1. Дніпровський державний аграрно-економічний університет
  2. Наукові публікації
  3. Наукові статті
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7424
Назва: Multiprocessor modeling technologies for the applied statistical tasks
Інші назви: Технології багатопроцесорного моделювання для прикладних статистичних завдань
Автори: Shvachych, Gennady
Швачич, Геннадій Григорович
Sazonova, Maryna
Сазонова, Марина Сергіївна
Zaporozhchenko, Olena
Запорожченко, Олена Євгенівна
Karpova, Tetyana
Карпова, Тетяна Петрівна
Sushko, Larysa
Сушко, Лариса Федорівна
Ключові слова: technology
технологія
modeling tasks Monte Carlo
завдання моделювання Монте-Карло
distributed computing
розподілені обчислення
Дата публікації: 2019
Видавництво: Scientific Education Center, Warsaw, Poland
Бібліографічний опис: Multiprocessor modeling technologies for the applied statistical tasks / G. G. Shvachych, M. S. Sazonova, O. E. Zaporozhchenko, T. P. Karpova, L. F. Sushko // International Academy Journal Web of Scholar. – 2019. – № 3(33). – С. 3-9. – Режим доступу : https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7424
Короткий огляд (реферат): The work considers the multiprocessors technologies of modeling for Monte Carlo tasks. It is shown that only application of the modern super productive systems permitted the new way to realize the mechanism of corresponding partitioned computations. Розглянуто багатопроцесорні технології моделювання для завдань Монте-Карло. Показано, що тільки застосування сучасних надпродуктивних систем дозволяє новий спосіб реалізації механізму відповідних розділених обчислень.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://rsglobal.pl/index.php/wos/issue/view/112
https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/7424
ISSN: ISSN 2518-167X e-ISSN: 2518-1688
Розташовується у зібраннях:Наукові статті

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Стаття.pdf353,3 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.