Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This contributed volume highlights two areas of fundamental interest in high-performance computing: core algorithms for important kernels and computationally demanding applications. The first few chapters explore algorithms, numerical techniques, and their parallel formulations for a variety of kernels that arise in applications. The rest of the volume focuses on state-of-the-art applications from diverse domains. By structuring the volume around these two areas, it presents a comprehensive view of the application landscape for high-performance computing, while also enabling readers to develop new applications using the kernels. Readers will learn how to choose the most suitable parallel algorithms for any given application, ensuring that theory and practicality are clearly connected. Applications using these techniques are illustrated in detail, including:Computational materials science and engineeringComputational cardiovascular analysisMultiscale analysis of wind turbines and turbomachineryWeather forecastingMachine learning techniquesParallel Algorithms in Computational Science and Engineering will be an ideal reference for applied mathematicians, engineers, computer scientists, and other researchers who utilize high-performance computing in their work.

Codice articolo 9783030437350

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Dati bibliografici

Titolo: Parallel Algorithms in Computational Science and Engineering
Editore: Springer International Publishing
Data di pubblicazione: 2020
Lingua: Inglese
ISBN 10: 3030437353
ISBN 13: 9783030437350
Rilegatura: Buch
Condizione: Neu
Dimensioni: 241 millimetri di larghezza per 160 millimetri di altezza per 29 millimetri di profondit�
Peso: 811 grammi

Descrizione articolo

Riassunto

<div>This contributed volume highlights two areas of fundamental interest in high-performance computing: core algorithms for important kernels and computationally demanding applications. The first few chapters explore algorithms, numerical techniques, and their parallel formulations for a variety of kernels that arise in applications. The rest of the volume focuses on state-of-the-art applications from diverse domains. By structuring the volume around these two areas, it presents a comprehensive view of the application landscape for high-performance computing, while also enabling readers to develop new applications using the kernels. Readers will learn how to choose the most suitable parallel algorithms for any given application, ensuring that theory and practicality are clearly connected. Applications using these techniques are illustrated in detail, including:</div><div><ul><li>Computational materials science and engineering</li><li>Computational cardiovascular analysis</li><li>Multiscale analysis of wind turbines and turbomachinery</li><li>Weather forecasting</li><li>Machine learning techniques</li></ul></div><div><i>Parallel Algorithms in Computational Science and Engineering</i> will be an ideal reference for applied mathematicians, engineers, computer scientists, and other researchers who utilize high-performance computing in their work.<br></div>

Dalla quarta di copertina

This contributed volume highlights two areas of fundamental interest in high-performance computing: core algorithms for important kernels and computationally demanding applications. The first few chapters explore algorithms, numerical techniques, and their parallel formulations for a variety of kernels that arise in applications. The rest of the volume focuses on state-of-the-art applications from diverse domains. By structuring the volume around these two areas, it presents a comprehensive view of the application landscape for high-performance computing, while also enabling readers to develop new applications using the kernels. Readers will learn how to choose the most suitable parallel algorithms for any given application, ensuring that theory and practicality are clearly connected. Applications using these techniques are illustrated in detail, including:<div><ul><li>Computational materials science and engineering</li><li>Computational cardiovascular analysis</li><li>Multiscale analysis of wind turbines and turbomachinery</li><li>Weather forecasting</li><li>Machine learning techniques</li></ul></div><div><i>Parallel Algorithms in Computational Science and Engineering</i> will be an ideal reference for applied mathematicians, engineers, computer scientists, and other researchers who utilize high-performance computing in their work.</div>

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