Параллельное математическое обеспечение статистических измерений характеристик пространственно-временных полей

• Автор: Бухановский, Александр Валерьевич
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 408 с. : ил.

Список сокращений
Глоссарий иностранных аббревиатур
Глава 1. Факторы, формирующие требования к параллельному
математическому обеспечению статистических измерений
1.1. Консолидация измерительной информации в критических областях знания
1.2. Метрологический анализ статистических измерений на теоретической основе
1.3. Архитектуры многопроцессорных вычислительных комплексов и систем хранения данных
1.4. Инструментарий параллельных вычислений
1.5. Выводы
Глава 2. Концепция параллельного математического обеспечения
статистических измерений характеристик пространственно-временных полей
2.1. Вероятностные модели пространственно-временных полей
2.2. Принципы построения процедур МСА СПВП
2.3 Регенеративная процедура метрологического анализа
2.4. Естественные принципы распараллеливания алгоритмов статистических измерений
2.5. Оптимизация параллельных статистических алгоритмов под конкретную вычислительную архитектуру
2.6. Выводы
Глава 3. Параллельные метамодели статистических измерений
характеристик СПВП
3.1. Методы статистической обработки скалярных случайных полей
3.2. Методы статистической обработки полей евклидовых векторов
3.3. Методы статистической обработки полей аффинновых векторов
и непрерывных функций

3.4. Принципы конструирования параллельных метамоделей статистаческих измерений характеристик СПВП
3.5. Выводы

Глава 4. Параллельные стохастические модели СПВП в форме
динамических систем
4.1. Ансамблевые стохастические модели линейных динамических систем
4.2. Стохастические модели динамических систем, управляемых случайными факторами
4.3. Стохастические модели периодически нестационарных систем
* 4.4. Параллельные алгоритмы стохастического моделирования линейных
динамических систем на основе принципа перемешивания
4.5. Выводы
Глава 5. Параллельные стохастические модели неоднородных СПВП
на основе ортогональных разложений
5.1. Стохастические модели ортогональных разложений СФ и СПВП по формальному базису
5.2. Стохастические модели на основе канонических базисных функций в линейных пространствах
® 5.3. Факторные и регрессионные модели СПВП на основе ортогональных
разложений
5.4. Параллельные алгоритмы стохастического моделирования СПВП на основе декомпозиции по индексирующей переменной
5.5. Выводы
Глава 6. Параллельные стохастические модели процессов и полей с
дискретным пространством состояний
6.1. Стохастические модели с дискретным пространством состояний
6.2. Импульсные модели стохастических экстремумов многомасштабных
t временных рядов
6.3. Импульсные модели стохастических экстремумов неоднородных СПВП
6.4. Параллельные алгоритмы для моделей с дискретным пространством состояний

6.5. Выводы

Глава 7. Параллельное математическое обеспечение в составе
информационно-измерительных комплексов и технологий
7.1. Ансамблевое усвоение данных измерений в информационной базе
полей ветра
7.2. Статистические измерения характеристик волнового климата
океанов и морей
7.3. Стохастическое моделирование необычных волн (воли-убийц)
7.4. Стохастическое моделирование экстремальной динамики морского объекта
в интеллектуальной системе мониторинга безопасности мореплавания
7.5. Статистический анализ погрешности регистрации солитонов упругой
деформации в эродированных волноводах
7.6. Стохастическое моделирование электрической активности сердца человека
в кардиологической экспертной системе реального времени на базе суперкомпьютеров семейства «СКИФ»
7.7. Стохастическое моделирование динамики глобальной популяции ВИЧ
в медицинской экспертной системе на основе вычислительной среды GRID
7.8. Выводы
Заключение
® Список литературы
Приложения
Приложение 1. Описание информационных массивов,
использованных для иллюстрации основных положений
диссертационной работы
Приложение 2. Многомерный статистический анализ
и моделирование изменчивости характеристик
водных масс Балтийского моря
Приложение 3. Вероятностное описание ветрового волнения
Приложение 4. Теоретический анализ производительности параллельных # технологий обработки данных на многопроцессорных
вычислительных системах

автоматически их реплицируя и выравнивая нагрузку на вычислительные узлы. По данным |
Следует отметить, что все рассмотренные выше продукты являются коммерческими; потому их преимущества отчасти элиминируются достаточно высокой стоимостью (которая год от года возрастает по сравнению со стоимостью аппаратной части [Хаук, 2003]). Среди открытого программного обеспечения СУБД для многопроцессорных систем под управлением ОС 1лпих, автору неизвестны реально функционирующие решения, физически реализующие параллельное управление данными. Чаще всего в этом случае разработчики рассматривают параллельную СУБД на кластере как распределенную СУБД, элементы которой размещаются на его отдельных узлах, посредством или распределения данных, или их репликации [Ташига Щ а!., 1997]. Такой подход позволяет легко адаптировать СУБД последовательных архитектур в открытых кодах (например, Роз£ге8(2Ь