты для решения обыкновенных дифференциальных уравнений
    • Метод Ньютона [24]
  • Дискретное преобразование Фурье
  • Методы Монте-Карло [25] [26]
  • Численная линейная алгебра , [27] [28] [29], включая разложения и алгоритмы собственных значений
  • Линейное программирование [30] [31]
  • Разделить и разрезать
  • Ветвь и переплет
  • Молекулярная динамика , молекулярная динамика Кар – Парринелло
  • Картирование космоса
  • Методы временного шага для динамических систем

Как исторически, так и сегодня Фортран остается популярным для большинства приложений научных вычислений. [32] [33] Другие языки программирования и системы компьютерной алгебры, обычно используемые для более математических аспектов научных вычислительных приложений, включают GNU Octave , Haskell , [32] Julia , [32] Maple , [33] Mathematica , [34] [35 ] ] [36] [37] [38] MATLAB , [39] [40] [41] Python (со сторонним SciPyбиблиотека [42] [43] [44] ), Perl (со сторонней библиотекой PDL ), [ необходима ссылка ] R , [45] Scilab , [46] [47] и TK Solver . В более сложных аспектах научных вычислений часто используются некоторые вариации C или Fortran и оптимизированные библиотеки алгебры, такие как BLAS или LAPACK . Кроме того, параллельные вычисленияшироко используется в научных вычислениях для решения больших проблем в разумные сроки. В этой структуре проблема либо разделена между многими ядрами на одном узле ЦП (например, с OpenMP ), разделена на множество узлов ЦП, объединенных в сеть (например, с MPI ), либо выполняется на одном или нескольких графических процессорах (обычно с использованием либо CUDA или OpenCL ).

Прикладные программы для вычислительной науки часто моделируют изменяющиеся условия реального мира, такие как погода, воздушный поток вокруг самолета, деформации кузова автомобиля при аварии, движение звезд в галактике, взрывное устройство и т. Д. Такие программы могут создавать «логическую сетку». 'в памяти компьютера, где каждый элемент соответствует области в пространстве и содержит информацию об этом пространстве, имеющую отношение к модели. Например, в погодных моделях каждый элемент может быть квадратным километром; с высотой суши, текущим направлением ветра, влажностью, температурой, давлением и т. д. Программа будет вычислять вероятное следующее состояние на основе текущего состояния в смоделированных временных шагах, решая дифференциальные уравнения, описывающие, как работает система; а затем повторите процесс, чтобы вычислить следующее состояние.

Конференции и журналы [ править ]

В 2001 году впервые была организована Международная конференция по вычислительным наукам (ICCS) . С тех пор он проводится ежегодно. ICCS - конференция A-ранга по классификации CORE.

Международный журнал вычислительной науки опубликовал свой первый выпуск в мае 2010 года. [48] [49] [50] В 2012 году была запущена новая инициатива - Журнал открытого программного обеспечения для исследований. [51] В 2015 году ReScience C [52], посвященный репликации результатов вычислений, был запущен на GitHub .

Образование [ править ]

В некоторых учреждениях специализацию в области научных вычислений можно получить как «второстепенную» в рамках другой программы (которая может быть на разных уровнях). Однако становится все больше и больше программ бакалавриата , магистратуры и докторантуры в области вычислительной техники. Совместная программа степени магистерской программы вычислительная наука в Университете Амстердама и Вриое Universiteit в вычислительной науке была впервые предложена в 2004 г. В этой программе, студенты:

  • научиться строить вычислительные модели на основе реальных наблюдений;
  • развивать навыки превращения этих моделей в вычислительные структуры и выполнения крупномасштабных симуляций;
  • изучить теорию, которая даст прочную основу для анализа сложных систем;
  • научиться анализировать результаты моделирования в виртуальной лаборатории с использованием передовых численных алгоритмов.

Университет Джорджа Мейсона был одним из первых пионеров, впервые предложивших в 1992 году междисциплинарную докторскую программу в области вычислительных наук и информатики, в которой основное внимание уделялось ряду специальных областей, включая биоинформатику , вычислительную химию , земные системы и глобальные изменения, вычислительную математику , вычислительную физику. , космические науки и вычислительная статистика

Школа вычислительных и интегративных наук Университета Джавахарлала Неру (бывшая Школа информационных технологий [53] ) также предлагает яркую магистерскую научную программу по вычислительным наукам с двумя специальностями, а именно - вычислительная биология и сложные системы . [54]

Связанные поля [ править ]

  • Биоинформатика
  • Молекулярная динамика Кар – Парринелло
  • Хеминформатика
  • Хемометрия
  • Вычислительная археология
  • Вычислительная астрофизика
  • Вычислительная биология
  • Вычислительная химия
  • Вычислительное материаловедение
  • Вычислительная экономика
  • Вычислительная электромагнетизм
  • Вычислительная инженерия
  • Вычислительные финансы
  • Вычислительная гидродинамика
  • Вычислительная криминалистика
  • Вычислительная геофизика
  • Вычислительная история
  • Вычислительная информатика
  • Вычислительный интеллект
  • Вычислительный закон
  • Компьютерная лингвистика
  • Вычислительная математика
  • Вычислительная механика
  • Вычислительная нейробиология
  • Вычислительная физика элементарных частиц
  • Вычислительная физика
  • Вычислительная социология
  • Вычислительная статистика
  • Вычислительная устойчивость
  • Компьютерная алгебра
  • Компьютерное моделирование
  • Финансовое моделирование
  • Географическая информационная система (ГИС)
  • Высокопроизводительные вычисления
  • Машинное обучение
  • Сетевой анализ
  • Нейроинформатика
  • Числовая линейная алгебра
  • Численный прогноз погоды
  • Распознавание образов
  • Научная визуализация
  • Моделирование

См. Также [ править ]

  • Компьютерное моделирование в науке
  • Вычислительная наука и инженерия
  • Сравнение систем компьютерной алгебры
  • Список программного обеспечения для молекулярного моделирования
  • Список программного обеспечения для численного анализа
  • Список статистических пакетов
  • Хронология научных вычислений
  • Смоделированная реальность
  • Расширения для научных вычислений (XSC)

Ссылки [ править ]

  1. ^ Nonweiler TR, 1986. Вычислительная математика: Введение в численное приближение, John Wiley and Sons
  2. ^ Высшее образование в области вычислительной науки и техники .Siam.org,веб-сайт Общества промышленной и прикладной математики (SIAM); по состоянию на февраль 2013 г.
  3. ^ Зиглер, Bernard (1976). Теория моделирования и имитационного моделирования .
  4. ^ Селье, Франсуа (1990). Непрерывное моделирование системы .
  5. ^ Мински, Марвин (1965). Модели, умы, машины .
  6. ^ Стиб В.-Х., Харди Ю., Харди А. и Ступ Р., 2004. Проблемы и решения в научных вычислениях с помощью моделирования C ++ и Java, World Scientific Publishing. ISBN 981-256-112-9 
  7. ^ Хамфрис, Пол. Расширяемся: вычислительная наука, эмпиризм и научный метод. Издательство Оксфордского университета, 2004 г.
  8. ^ Гельферт, Аксель. 2016. Как заниматься наукой с помощью моделей: философский букварь. Чам: Спрингер.
  9. ^ Толк, Андреас. « Правильное извлечение уроков из ошибочных моделей: эпистемология моделирования ». В концепциях и методологиях моделирования и моделирования, под редакцией Л. Йилмаза, стр. 87-106, Cham: Springer International Publishing, 2015.
  10. ^ Оден, JT, Babuska, И. и Faghihi Д., 2017. Predictive вычислительная наука: Компьютерные предсказания в наличии неопределенности. Энциклопедия вычислительной механики. Издание второе, стр. 1-26.
  11. ^ Сабо Б., Актис Р. и Раск Д. Валидация факторов чувствительности к надрезам. Журнал проверки, подтверждения и количественной оценки неопределенности. 4 011004, 2019
  12. ^ «Программа вычислительной науки и инженерии: Справочник для аспирантов» (PDF) . cseprograms.gatech.edu . Сентябрь 2009. Архивировано из оригинального (PDF) 14.10.2014 . Проверено 26 августа 2017 .
  13. ^ Фон цур Gathen, J., & Gerhard, J. (2013). Современная компьютерная алгебра. Издательство Кембриджского университета.
  14. ^ Джеддес, КО, Czapor, СР, и Labahn, Г. (1992). Алгоритмы компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
  15. ^ Альбрехт, Р. (2012). Компьютерная алгебра: символьные и алгебраические вычисления (Том 4). Springer Science & Business Media.
  16. ^ Миньотт, М. (2012). Математика для компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
  17. ^ Stoer, J., & Bulirsch, R. (2013). Введение в численный анализ. Springer Science & Business Media.
  18. Перейти ↑ Conte, SD, & De Boor, C. (2017). Элементарный численный анализ: алгоритмический подход. Общество промышленной и прикладной математики .
  19. ^ Гринспен, Д. (2018). Числовой анализ. CRC Press.
  20. ^ Линц, П. (2019). Теоретический численный анализ. Courier Dover Publications.
  21. Перейти ↑ Brenner, S., & Scott, R. (2007). Математическая теория методов конечных элементов (Том 15). Springer Science & Business Media.
  22. Перейти ↑ Oden, JT, & Reddy, JN (2012). Введение в математическую теорию конечных элементов. Курьерская корпорация.
  23. Перейти ↑ Davis, PJ, & Rabinowitz, P. (2007). Методы численного интегрирования. Курьерская корпорация.
  24. ^ Питер Деуфлхард, Методы Ньютона для нелинейных задач. Аффинная инвариантность и адаптивные алгоритмы, второе печатное издание. Серия Computational Mathematics 35, Springer (2006)
  25. ^ Hammersley, J. (2013). Методы Монте-Карло. Springer Science & Business Media.
  26. ^ Kalos, MH, и Уитлок, PA (2009). Методы Монте-Карло. Джон Вили и сыновья.
  27. ^ Demmel, JW (1997). Прикладная числовая линейная алгебра. СИАМ .
  28. ^ Ciarlet, PG, Miara, Б., и Томас, JM (1989). Введение в численную линейную алгебру и оптимизацию. Издательство Кембриджского университета.
  29. ^ Trefethen, Ллойд; Бау III, Дэвид (1997). Числовая линейная алгебра (1-е изд.). Филадельфия: СИАМ .
  30. ^ Vanderbei, RJ (2015). Линейное программирование. Гейдельберг: Springer.
  31. Перейти ↑ Gass, SI (2003). Линейное программирование: методы и приложения. Курьерская корпорация.
  32. ^ a b c Филлипс, Ли (2014-05-07). «Будущее научных вычислений: может ли какой-нибудь язык программирования превзойти чудовище 1950-х годов?» . Ars Technica . Проверено 8 марта 2016 .
  33. ^ a b Ландау, Рубин (07.05.2014). "Первый курс научных вычислений" (PDF) . Принстонский университет . Проверено 8 марта 2016 .
  34. ↑ Mathematica 6 Scientific Computing World, май 2007 г.
  35. ^ Maeder, RE (1991). Программирование в математике. Эддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  36. ^ Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Cambridge University Press .
  37. ^ Shaw, WT, & Тигг, J. (1993). Прикладная математика: начало работы, реализация. Эддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  38. ^ Мараско, A., & Romano, A. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений; с CD-ROM. Springer Science & Business Media .
  39. ^ Quarteroni, А. Сальери, F. & Джервасио, P. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Springer.
  40. ^ Гусак, В., & Hrebicek, J. (ред.). (2011). Решение задач в научных вычислениях с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .
  41. Перейти ↑ Barnes, B., & Fulford, GR (2011). Математическое моделирование с тематическими исследованиями: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл / CRC.
  42. Перейти ↑ Jones, E., Oliphant, T., & Peterson, P. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.
  43. ^ Брессерт, E. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. "O'Reilly Media, Inc.".
  44. Перейти ↑ Blanco-Silva, FJ (2013). Изучение SciPy для числовых и научных вычислений. Packt Publishing Ltd.
  45. ^ Ihaka, R., & Gentleman, R. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299-314.
  46. ^ Нары, К., Chancelier, ДП, Delebecque, Ф., Гурс, М., Nikoukhah, Р., & бычок, С. (2012). Инженерные и научные вычисления с помощью Scilab. Springer Science & Business Media .
  47. ^ Thanki, RM, и Kothari, AM (2019). Цифровая обработка изображений с помощью SCILAB. Издательство Springer International.
  48. ^ Слоут, Питер; Ковени, Питер; Донгарра, Джек (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 3–4. DOI : 10.1016 / j.jocs.2010.04.003 .
  49. ^ Зайдель, Эдвард; Крыло, Жаннетт М. (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 1–2. DOI : 10.1016 / j.jocs.2010.04.004 .
  50. ^ Sloot, Питер М. (2010). «Вычислительная наука: калейдоскопический взгляд на науку». Журнал вычислительной науки . 1 (4): 189. DOI : 10.1016 / j.jocs.2010.11.001 .
  51. ^ Журнал открытого программного обеспечения для исследований  ; объявлено на сайте software.ac.uk/blog/2012-03-23-announcing-journal-open-research-software-software-metajournal
  52. ^ Rougier, Nicolas P .; Хинсен, Конрад; Александр, Фредерик; Арилдсен, Томас; Barba, Lorena A .; Бенюро, Фабьен С.Ю .; Браун, К. Титус; Буйл, Пьер де; Чаглаян, Озан; Дэвисон, Эндрю П .; Делсук, Марк-Андре; Деторакис, Георгиос; Diem, Alexandra K .; Дрикс, Дэмиен; Энель, Пьер; Жирар, Бенуа; Гость, Оливия; Холл, Мэтт Дж .; Энрикес, Рафаэль Н .; Хино, Ксавьер; Jaron, Kamil S .; Хамасси, Мехди; Кляйн, Альмар; Маннинен, Тиина; Марчези, Пьетро; МакГлинн, Дэниел; Мецнер, Кристоф; Петчи, Оуэн; Плессер, Ханс Эккехард; Пуазо, Тимоти; Рам, Картик; Рам, Йоав; Рош, Этьен; Россант, Сирилл; Ростами, Вахид; Шифман, Аарон; Стачелек, Иосиф; Стимберг, Марсель; Штольмайер, Франк; Вагги, Федерико; Вьехо, Гийом; Витай, Жюльен; Востинар, Аня Е .; Юрчак Роман; Зито, Тициано (декабрь 2017 г.). «Устойчивая вычислительная наука:инициатива ReScience ».PeerJ Comput Sci . 3 . e142. arXiv : 1707.04393 . Bibcode : 2017arXiv170704393R . DOI : 10.7717 / peerj-cs.142 . S2CID  7392801 .
  53. ^ "SCIS | Добро пожаловать в Университет Джавахарлала Неру" .
  54. ^ "SCIS: Программа обучения | Добро пожаловать в Университет Джавахарлала Неру" .

Дополнительные источники [ править ]

  • Э. Галлопулос и А. Самех, «CSE: содержание и продукт». IEEE Computational Science and Engineering Magazine, 4 (2): 39–43 (1997)
  • Г. Хагер и Г. Веллейн, Введение в высокопроизводительные вычисления для ученых и инженеров, Чепмен и Холл (2010)
  • AK Hartmann, Практическое руководство по компьютерному моделированию , World Scientific (2009)
  • Журнал Computational Methods in Science and Technology (открытый доступ), Польская академия наук
  • Журнал Computational Science and Discovery , Институт физики
  • RH Ландау, CC Bordeianu и М. Хосе Паес, Обзор вычислительной физики: вводные вычислительные науки , Princeton University Press (2008)

Внешние ссылки [ править ]

  • John von Neumann-Institut for Computing (NIC) в Юлихе (Германия)
  • Национальный центр вычислительных наук в Окриджской национальной лаборатории
  • Центр моделирования и моделирования Университета Джорджа Мейсона
  • Учебные материалы для программ бакалавриата
  • Вычислительная наука в национальных лабораториях
  • Бакалавр вычислительных наук, Медельинский университет, Колумбия, Южная Америка
  • Исследовательская лаборатория систем оптимизации моделирования (SOS), Университет Макмастера, Гамильтон, Онтарио
  • Вычислительные науки и информатика, докторская программа, Университет Джорджа Мейсона