arma-thesis

git clone https://git.igankevich.com/arma-thesis.git
Log | Files | Refs | LICENSE

commit 6b0d5eeabb5db0f3320e81957856ffceb2324b97
parent ed0ce59d385c2c902762a37c772faa72c09ba1b4
Author: Ivan Gankevich <igankevich@ya.ru>
Date:   Wed,  8 Nov 2017 17:33:40 +0300

Auto-replace section.

Diffstat:
arma-thesis-ru.org | 12++++++------
arma-thesis.org | 29+++++++++++++++--------------
2 files changed, 21 insertions(+), 20 deletions(-)

diff --git a/arma-thesis-ru.org b/arma-thesis-ru.org @@ -377,7 +377,7 @@ Motion Programme (LAMP), программе для моделирования к реалистичных реализаций ветро-волнового поля и пригодна для использования в расчетах динамики судна. Свойства стационарности и обратимости являются основными критериями выбора того или иного процесса для моделирования волн -разных профилей, которые обсуждаются в разд.\nbsp{}[[#sec-process-selection]]. +разных профилей, которые обсуждаются в разделе\nbsp{}[[#sec-process-selection]]. **** Процесс авторегрессии (АР). Процесс АР\nbsp{}--- это процесс АРСС только лишь с одним случайным импульсом @@ -671,7 +671,7 @@ Motion Programme (LAMP), программе для моделирования к \end{align*} Уравнение предполагается решать численно путем сведения к разностному. -Как будет показано в разд.\nbsp{}[[#sec-compare-formulae]] +Как будет показано в разделе\nbsp{}[[#sec-compare-formulae]] формула\nbsp{}eqref:eq-old-sol-2d расходится при попытке вычислить поле скоростей для волн больших амплитуд, а значит не может быть использована совместно с моделью морского волнения, генерирующей волны произвольных амплитуд. @@ -781,7 +781,7 @@ Motion Programme (LAMP), программе для моделирования к \InverseFourierY{E(u)}{x}, \end{equation*} где \(\Fun{z}\)\nbsp{}--- некоторая функция, вид которой будет определен в -разд.\nbsp{}[[#sec-compute-delta]] и для которой выполняется соотношение +разделе\nbsp{}[[#sec-compute-delta]] и для которой выполняется соотношение \(\FourierY{\Fun{z}}{u}=e^{2\pi{u}{z}}\). Подставляя выражение для \(\phi\) в граничное условие, получим \begin{equation*} @@ -1424,7 +1424,7 @@ legend( в соответствующих точках складываются. В случае модели АР части генерируются с учетом авторегрессионных зависимостей между ними. Подробное описание параллельных и распределенных алгоритмов для каждой из моделей дано в -разд.\nbsp{}[[#sec-parallel]] и\nbsp{}[[#sec-distributed]]. +разделе\nbsp{}[[#sec-parallel]] и\nbsp{}[[#sec-distributed]]. #+name: fig-ramp-up-interval #+begin_src R :file build/ramp-up-interval-ru.pdf @@ -1721,7 +1721,7 @@ arma.plot_velocity( Начальные состояния ГПСЧ были заданы одинаковыми для всех запусков программы, чтобы модель АРСС выдавала одни и те же значения для каждой реализации. Было проведено два эксперимента: для стоячих и прогрессивных волн с АКФ, заданными -формулами из разд.\nbsp{}[[#sec-wave-acfs]]. +формулами из раздела\nbsp{}[[#sec-wave-acfs]]. В то время как эксперимент показал, что применение НБП с распределением РГШ увеличивает крутизну волн, то же самое нельзя сказать об асимметричном @@ -2365,7 +2365,7 @@ OpenGL увеличивает производительность путем и одновременно. Динамический выбор ролей использует алгоритм выбора лидера, не требующий периодической отправки широковещательных сообщений всем узлам кластера, вместо этого роль определяется IP-адресом узла. Подробное описание -алгоритма приведено в разд.\nbsp{}[[#sec-node-discovery]]. Его сильными сторонами +алгоритма приведено в разделе\nbsp{}[[#sec-node-discovery]]. Его сильными сторонами являются масштабируемость на большое количество узлов и низкие накладные расходы, что делает его пригодным для высокопроизводительных вычислений; его слабой стороной является искусственная зависимость места, занимаемого узлом в diff --git a/arma-thesis.org b/arma-thesis.org @@ -349,7 +349,7 @@ Sea simulation model is used to simulate realistic realisations of wind induced wave field and is suitable to use in ship dynamics calculations. Stationarity and invertibility properties are the main criteria for choosing one or another process to simulate waves with different profiles, which are discussed in -sec.\nbsp{}[[#sec-process-selection]]. +section\nbsp{}[[#sec-process-selection]]. **** Autoregressive (AR) process. AR process is ARMA process with only one random impulse instead of theirs @@ -3060,16 +3060,17 @@ to infer node ranks, measurement errors may result in unstable hierarchy, and the algorithm cease to be fully event-based as metric need to be collected on every node and propagated to each node in the cluster. -Node discovery algorithm is designed to balance the load on a cluster of compute -nodes (see sec.\nbsp{}[[#sec-daemon-layer]]), its use in other applications is not -studied here. When distributed or parallel programme starts on any of cluster -nodes, its kernels are distributed to all adjacent nodes in the hierarchy -(including master node if applicable). To distribute the load evenly when the -application is run on a subordinate node, each node maintains the weight of each -adjacent node in the hierarchy. The weight equals to the number of nodes in the -tree "behind" the adjacent node. For example, if the weight of the first -adjacent node is 2, then round-robin load balancing algorithm distributes two -kernels to the first node before moving to the next one. +Node discovery algorithm is designed to balance the load on a cluster of +compute nodes (see\nbsp{}sec.\nbsp{}[[#sec-daemon-layer]]), its use in other +applications is not studied here. When distributed or parallel programme starts +on any of cluster nodes, its kernels are distributed to all adjacent nodes in +the hierarchy (including master node if applicable). To distribute the load +evenly when the application is run on a subordinate node, each node maintains +the weight of each adjacent node in the hierarchy. The weight equals to the +number of nodes in the tree "behind" the adjacent node. For example, if the +weight of the first adjacent node is 2, then round-robin load balancing +algorithm distributes two kernels to the first node before moving to the next +one. To summarise, node discovery algorithm is - designed to ease load balancing on the large number of cluster nodes, @@ -3753,9 +3754,9 @@ for Basic Research (projects no.\nbsp{}\mbox{16-07-01111}, \mbox{16-07-00886}, - <<<BLAS>>> :: Basic Linear Algebra Sub-programmes. - <<<LAPACK>>> :: Linear Algebra Package. - <<<DNS>>> :: Dynamic name resolution. -- <<<HPC>>> :: High-performance computing. -- <<<GCS>>> :: Gram---Charlier series. -- <<<SN>>> :: Skew normal distribution. +- <<<HPC>>> :: High-performance computing. +- <<<GCS>>> :: Gram---Charlier series. +- <<<SN>>> :: Skew normal distribution. - <<<PBS>>> :: Portable batch system. - Transcendental functions :: non-algebraic mathematical functions (i.e.\nbsp{}logarithmic, trigonometric etc.).