Разработки СО РАН - каталоги программ и БД
Поиск по каталогам:
2010-04-16
Программный комплекс SMILE (Statistical Modeling In Low-desity Environment) предназначен для проведения численного моделирования течений газа в широком диапазоне чисел Кнудсена методом прямого статистического моделирования Монте-Карло. Программный комплекс SMILE может быть использован для широкого круга задач динамики разреженного газа: от проведения расчётов спуска космических аппаратов с орбиты до моделирования течения в микроканалах. |
2010-04-16
Программная система RuSat (Rapid Unified Satellite Aerodymanics Toolkit) предназначена для расчётов аэродинамики тел в гиперзвуковом потоке инженерными методами. Основная область применения -- проведение большого количества многопараметрических расчётов на начальном этапе проектирования аэродинамической формы космических аппаратов. С помощью RuSat можно быстро оценить аэродинамические нагрузки на космический аппарат при большом количестве вариантов начальных данных (углов атаки и скольжения, высоты, отклонения органов управления и т.п.). Программа имеет клиент-серверную архитектуру. Посчитанные варианты хранятся в централизованной базе данных на сервере, благодаря чему доступ к ним может быть осуществлён с любой машины в сети. |
2010-04-16
Функциональные возможности базы данных: База данных “Генные сети Арабидопсиса (ГСА)” содержит информацию о генах, регулирующих морфогенез, их экспрессии, влиянии мутаций на молекулярный и морфологический фенотип растений. На основе наиболее изученного с генетической точки растения и наиболее секвенированного и аннотированного к настоящему времени генома эукариот, AGNS обеспечивает представление данных по морфогенезу растений в формате, детально описывающем морфогенез от нуклеотидной последовательности до фенотипа, и, в тоже время, позволяющем производить компьютерный логический анализ этих данных. |
2010-04-16
Функциональные возможности программы Назначение Область применения Инструментальные средства создания |
2010-04-16
Для широкого круга задач, решаемых методом Монте-Карло, оценка с заданной точностью функционала выборочным средним от независимых реализаций случайной оценки требует моделирования очень большого числа реализаций. Во многих случаях моделирование большого числа независимых выборочных реализаций является слишком трудоемким даже при использовании современных мощных однопроцессорных рабочих станций. Эта проблема может быть решена путем распределения моделирования независимых реализаций по независимым процессорам с финальным осреднением. Цель создания системы MONC (сокращение от "Monte Carlo") - разработка универсальной высокопроизводительной системы параллельных вычислений для методов Монте-Карло на базе сети персональных компьютеров. Эта задача актуальна для научных коллективов имеющих в наличии, персональные компьютеры с процессорами, соответствующими по быстродействию процессорам Pentium II - IV и объединенные локальной сетью с протоколом TCP/IP. Система MONC является универсальной, ориентированной на пользователя, которым выступает математик-вычислитель. По сути, система MONC является системой "клиент-сервер" с несколькими "серверами" и одним "клиентом". Система реализована для выполнения на персональных компьютерах, работающих под управлением операционных систем Windows XP или Windows 7 и объединённых локальной сетью на основе протокола TCP/IP. Система MONC распределяет независимые копии задания по персональным компьютерам в сети, отдает команды на их исполнение, следит за ходом выполнения заданий и по завершению выполнения заданий выполняет копирование, и осреднение файлов с результатами расчетов. В системе MONC для распределения псевдослучайных чисел по процессорам рекомендуется использовать bf-генератор. В программе пользователя для распределения псевдослучайных чисел по испытаниям целесообразно использовать lf-генератор. В программе реализован алгоритм, разработанный автором. Опубликовано в следующих статьях: 1. М.А. Марченко. Комплекс программ MONC для распределенных вычислений методом Монте-Карло. // Сиб. ЖВМ - 2004 - т. 7, №. 1, стр. 43-55. 2.) Марченко М.А., Михайлов Г.А. Распределенные вычисления по методу Монте-Карло // Автоматика и телемеханика, 2007, N 5, c. 157-170. |
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- следующая ›
- последняя »