Вычислительная наука
В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
Вычислительная наука , также известная как научные вычисления , технические вычисления или научные вычисления ( SC ), — это раздел науки, который использует передовые вычислительные возможности для понимания и решения сложных физических проблем. Это включает в себя
- Алгоритмы ( числовые и нечисловые): математические модели , вычислительные модели и компьютерное моделирование, разработанные для решения научных (например, физических , биологических и социальных ), инженерных и гуманитарных проблем.
- Компьютерное оборудование , которое разрабатывает и оптимизирует передовое системное оборудование , встроенное ПО , сетевые компоненты и компоненты управления данными , необходимые для решения сложных вычислительных задач.
- Вычислительная инфраструктура, которая поддерживает решение научных и инженерных задач, а также развитие компьютерных и информационных наук.
На практике это обычно применение компьютерного моделирования и других форм вычислений из численного анализа и теоретической информатики для решения проблем в различных научных дисциплинах. Эта область отличается от теории и лабораторных экспериментов, которые являются традиционными формами науки и техники . Научно-вычислительный подход заключается в достижении понимания посредством анализа математических моделей, реализованных на компьютерах . Ученые и инженеры разрабатывают компьютерные программы и прикладное программное обеспечение , которые моделируют изучаемые системы и запускают эти программы с различными наборами входных параметров. Суть вычислительной науки заключается в применении численных алгоритмов. [1] и вычислительная математика . В некоторых случаях эти модели требуют огромных объемов вычислений (обычно с плавающей запятой ) и часто выполняются на суперкомпьютерах или платформах распределенных вычислений . [ нужна проверка ]
Ученый-компьютерщик [ править ]
Термин «ученый-компьютерщик» используется для описания человека, обладающего навыками научных вычислений. Таким человеком обычно является ученый, инженер или прикладной математик, который различными способами применяет высокопроизводительные вычисления для продвижения новейших достижений в своих прикладных дисциплинах в физике, химии или технике.
Вычислительную науку сейчас обычно считают третьим видом науки. [ нужна ссылка ] , дополняя и добавляя эксперименты / наблюдения и теории (см. изображение). [2] Здесь система определяется как потенциальный источник данных. [3] эксперимент входы как процесс извлечения данных из системы путем воздействия на них через ее [4] и модель ( M ) для системы ( S ) и эксперимента ( E ) как всего, к чему можно применить E чтобы ответить на вопросы о S. , [5] Ученый-компьютерщик должен уметь:
- осознание сложных проблем
- адекватно концептуализируя систему, содержащую 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, насколько результаты моделирования напоминают системы: модель проверяется
- соответствующая корректировка концептуализации системы
- повторяйте цикл до тех пор, пока не будет получен подходящий уровень проверки: ученый-вычислитель уверен, что моделирование генерирует достаточно реалистичные результаты для системы в изучаемых условиях.
Значительные усилия в области вычислительных наук были направлены на разработку алгоритмов, их эффективную реализацию на языках программирования и проверку результатов вычислений. Сборник проблем и решений в области вычислительной техники можно найти в Steeb, Hardy, Hardy and Stoop (2004). [6]
Философы науки задавались вопросом, в какой степени вычислительная наука квалифицируется как наука, в том числе Хамфрис. [7] и Гельферт. [8] Они затрагивают общий вопрос эпистемологии: как можно получить представление о таких подходах компьютерной науки? Толк [9] использует эти идеи, чтобы показать эпистемологические ограничения исследований с помощью компьютерного моделирования. Поскольку вычислительная наука использует математические модели, представляющие основную теорию в исполняемой форме, по сути, они применяют моделирование (построение теории) и симуляцию (реализация и исполнение). Хотя моделирование и вычислительная техника являются нашим наиболее сложным способом выражения наших знаний и понимания, они также имеют все ограничения и ограничения, уже известные для вычислительных решений. [ нужна ссылка ]
Приложения вычислительной науки [ править ]
Проблемные области вычислительной науки/научных вычислений включают:
вычислительная Прогнозная наука
Прогнозные вычисления — это научная дисциплина, занимающаяся формулировкой, калибровкой, численным решением и проверкой математических моделей, предназначенных для прогнозирования конкретных аспектов физических событий с учетом 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, при наличии механического компонента и условиях периодической нагрузки «вероятность (скажем) 90% того, что количество циклов при отказе (Nf) будет находиться в интервале N1<Nf<N2». [11]
Городские сложные системы [ править ]
Города — это чрезвычайно сложные системы, созданные людьми, состоящие из людей и управляемые людьми. Попытка предсказать, понять и каким-то образом сформировать развитие городов в будущем требует сложного мышления и вычислительных моделей и симуляций, которые помогут смягчить проблемы и возможные катастрофы. Целью исследований сложных городских систем является с помощью моделирования и имитации более глубокое понимание динамики города и помощь в подготовке к предстоящей урбанизации . [ нужна ссылка ]
финансы Вычислительные
На финансовых рынках огромные объемы взаимозависимых активов торгуются большим количеством взаимодействующих участников рынка в разных местах и часовых поясах. Их поведение имеет беспрецедентную сложность, а характеристика и измерение риска, свойственного этому весьма разнообразному набору инструментов, обычно основаны на сложных математических и вычислительных моделях . Решение этих моделей точно в закрытой форме, даже на уровне одного прибора, как правило, невозможно, и поэтому приходится искать эффективные численные алгоритмы . В последнее время эта проблема стала еще более актуальной и сложной, поскольку кредитный кризис [ который? ] имеет явно [ по мнению кого? ] продемонстрировали роль каскадных эффектов [ который? ] переход от отдельных инструментов через портфели отдельных учреждений к даже 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. [ нужна ссылка ]
биология Вычислительная
Захватывающие новые разработки в области биотехнологии в настоящее время производят революцию в биологии и биомедицинских исследованиях . 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 проекционная (микро)компьютерная томография . Учитывая огромные объемы сложных данных, генерируемых этими методами, их осмысленная интерпретация и даже хранение создают серьезные проблемы, требующие новых подходов. Выйдя за рамки нынешних подходов биоинформатики, вычислительная биология должна разработать новые методы обнаружения значимых закономерностей в этих больших наборах данных. на основе моделей Реконструкцию генных сетей можно использовать для систематической организации данных об экспрессии генов и для руководства сбором данных в будущем. Основная задача здесь состоит в том, чтобы понять, как регуляция генов контролирует фундаментальные биологические процессы, такие как биоминерализация и эмбриогенез . Подпроцессы, такие как регуляция генов , взаимодействие органических молекул с процессом отложения минералов, клеточные процессы , физиология и другие процессы на уровне тканей и окружающей среды, связаны между собой. Биоминерализация и эмбриогенез не управляются центральным механизмом контроля, а могут рассматриваться как возникающее поведение, возникающее в результате сложной системы, в которой происходит несколько подпроцессов в очень разных временных и пространственных масштабах (от нанометров и наносекунд до метров и лет). объединены в многоуровневую систему. Один из немногих доступных вариантов [ который? ] понять такие системы можно путем разработки многомасштабной модели системы. [ нужна ссылка ]
Теория сложных систем [ править ]
Используя теорию информации , неравновесную динамику и явное моделирование, теория вычислительных систем пытается раскрыть истинную природу сложных адаптивных систем . [ нужна ссылка ]
и Вычислительная инженерия наука
Вычислительная наука и инженерия (CSE) является относительно новым направлением. [ количественно ] 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), а также природных явлений (вычислительная наука). CSE получил признание среди ученых, инженеров и академиков как «третий способ открытия» (после теории и экспериментирования). [12] Во многих областях [ который? ] Компьютерное моделирование является неотъемлемой и, следовательно, важной частью бизнеса и исследований. Компьютерное моделирование обеспечивает возможность ввода полей [ который? ] которые либо недоступны для традиционных экспериментов, либо проведение традиционных эмпирических исследований непомерно дорого. CSE не следует путать ни с чистой информатикой , ни с компьютерной инженерией , хотя в CSE используется широкая область первого (например, определенные алгоритмы, структуры данных, параллельное программирование, высокопроизводительные вычисления) и некоторые проблемы во втором. можно моделировать и решать с помощью методов CSE (как область применения). [ нужна ссылка ]
Методы и алгоритмы [ править ]
Алгоритмы и математические методы, используемые в вычислительной науке, разнообразны. Обычно применяемые методы включают в себя:
- 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 по конечным разностям
- Применение ряда Тейлора как сходящегося и асимптотического ряда
- Вычисление производных с помощью автоматического дифференцирования (AD)
- Метод конечных элементов для решения УЧП [21] [22]
- Аппроксимации разностей высокого порядка с помощью рядов Тейлора и экстраполяции Ричардсона
- Методы интеграции [23] на однородной сетке : правило прямоугольника (также называемое правилом средней точки ), правило трапеции , правило Симпсона.
- Методы Рунге–Кутты 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]
- Ветка и разрез
- Ветвь и граница
- Молекулярная динамика , Молекулярная динамика Кар – Парринелло
- Картографирование пространства
- Методы временного шага для динамических систем
Исторически 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] Юля , [32] Клен , [33] Математика , [34] [35] [36] [37] [38] МАТЛАБ , [39] [40] [41] Python (со сторонней SciPy библиотекой [42] [43] [44] ), Perl (со сторонней библиотекой PDL ), [ нужна ссылка ] Р , [45] Скилаб , [46] [47] и ТК Солвер . В более ресурсоемких аспектах научных вычислений часто используются некоторые варианты C или Fortran и оптимизированные алгебраические библиотеки, такие как BLAS или LAPACK . Кроме того, параллельные вычисления широко используются в научных вычислениях для поиска решений больших проблем за разумное время. В этой структуре задача либо делится на множество ядер на одном узле ЦП (например, с помощью OpenMP ), распределяется на множество узлов ЦП, объединенных в сеть (например, с помощью MPI ), либо выполняется на одном или нескольких графических процессорах (обычно с использованием либо CUDA или OpenCL ).
Прикладные программы вычислительной науки часто моделируют изменяющиеся условия реального мира, такие как погода, воздушный поток вокруг самолета, искажения 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 пространства и содержит информацию об этом пространстве, имеющую отношение к модели. Например, в моделях погоды каждый элемент может составлять квадратный километр; с высотой суши, текущим направлением ветра, влажностью, температурой, давлением и т. д. Программа будет рассчитывать вероятное следующее состояние на основе текущего состояния, с моделируемыми временными шагами, решая дифференциальные уравнения, которые описывают, как работает система, а затем повторяет процесс. для расчета следующего состояния. [ нужна ссылка ]
Конференции и журналы [ править ]
В 2001 году Международная конференция по вычислительной науке (ICCS) впервые была организована . С тех пор он проводится ежегодно. ICCS — конференция А-ранга в рейтинге CORE . [48]
Журнал вычислительной науки опубликовал свой первый номер в мае 2010 года. [49] [50] [51] Журнал открытого исследовательского программного обеспечения был запущен в 2012 году . [52] Инициатива ReScience C , посвященная тиражированию результатов вычислений, была запущена на GitHub в 2015 году. [53]
Образование [ править ]
В некоторых учреждениях специализацию по научным вычислениям можно получить как «второстепенную» в рамках другой программы (которая может быть на разных уровнях). Однако в области вычислительных наук появляется все больше программ бакалавриата , магистратуры и докторантуры . Совместная магистерская программа по вычислительным наукам в Амстердамском университете и Свободном университете в области вычислительных наук была впервые предложена в 2004 году. В рамках этой программы студенты:
- научиться строить вычислительные модели на основе реальных наблюдений;
- развивать навыки превращения этих моделей в вычислительные структуры и выполнения крупномасштабного моделирования;
- изучать теории [ который? ] это даст прочную основу для анализа сложных систем;
- научитесь анализировать результаты моделирования в виртуальной лаборатории с использованием передовых численных алгоритмов. [ соответствующий? ]
ETH Zurich предлагает степень бакалавра и магистра в области вычислительных наук и инженерии. Эта степень дает студентам возможность понимать научные проблемы и применять численные методы для решения таких проблем. Направления специализации включают физику, химию, биологию и другие научные и инженерные дисциплины.
Университет Джорджа Мейсона предложил междисциплинарную докторскую степень доктора философии. программа в области вычислительных наук и информатики, начиная с 1992 года. [54]
Школа вычислительных и интегративных наук Университета Джавахарлала Неру (бывшая Школа информационных технологий) [55] [ нужна проверка ] ) также предлагает [ нужна проверка ] яркая магистерская программа по вычислительной технике с двумя специальностями: вычислительная биология и сложные системы . [56]
Подполя [ править ]
- Биоинформатика
- Молекулярная динамика Кар – Парринелло
- Хеминформатика
- Хемометрика
- Вычислительная археология
- Вычислительная астрофизика
- Вычислительная биология
- Вычислительная химия
- Вычислительное материаловедение
- Вычислительная экономика
- Вычислительная электромагнетика
- Вычислительная инженерия
- Вычислительные финансы
- Вычислительная гидродинамика
- Вычислительная криминалистика
- Вычислительная геофизика
- История вычислений
- 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 информатика
- Высокопроизводительные вычисления
- Машинное обучение
- Сетевой анализ
- Нейроинформатика
- Численная линейная алгебра
- Численный прогноз погоды
- Распознавание образов
- Научная визуализация
- Моделирование
См. также [ править ]
- Вычислительная наука и инженерия
- Моделирование и симуляция
- Сравнение систем компьютерной алгебры
- Дифференцируемое программирование
- Список программного обеспечения для молекулярного моделирования
- Список программного обеспечения для численного анализа
- Список статистических пакетов
- Хронология научных вычислений
- Имитированная реальность
- Расширения для научных вычислений (XSC)
Ссылки [ править ]
- ^ Нонвейлер Т.Р., 1986. Вычислительная математика: введение в числовую аппроксимацию, Джон Уайли и сыновья.
- ^ Высшее образование в области вычислительной науки и техники .Siam.org, веб-сайт Общества промышленной и прикладной математики (SIAM); по состоянию на февраль 2013 г.
- ^ Зиглер, Бернард (1976). Теория моделирования и моделирования .
- ^ Селье, Франсуа (1990). Непрерывное системное моделирование .
- ^ Мински, Марвин (1965). Модели, разум, машины .
- ^ Стиб В.-Х., Харди Ю., Харди А. и Ступ Р., 2004. Проблемы и решения в области научных вычислений с использованием моделирования на C++ и Java, World Scientific Publishing. ISBN 981-256-112-9
- ^ Хамфрис, Пол. Расширяясь: вычислительная наука, эмпиризм и научный метод. Издательство Оксфордского университета, 2004.
- ^ Гельферт, Аксель. 2016. Как заниматься наукой с помощью моделей: философский учебник. Чам: Спрингер.
- ^ Толк, Андреас. « Изучение чего-то правильного на основе неправильных моделей: эпистемология моделирования ». В книге «Концепции и методологии моделирования и симуляции», под редакцией Л. Йилмаза, стр. 87–106, Cham: Springer International Publishing, 2015.
- ^ Оден, Дж.Т., Бабушка, И. и Фагихи, Д., 2017. Прогнозная вычислительная наука: компьютерные прогнозы в условиях неопределенности. Энциклопедия вычислительной механики. Второе издание, стр. 1–26.
- ^ Сабо Б., Актис Р. и Раск Д. Проверка факторов чувствительности к надрезам. Журнал проверки, валидации и количественной оценки неопределенности. 4 011004, 2019 г.
- ^ «Программа по вычислительной науке и инженерии: Справочник для аспирантов» (PDF) . cseprograms.gatech.edu . Сентябрь 2009 г. Архивировано из оригинала (PDF) 14 октября 2014 г. Проверено 26 августа 2017 г.
- ^ Зур Гатен, Дж., и Герхард, Дж. (2013). Современная компьютерная алгебра. Издательство Кембриджского университета.
- ^ Геддес, К.О., Чапор, С.Р., и Лабан, Г. (1992). Алгоритмы компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
- ^ Альбрехт, Р. (2012). Компьютерная алгебра: символические и алгебраические вычисления (Том 4). Springer Science & Business Media.
- ^ Миньотт, М. (2012). Математика для компьютерной алгебры. Springer Science & Business Media.
- ^ Стоер, Дж., и Булирш, Р. (2013). Введение в численный анализ. Springer Science & Business Media.
- ^ Конте, С.Д., и Де Бур, К. (2017). Элементарный численный анализ: алгоритмический подход. Общество промышленной и прикладной математики .
- ^ Гринспен, Д. (2018). Численный анализ. ЦРК Пресс.
- ^ Линц, П. (2019). Теоретический численный анализ. Публикации Courier Dover.
- ^ Бреннер С. и Скотт Р. (2007). Математическая теория методов конечных элементов (Том 15). Springer Science & Business Media.
- ^ Оден, Дж.Т., и Редди, Дж.Н. (2012). Введение в математическую теорию конечных элементов. Курьерская корпорация.
- ^ Дэвис, П.Дж., и Рабиновиц, П. (2007). Методы численного интегрирования. Курьерская корпорация.
- ^ Питер Дойфлхард, Методы Ньютона для решения нелинейных задач. Аффинная инвариантность и адаптивные алгоритмы, второе печатное издание. Серия «Вычислительная математика 35», Springer (2006).
- ^ Хаммерсли, Дж. (2013). Методы Монте-Карло. Springer Science & Business Media.
- ^ Калос, М.Х., и Уитлок, Пенсильвания (2009). Методы Монте-Карло. Джон Уайли и сыновья.
- ^ Деммель, JW (1997). Прикладная численная линейная алгебра. СИАМ .
- ^ Сиарлет, П.Г., Миара, Б., и Томас, Дж.М. (1989). Введение в численную линейную алгебру и оптимизацию. Издательство Кембриджского университета.
- ^ Трефетен, Ллойд; Бау III, Дэвид (1997). Численная линейная алгебра (1-е изд.). Филадельфия: СИАМ .
- ^ Вандербей, Р.Дж. (2015). Линейное программирование. Гейдельберг: Спрингер.
- ^ Гасс, С.И. (2003). Линейное программирование: методы и приложения. Курьерская корпорация.
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Филлипс, Ли (7 мая 2014 г.). «Будущее научных вычислений: может ли какой-либо язык программирования превзойти бегемота 1950-х годов?» . Арс Техника . Проверено 8 марта 2016 г.
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Ландау, Рубин (07 мая 2014 г.). «Первый курс научных вычислений» (PDF) . Принстонский университет . Проверено 8 марта 2016 г.
- ^ Mathematica 6. Архивировано 13 января 2011 г. в Wayback Machine Scientific Computing World, май 2007 г.
- ^ Мэдер, RE (1991). Программирование по математике. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
- ^ Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Издательство Кембриджского университета .
- ^ Шоу, WT, и Тигг, Дж. (1993). Прикладная математика: с чего начать, как сделать. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
- ^ Мараско А. и Романо А. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические проблемы для обыкновенных дифференциальных уравнений; с компакт-диском. Springer Science & Business Media .
- ^ Квартерони А., Салери Ф. и Джервазио П. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Шпрингер.
- ^ Гандер В. и Гребичек Дж. (ред.). (2011). Решение задач научных вычислений с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .
- ^ Барнс, Б., и Фулфорд, GR (2011). Математическое моделирование с использованием тематических исследований: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл/CRC.
- ^ Джонс Э., Олифант Т. и Петерсон П. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.
- ^ Брессерт, Э. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. «О'Рейли Медиа, Инк.».
- ^ Бланко-Сильва, FJ (2013). Изучение SciPy для численных и научных вычислений. ООО «Пакт Паблишинг»
- ^ Ихака Р. и Джентльмен Р. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299–314.
- ^ Банкс, К., Канселье, Дж. П., Делебек, Ф., Гурса, М., Никуха, Р., и Стир, С. (2012). Инженерные и научные вычисления с Scilab. Springer Science & Business Media .
- ^ Спасибо, РМ, и Котари, AM (2019). Цифровая обработка изображений с использованием SCILAB. Международное издательство Спрингер.
- ^ «ICCS — Международная конференция по вычислительной науке» . Проверено 21 января 2022 г.
- ^ Слот, Питер; Ковени, Питер; Донгарра, Джек (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 3–4. дои : 10.1016/j.jocs.2010.04.003 .
- ^ Зейдель, Эдвард; Винг, Жаннетт М. (2010). «Перенаправление». Журнал вычислительной науки . 1 (1): 1–2. дои : 10.1016/j.jocs.2010.04.004 . S2CID 211478325 .
- ^ Слот, Питер Массачусетс (2010). «Вычислительная наука: калейдоскопический взгляд на науку». Журнал вычислительной науки . 1 (4): 189. doi : 10.1016/j.jocs.2010.11.001 .
- ^ «Анонсируем журнал открытых исследований программного обеспечения — метажурнал по программному обеспечению» . Software.ac.uk . Проверено 31 декабря 2021 г.
- ^ Ружье, Николя П.; Хинсен, Конрад; Александр, Фредерик; Арилдсен, Томас; Борода, Лорена А.; Бенюро, Фабьен С.И.; Браун, К. Титус; Бюйль, Пьер де; Чаглаян, Озан; Дэвисон, Эндрю П.; Дельсюк, Марк-Андре; Деторакис, Георгиос; Дим, Александра К.; Дрикс, Дэмиен; Энель, Пьер; Жирар, Бенедикт; Гость, Оливия; Холл, Мэтт Г.; Энрикес, Рафаэль Н.; Хино, Ксавье; Джарон, Камил С.; Хамасси, Мехди; Кляйн, Альмар; Маннинен, Тина; Маркези, Пьетро; МакГлинн, Дэниел; Мецнер, Кристоф; Петчи, Оуэн; Плессер, Ганс Эккехард; Пуасо, Тимоти; Рам, Картик; Рам, Иоав; Роеш, Этьен; Россант, Сирил; Ростами, Вахид; Шиффман, Аарон; Стачелек, Джозеф; Стимберг, Марсель; Столлмайер, Франк; Вагги, Федерико; Вьехо, Гийом; Витай, Жюльен; Востинар, Аня Евгеньевна; Юрчак Роман; Зито, Тициано (декабрь 2017 г.). «Устойчивая вычислительная наука: инициатива ReScience» . PeerJ Comput Sci . 3 . е142. arXiv : 1707.04393 . Бибкод : 2017arXiv170704393R . дои : 10.7717/peerj-cs.142 . ПМК 8530091 . ПМИД 34722870 . S2CID 7392801 .
- ^ «Вычислительные науки и информатика, доктор философии | Научный колледж GMU» . science.gmu.edu . Проверено 24 апреля 2024 г.
- ^ «SCIS | Добро пожаловать в Университет Джавахарлала Неру» . www.jnu.ac.in. Архивировано из оригинала 10 марта 2013 г.
- ^ «SCIS: Программа обучения | Добро пожаловать в Университет Джавахарлала Неру» . www.jnu.ac.in. Архивировано из оригинала 7 февраля 2020 года . Проверено 31 декабря 2021 г.
Дополнительные источники [ править ]
- Э. Галлопулос и А. Самех, «CSE: контент и продукт». Журнал IEEE по вычислительной науке и инженерии, 4 (2): 39–43 (1997)
- Г. Хагер и Г. Веллейн, «Введение в высокопроизводительные вычисления для ученых и инженеров», Чепмен и Холл (2010 г.)
- А.К. Хартманн, Практическое руководство по компьютерному моделированию , World Scientific (2009).
- Журнал «Вычислительные методы в науке и технике» (открытый доступ), Польская академия наук
- Журнал Computational Science and Discovery , Институт физики
- Р. Х. Ландау, К. К. Бордейану и М. Хосе Паес, Обзор вычислительной физики: вводные вычисления , Princeton University Press (2008)