Навчальні матеріали

Спецкурс "Великі дані 2023"

Спецкурс "Обробка великих даних 2023":

Представлення даних у тензорній формі
Кодування даних різних видів: текстові, зображення, звук
Базові методи роботи з даними
Нейромережеві методи, автоенродери

Курс "Високопродуктивні обчислення 2023"

Курс лекцій "Високопродуктивні обчислення 2023", записаний онлайн.

Викладено наступні теми:

Архітектура високопродуктивних обчислювальних систем
Розпаралелювання у MPI
Вступ у програмування на CUDA

Пакет статистичного прогнозування PREDICTOR

Призначення бібліотеки та грід-сервиса Predictor – статистичне прогнозування в бізнес-розрахунках, наприклад, з метою аналізу об'ємів очікуваних продажів, вибору асортименту товарів та послуг за спрогнозованими цінами, задоволення потреб в кількості персоналу.

Бібліотека обчислення з високою точністю елементарних та спеціальних функцій

Бібліотека функцій icybmath.a (на С++) дозволяє обчислювати значення елементарних функцій і спеціальних функцій дійсної та комплексної змінних, зокрема тригонометричних (у тому числі обернених), гіперболічних, показникових, логарифмічних, квадратного кореня та ін., а також спеціальних функцій (гама-функції, логарифма гама-функції, функції помилки та ін.) з високою точністю до 10^-19—10²¹ завдяки використанню наборів коефіцієнтів найкращих чебишовських наближень, що значно краще у порівнянні з іншими існуючими розрахунками.

Побудова найкращого чебишовського поліноміального наближення функцій однієї змінної

Виконує найкраще чебишовське наближення дискретно заданої функції алгебраїчним поліномом за заданою похибкою, яку не повинна перевищувати величина апостеріорної оцінки повної похибки поліноміального наближення. Алгоритм починає з наближення поліномом степеня 0 і поступово підвищує його на одиницю, поки повна похибка наближення не задовольнить умову.

Бібліотека BMMLIB аналізу неповнорангових та збурених СЛАР методом базисних матриць

Дискретизовані математичні моделі фізичних процесів, зокрема масопереносу, характеризуються поганою обумовленістю та великою розмірністю. Властивість поганої обумовленості матриці обмежень корелює в задачах геогідродинаміки зі значенням коефіцієнта конвективної дифузії. При використанні більшості методів розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАУ) великої розмірності властивість поганої обумовленості суттєво впливає на характеристики розв’язку, що отримується.

Навчально-тренінгова система із застосуванням LIBINPAR для розв'язування алгебраїчної проблеми власних значень та задач з початковими умовами (задач Коші) для систем звичайних диференціальних рівнянь

Математичне моделювання процесів з різних предметних областей (механічної, фізичної, хімічної, економічної або іншої природи) може бути представлено як декомпозиція предметних областей і реалізовано за допомогою програмного забезпечення рівня “готових рішень” для стандартних задач обчислювальної математики: систем лінійних алгебраїчних рівнянь, алгебраїчної проблеми власних значень, систем звичайних диференціальних рівнянь с початковими умовами.

Бібліотека паралельних сортувань LibPSort

До складу бібліотеки входять функції, що реализують алгоритми паралельних сортувань. Щоб використовувати бібліотеку, треба написати програму та викликати відповідну функцію з бібліотеки, вказавши лінковщику шлях до бібліотеки LibPSort.