Close
Повышение производительности гетерогенных компьютерных систем обработки данных: монография
Москва, Берлин: Директ-Медиа, 2019
Объем: 122 стр.
ISBN: 978-5-4475-8156-5
УДК: 004.021
ББК: 32.972.11
DOI: 10.23681/496776
Постраничный просмотр для данной книги Вам недоступен.

Список литературы

1. Афанасьев К. Е. Стуколов С. В., Демидов А. В., Малышенко В. В. Многопроцессорные вычислительные системы и параллельное программирование. Учеб. пособие: Учеб.-метод. пособие / К. Е. Афанасьев, С. В. Стуколов. — Кемерово: Кемер. гос. ун-т, 2003. — 233 с.
2. Афанасьев К. Е. Информационные технологии в численных расчетах: Учебное пособие / Афанасьев К. Е., Гудов А. М.; Кемерово: КемГУ, 2001. 204 с.
3. Афанасьев К. Е. Параллельное программирование: достоинства и недостатки / Афанасьев К. Е., Стуколов С. В., Малышенко В. В. // Материалы Международной научно-методической конференции «Новые информационные технологии в университетском образовании». Кемерово, 2002. С. 211–213.
4. Баканов В. М. Параллельные вычисления: Учебное пособие. / В. М. Баканов. — М.: МГУПИ, 2006. — 124 с.
5. Балашов Е. П., Кочетков В. Е., Куприянов М. С., Петров Г. А. Вопросы технической реализации многофункциональных модулей для построения вычислительных и управляющих машин с регулярной структурой / Е. П. Балашов, В. Е. Кочетков, М. С. Куприянов, Г. А. Петров // Приборы и системы управления. — 1978. — № 7. — С. 7–8.
6. Балашов Е. П., Смолов В. Б. Многофункциональные регулярные вычислительные структуры / Е. П. Балашов, В. Б. Смолов // Электроника и моделирование. — 1974. — Вып. 3. — С. 28–47.
7. Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы / Н. С. Бахвалов, Н. П. Жидков, Г. М. Кобельков. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 640 с.
8. Белов А. А., Кропотов Ю. А., Проскуряков А. Ю. Вопросы обработки экспериментальных временных рядов в электронной системе автоматизированного контроля / А. А. Белов, Ю. А. Кропотов, А. Ю. Проскуряков. // Вопросы радиоэлектроники. 2010. — Т. 1. № 1. — С. 95–101.
9. Белов А. А., Кропотов Ю. А. Исследование вопросов сжатия и поиска картографической информации методом вейвлет-преобразований в экологической геоинформационной системе / А. А. Белов, Ю. А. Кропотов. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008. — № 12. — С. 9–14.
10. Береснев В. Л., Гимади Э. Х., Дементьев В. Т. Экстремальные задачи стандартизации / В. Л. Береснев, Э. Х. Гимади Э. Х., В. Т. Дементьев. — Новосибирск: Наука, 1978. — 335 с.
11. Бетелин В. Б., Велихов Е. П., Кушниренко А. Г. Массовые суперкомпьютерные технологии — основа конкурентоспособности национальной экономики в XXI веке / В. Б. Бетелин, Е. П. Велихов, А. Г. Кушниренко. // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2007. — № 2. — С. 3–10.
12. Бетелин В. Б., Галатенко В. А., Костюхин К. А. Контролируемое выполнение приложений на многопроцессорных платформах / В. Б. Бетелин, В. А. Галатенко, К. А. Костюхин. // Информационные технологии. — 2015. — Т. 21, № 10. — С. 723–728.
13. Богачев К. Ю. Основы параллельного программирования / К. Ю. Богачев. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. — 342 с.
14. Боресков А. В. Харламов А. А. Основы работы с технологией CUDA / А. В. Боресков, А. А. Харламов. — М.: ДМК Пресс, 2010. — 230 с.
15. Боресков А. В. Расширение OpenGL / А. В. Боресков. — СПб.: БХВ-Петербург. — 672 с.
16. Боресков А. В. Разработка и отладка шейдеров / А. В. Боресков. — СПб.: БХВ-Петербург, 2006. — 488 с.
17. Боресков А. В. Графика трехмерной компьютерной игры на основе OpenGL / А. В. Боресков. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2004. — 383 с.
18. Бочаров Н. В. Технологии и техника параллельного программирования // Программирование. 2003. № 1. С. 3–18.
19. Букатов А. А., Дацюк В. Н., Жегуло А. И. Программирование многопроцессорных вычислительных систем. / А. А. Букатов, В. Н. Дацюк, А. И. Жегуло. — Ростов-на-Дону. Издательство ООО «ЦВВР», 2003. — 208 с.
20. Бурцев B. C. Параллелизм вычислительных процессов и развитие архитектуры суперЭВМ. МВК Эльбрус. / B. C. Бурцев. — М.: ИВВС РАН, 1998. — 203 с.
21. Быков А. А., Кропотов Ю. А. Модель закона распределения вероятности амплитуд сигналов в базисе экспоненциальных функций системы / А. А. Быков, Ю. А. Кропотов. // Проектирование и технология электронных средств. 2007. — № 2. — С. 30–34.
22. Васильев В. В., Кузьмук В. В. Сети Петри, параллельные алгоритмы и модели мультипроцессорных систем / В. В. Васильев, В. В. Кузьмук. — Киев: Наукова думка, 1990. — 216 с.
23. Воеводин В. В., Воеводин Вл. В. Параллельные вычисления: Учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по направлению 510200 «Прикладная математика и информатика»/ В. В. Воеводин, Вл.В. Воеводин. — Науч. изд. — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 599 с.
24. Воеводин В. В. Параллельные структуры алгоритмов и программ / В. В. Воеводин; АН СССР, Отд. вычисл. математики. — М.: ОВМ АН СССР, 1987. — 143 с.
25. Воеводин В. В. Математические основы параллельных вычислений / В. В. Воеводин; МГУ, Высш. компьютер. шк. — М.: Изд-во МГУ, 1991. — 345 с.
26. Воеводин В. В. Математические модели и методы в параллельных процессах / В. В. Воеводин. — М.: Наука, 1986. — 296 с.
27. Воеводин Вл.В. Методы описания и классификации архитектур вычислительных систем / Вл. В. Воеводин, А. П. Капитонова; МГУ им. М. В. Ломоносова, Н.-и. ВЦ. — М.: Изд-во МГУ, 1994. — 73 с.
28. Воеводин Вл.В. Статистический анализ и вопросы эффективной реализации программ / Вл. В. Воеводин. // Вычислительные процессы и системы. Вып. 9. — М.: Физматлит, 1993. С. 3–34.
29. Вранешич З., Заки С, Хамахер К. Организация ЭВМ. / З. Вранешич, С. Заки, К. Хамахер. — СПб.: Питер, 2003. — 848 с.
30. Введение в программирование для параллельных ЭВМ и кластеров: Учебн. пособие/ Авторы-сост.: Кравчук В. В., Попов С. Б., Привалов А. Ю., Фурсов В. А., Шустов В. А.; Под ред. В. А. Фурсова — Самара: Самар. научный центр РАН, Самар. гос. аэрокосм. ун-т. 2000. — 87 с.
31. Гоноровский, И. С. Радиотехнические сигналы: учебник для высших учебных заведений / И. С. Гоноровский. — М.: «Радио и связь», 1986. — 512с.
32. Гергель В. П., Стронгин Р. Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных систем. Учебное пособие / В. П. Гергель, Р. Г. Стронгин. — Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2003. — 184 с.
33. Гергель В. П. Высокопроизводительные вычисления для многоядерных многопроцессорных систем. Учебное пособие / В. П. Гергель — Нижний Новгород; Изд-во ННГУ им. Н. И. Лоба-чевского, 2010. — 421 с.
34. Гулин А. В., Самарский А. А. Численные методы. Учеб. пособие для вузов. / А. В. Гулин, А. А. Самарский — М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1989. — 432 с.
35. Головашкин Д. Л. Методы параллельных вычислений (часть 1) / Д. Л. Головашкин. — Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 2002. — 21 с.
36. Головашкин Д. Л., Головашкина С. П. Методы параллельных вычислений (часть 2) / Д. Л. Головашкин, С. П. Головашкина. — Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 2003. — 52 с.
37. Грегори К. C++ AMP: построение массивно параллельных программ с помощью Microsoft Visual C++ / К. Грегори, Э. Миллер [пер. с англ. Слинкин А. А.]. — Москва: ДМК, 2013. — 411 с.
38. Дёч, Г. Руководство к практическому применению преобразования Лапласа и Z-преобразования / Г. Дёч. — М.: Машиностроение, 1971. — 394 с.
39. Дремин, И. М. Вейвлеты и их использование / И. М. Дремин, О. В. Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. Т. 17. № 5. 2001, с. 465–501
40. Деменев А. Г. Параллельные вычислительные системы: основы программирования и компьютерного моделирования: Учеб. пособие к спецкурсу. / А. Г. Деменев. — Пермь: ПГПУ, 2007. — 65 с.
41. Дорошенко А. Е. Математические модели и методы организаций высокопроизводительных вычислений / А. Е. Дорошенко. — Киев: Наукова думка, 2000.
42. Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А. Методы обработки и моделирования сигналов в информационно-управляющих системах. Монография / В. А. Ермолаев, Ю. А. Кропотов. — Муром: Изд. полиграфический центр МИВлГУ. 2013. — 228 с.
43. Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А. Оценивание параметризованной аппроксимации плотности вероятностей методом барьерных функций / В. А. Ермолаев, Ю. А. Кропотов. // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2013. — № 3 (11). — С. 37–43.
44. Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А. Об адаптивном алгоритме наименьших квадратов в задачах компенсации акустического эха / В. А. Ермолаев, Ю. А. Кропотов. // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2012. — № 2 (6). — С. 40–44.
45. Ермолаев В. А., Кропотов Ю. А. Метод барьерных функций в задаче оценивания параметризованной аппроксимации плотности вероятностей с ограничениями / В. А. Ермолаев, Ю. А. Кропотов. // Известия высших учебных заведений. Физика. — 2013. Т. 56. № 9–2. — С. 209–211.
46. Капустин Д. С. Ржеуцкая С. Ю. Модификация абстрактной модели параллельных вычислений PRAM с учетом существенных особенностей графических процессоров / Д. С. Капустин, С. Ю. Ржеуцкая // Естественные и технические науки, №5(55). — М.: Спутник+, 2011. — С. 336–342.
47. Колпаков А. А. Теоретическая оценка роста производительности вычислительной системы при использовании нескольких вычислительных устройств / Колпаков А. А. // В мире научных открытий. 2012. — №1. — С. 206–209.
48. Колпаков А. А. Оптимизация генетических алгоритмов при использовании вычислений на графических процессорах на примере задачи нулевых битовых векторов / Колпаков А. А. // Информационные системы и технологии. 2013. — №2(76). — С. 22–28.
49. Колпаков А. А., Кропотов Ю. А. Алгоритм повышения производительности гетерогенных многопроцессорных вычислительных систем / А. А. Колпаков, Ю. А. Кропотов // Вестник Брянского государственного университета. 2016. — №2(50). — С. 186–192.
50. Колпаков А. А., Кропотов Ю. А. Расширенный алгоритм микширования аудиопотоков для многопроцессорных устройств в телекоммуникациях / А. А. Колпаков, Ю. А. Кропотов // Вестник Брянского государственного университета. 2016. — №3(51). — С. 216–223.
51. Колпаков А. А., Кропотов Ю. А. Аспекты оценки увеличения производительности вычислений при распараллеливании процессоров вычислительных систем / А. А. Колпаков, Ю. А. Кропотов // Методы и устройства передачи и обработки информации. 2011. — №1(13). — С. 124–127.
52. Князьков В. С. Бикташев Р. А., Многопроцессорные системы. Архитектура, топология, анализ производительности: Учебное пособие. // В. С. Князьков, Р. А. Бикташев, — Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2003. — 103 с.
53. Корнеев В. В. Параллельные вычислительные системы. / В. В. Корнеев. — М.: Нолидж, 1999. — 320 с.
54. Кривов М. А., Адинец А. В. Методы оптимизации программ для современных графических процессоров / М. А. Кривов, А. В. Адинец // Научный сервис в сети Интернет-2008: решение больших задач: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (23–27 сентября 2008 г., г. Новороссийск) — с. 345–353.
55. Кропотов Ю. А., Парамонов А. А. Методы проектирования алгоритмов обработки информации телекоммуникационных систем аудиообмена: моногр. / Ю. А. Кропотов, А. А. Парамонов. — М.–Берлин: Директ-Медиа. 2015. — 226 с.
56. Кропотов Ю. А., Ермолаев В. А. Моделирование и методы исследований акустических сигналов, шумов и помех в системах телекоммуникаций: моногр. / Ю. А. Кропотов, В. А. Ермолаев. — М.–Берлин: Директ-Медиа. 2016. — 251 с.
57. Кропотов Ю. А., Быков А. А. Алгоритм подавления акустических шумов и сосредоточенных помех с формантным распределением полос режекции / Ю. А. Кропотов, А. А. Быков. // Вопросы радиоэлектроники. 2010. — Т. 1. №1. — С. 60–65.
58. Кропотов Ю. А. Алгоритм определения параметров экспоненциальной аппроксимации закона распределения вероятности амплитуд речевого сигнала / Ю. А. Кропотов. // Радиотехника. 2007. — № 6. — С. 44–47.
59. Кропотов Ю. А. Алгоритм вычисления сигнала управления каналом режекции многоканальной системы передачи акустических сигналов / Ю. А. Кропотов. // Вопросы радиоэлектроники. 2010. — Т. 1. № 1. — С. 57–60.
60. Кропотов Ю. А., Белов А. А., Проскуряков А. Ю., Колпаков А. А. Методы проектирования телекоммуникационных информационно — управляющих систем аудиообмена в сложной помеховой обстановке / Ю. А. Кропотов, А. А. Белов, А. Ю. Проскуряков, А. А. Колпаков // Системы управления, связи и безопасности. 2015. — №2. — С. 165–183.
61. Кропотов Ю. А., Проскуряков А. Ю., Белов А. А., Колпаков А. А. Модели, алгоритмы системы автоматизированного мониторинга и управления экологической безопасности промышленных производств / Ю. А. Кропотов, А. Ю. Проскуряков, А. А. Белов, А. А. Колпаков // Системы управления, связи и безопасности. 2015. — №2. — С. 184–197.
62. Кропотов Ю. А., Ермолаев В. А. Вопросы параметрического представления нестационарных акустических сигналов / Ю. А Кропотов., В. А. Ермолаев // Проектирование и технология электронных средств. 2010. — № 1. — С. 71–73.
63. Любченко В. С. Автоматная парадигма параллельного программирования / В. С. Любченко. // Научный сервис в сети Интернет: поиск новых решений: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (17–22 сентября 2012 г., г. Новороссийск). — М.: Изд-во МГУ, 2012. — с. 40–43.
64. Любченко В. С. Автоматные методы синтеза параллельных программ / В. С. Любченко. // Научный сервис в сети Интернет: поиск новых решений: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (17–22 сентября 2012 г., г. Новороссийск). — М.: Изд-во МГУ, 2012. — с. 44–53.
65. Методы исследования нелинейных систем автоматического управления / Под ред. Р. А. Нелепина. — Москва: Наука, 1975. — 447 с.
66. Микропроцессорные устройства в радиоэлектронной аппаратуре / Под ред. Б. Ф. Высоцкого. — М.: Радио и связь, 1988. — 128 с.
67. Немнюгин С. А., Стесик О. П. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем / С. А. Немнюгин, О. П. Стесик. — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 396 с.
68. Немнюгин С. А. Основы параллельного программирования: учебно-методическое пособие / С. А. Немнюгин; Санкт-Петербург-ский гос. ун-т, Физический фак., Каф. вычислительной физики. — Санкт-Петербург: Соло, 2007. — 103 с.
69. Ортега Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем / Дж. Ортега. — М.: Мир, 1991. — 368 с.
70. Проскуряков А. Ю., Белов А. А., Кропотов Ю. А. Алгоритмы автоматизированных систем экологического мониторинга промышленных производств: моногр. / А. Ю. Проскуряков, А. А. Белов, Ю. А. Кропотов. — М.–Берлин: Директ-Медиа. 2015. — 121 с.
71. Проскуряков, А. Ю. Модель прогнозирования временных рядов на трехслойном персептроне в информационной системе мониторинга загрязняющих выбросов / А. Ю. Проскуряков // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. — 2014. — №2. — С. 57–63.
72. Рабинер, Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. — М.: «МИР», 1978. — 848с.
73. Сергеев Я. Д., Стронгин Р. Г., Гришагин В. А. Введение в параллельную глобальную оптимизацию / Я. Д. Сергеев, Р. Г. Строн-гин, В. А. Гришагин. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 1998, — 87 стр.
74. Старченко А. В., Есаулов А. О. Параллельные вычисления на многопроцессорных вычислительных системах / А. В. Старченко, А. О. Есаулов. — Томск: ТГУ, 2002. — 56 с.
75. Сухорослов О. В. Обучение современным технологиям обработки больших массивов данных на кластерных системах / О. В. Сухорослов // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Сборник докладов научно-практической конференции: учебно-методическое пособие. Под ред. проф. В. А. Сухомлина. — М.: ИНТУИТ.РУ, 2009. — с. 791–798
76. Таненбаум Э., Остин Т. Архитектура компьютера / Э. Таненбаум, Т. Остин. — СПб.: Питер, 2015. — 816 с.
77. Уильямс, Э. Параллельное программирование на C++ в действии: практика разработки многопоточных программ / Э. Уильямс [пер. с англ. Слинкин А. А.]. — Москва: ДМК Пресс, 2012. — 671 с.
78. Ушкар М. Н. Микропроцессорные устройства в радиоэлектронной аппаратуре / Под ред. Б. Ф. Высоцкого. — М.: Радио и связь, 1988. — 128 с.
79. Фаддеева В. Н., Фаддеев Д. К. Параллельные вычисления в линейной алгебре // Кибернетика. 1977. № 6. С. 28–40.
80. Федотов И. Е. Модели параллельного программирования / И. Е. Федотов. — М.: Солон-Пресс, 2012. — 384 с.
81. Формалев В. Ф., Ревизников Д. Л. Численные методы. / В. Ф. Формалев, Д. Л. Ревизников. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 400 с.
82. Шпаковский Г. И., Серикова Н. В. Программирование для многопроцессорных систем в стандарте MPI / Г. И. Шпаковский, Н. В. Серикова. — Минск: Изд-во БГУ, 2002. — 323 с.
83. Эндрюс Г. Р. Основы многопоточного, параллельного и распределенного программирования. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. 512 с.
84. Якобовский М. В. Распределенные системы и сети / М. В. Якобовский. — М.: МГТУ «Станкин», 2000. 118 с.
85. Andrews G. R. Foundations of Multithreading, Parallel and Distributed Programming / G. R. Andrews. — Addison-Wesley, 2000.
86. Akl S. G. Parallel Sorting Algorithms / S. G. Akl. — Orlando, FL: Academic Press, 1985.
87. Amdahl G. Validity of the single processor approach to achieving large scale computing capabilities / G. Amdahl. AFIPS Conference Proceedings, 1967. Vol. 30. P. 483–485, Washington, D. C.: Thompson Books.
88. Anderson, J. Computational fluid dynamics: the basics with applications / J. Anderson, Jr. New York: McGraw-Hill, Inc., 1995.
89. Bailey, D. Fast GPU preconditioning for fluid simulations infilm production [Электронный ресурс]. / D. Bailey // GPU Technology Conference (GTC). — 2010. — Режим доступа: http://www.nvidia.com/ content/GTC-2010/pdfs/2239 GTC2010.pdf
90. Benzi, M. A comparative study of sparse approximate inverse preconditioners / M. Benzi, M. Tuma // Applied Numerical Mathematics 1999. — №30. — P. 305–340.
91. Benzi, M. Preconditioning Techniques for Large Linear Systems: A Survey / M. Benzi // Journal of Computational Physics. 2002. — №182. — P. 418–477.
92. Chatterjee S., Prins J. COMP 633: Parallel Computing PRAM Algorithms. [Электронный ресурс]. / S. Chatterjee, J. Prins. — Режим доступа: http://www.cs.unc.edu/~prins/Classes/633/Handouts/ pram.pdf.
93. Chorin, A. J. The numerical solution of the Navier-Stokes equations for an incompressible fluid / A. J. Chorin // AEC Research and Development Report No. NYO-1480-82. New York: New York University, 1967.
94. Chung, T. J. Computational fluid dynamics / T. J. Chung. Cambridge: Cambridge University Press, 2002.
95. Cohen, J. OpenCurrent: solving PDEs on structured grids with CUDA [Электронный ресурс]. / J. Cohen // GPU Technology Conference (GTC). 2010. — Режим доступа: http://www.nvidia.com/contcnt/GTC-2010/pdfs/2Q22 GTC2010.pdf
96. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters. / J. Dean, S. Ghemawat // Commun. ACM 51(1), 2008. pp. 107–113.
97. Ferziger, J. H. Computational Methods for Fluid Dynamics. / J. H. Ferziger, M. Peric. Berlin: Springer-Verlag, 2002.
98. Foster I. Designing and Building Parallel Programs: Concepts and Tools for Software Engineering [Электронный ресурс]. / I. Foster. — Режим доступа: http://www.unix.mcs.anl.gov/dbpp/text/book.html
99. Frank, J. H. Reaction-rate, mixture-fraction, and temperature imaging in turbulent methane/air jet flames / J. H. Frank, S. A. Kaiser, M. B. Long // Proceedings of the Combustion Institute. 2002. — Vol. 29. — P. 2687–2694.
100. Gear, C. W. The automatic integration of stiff ordinary differential equations / C. W. Gear // Communications of the ACM. 1968. — Vol. 14, Issue 3. — P. 176–179.
101. Gear, C. W. The potential for parallelism in ordinary differential equations / C. W. Gear // Technical Report UIUCDCS-R-86-1246, Computer Science Department, University of Illinois. 1986.
102. Gear, C. W. The simultaneous numerical solution of differential-algebraic equations / C. W. Gear // IEEE Trans.: Circuit Theory CT-18. 1971. — P. 89–95.
103. Graham, R. Bound on multiprocessing timing anomalies. / R. raham // SIAM Journal on Applied Mathematics. March 1969 г.
104. Grishin, A. M. The radiation and conjugation heat exchange and the upset and propagation crown forest fire / A. M. Grishin, V. A. Perminov // Heat Transfer Research. 1993. — Vol. 25, № 5. — P. 679–684.
105. Lomax, H. Fundamentals of computational fluid dynamics / H. Lomax, T. Pulliam, D. Zingg. Berlin: Springer-Verlag, 2001.
106. Mai-Duy, N. Numerical solution of Navier-Stokes equations using multiquadric radial basis function networks / N. Mai-Duy, T. Tran-Cong // International Journal for Numerical Methods in Fluids. 2001. — Vol. 37, Issue 1. — P. 65–86.
107. Miranker, W. L. Numerical methods for stiff equations and singular perturbation problems / W. L. Miranker, A. Miranker. New York: Springer-Verlag, 2001.
108. MPICH2 [Электронный ресурс].: High-performance and Widely Portable MPI. Режим доступа: http://www.mcs. anl.gov/research/projects/mpich2/
109. NasonG. P., SilwermanB. W. The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994.
110. Newitt D. M., Huffner A. E. // Proceedings of the Royal society of London. Series A, containing papers of a mathematical and physical character. London: Royal Society Publishing, 1932. — Vol. 134.
111. Nguyen, H. GPU gems 3 / H. Nguyen. Addison-Wesley, 2008.
112. NVIDIA GPU Computing Developer [Электронный ресурс]. Режим доступа: http//developer.nvidia.com/category/zone/cuda-zone
113. Perminov, V. Numerical Solution of Reynolds equations for Forest Fire Spread / V. A. Perminov // Lecture Notes in Computer Science. 2002. Vol. 2329. — P. 823–832.
114. Press, W. H. Numerical recipes in C: the art of scientific computing / W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery. University of Cambridge: Press Syndicate, 1997. — 2nd ed.
115. Quadrio, M. The numerical solution of the incompressible Navier-Stokes equations ona low-cost, dedicated parallel computer [Электронный ресурс]. / M. Quadrio, P. Luchini. 2004 / — Режим доступа: http://www.aero.polimi.it/ quadrio/papers/2004-DIA0416.pdf
116. Sakharnykh, N. A. Efficient Tridiagonal Solvers for ADI methods and Fluid Simulation [Электронный ресурс]. / N. A. Sakharnykh // GPU Technology Conference (GTC). 2010. — Режим доступа: http://www.nvidia.com/content/ GTC-2010/pdfs/2015 GTC2010.pdf
117. Sakharnykh, N. A. Tridiagonal solvers on the GPU and applications to fluid simulation [Электронный ресурс]. / N. A. Sakharnykh // GPU Technology Conference (GTC). 2009. — Режим доступа: http://www.nvidia.com/content/GTC/documents/1058 GTC09.pdf
118. Salem, S. A. On he numerical solution of the incompressible Navier-Stokes equations in primitive variables using grid generation techniques / S. A. Salem // Mathematical and Computational Applications. 2006. — Vol. 11, No. 2. — P. 127–136.
119. Sanders, J. CUDA by example: an introduction to general-purpose GPU programming/ J. Sanders, E. Kandrot. Michigan: Addison-Wesley, 2010.
120. Savcenco, V. A multirate time stepping strategy for stiff ordinary differential equations / V. Savcenco, W. Hundsdorfer, J. G. Verwer // BIT Numerical Mathematics. Springer, 2007. — Vol. 47, Issue 1. — P. 137–155.
121. Selle, A. An unconditionally stable MacCormack method / A. Selle, R. Fedkiw, B. Kim, Y. Lui, J. Rossignac // Journal of Scientific Computing. New York: Springer, 2007. — Vol. 35, Issue 2–3. — P. 350–371.
122. Sengupta, S. Scan Primitives for GPU Computing / S. Sengupta, M. Harris, Y. Zhang, J. D. Owens // Graphics Hardware. Aire-la-Ville: Eurographics Association, 2007. — Vol. 1. — P. 97–106.
123. Stantchev, G. Using graphics processors for high-performance computation and visualization of plasma turbulence / G. Stantchev, D. Juba, W. Dorland, A. Varshney // Computing in Science and Engineering. 2009. — Vol. 11. №. 2. — P. 52–59.
124. SUNDIALS [Электронный ресурс].: SUite of Nonlinear and Differential/ALgebraic equation Solvers. Режим доступа: https://computation.llnl. gov/casc/sundials/main.html
125. Versteeg, H. K. An introduction to computational fluid dynamics / H. K. Versteeg, W. Malalasekera. London: Longman Scientific & Technical, 1995.
126. Richard Alan Peters II «A New Algorithm for Image Noise Reduction using Mathematical Morphology». IEEE Transactions on Image Processing, Volume 4, Number 3, pp. 554–568, May 1995.
127. RobiPolikar. The Engineer's Ultimate Guide to Wavelet Analysis. The Wavelet Tutorial.
128. W. Sweldens. Wavelets: What Next — Proceedings of the IEEE, vol. 84 (1996), n. 4, pp. 680–685.
129. Wesseling, P. Principles of computational fluid dynamics / P. Wesseling. Berlin: Springer-Verlag, 2001.
130. Wickerhauser, M. V. Adapted wavelet analysis. AKPeters, 1994.
131. Wilcox, D. C. Turbulence modeling for CFD / D. C. Wilcox. La Canada: DCW Industries, Inc., 2006. — 3rd Ed.
132. Wojtaszczyk P. A mathematical introduction to wavelets. Cambridge: Cambridge University Press, 1997.
133. Zhang, Y. Fast tridiagonal solvers on the GPU / Y. Zhang, J. Cohen, J. D. Owens 11 Proceedings of the 15 th ACM SIGPLAn Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (PPoPP). 2010. — P. 127–136.
134. Zhao, Y. Lattice Boltzmann based PDE solver on the GPU / Y. Zhao // Visual Computer. 2008. — Vol. 24, Issue 5. — P. 323–333.

Рекомендации материалов по теме: нет