Fagfellevurdert artikkel som eneforfatter
En Monte Carlo-studie av hvordan skjevhet og varians kan reduseres i Detrended Fluctuation Analysis (DFA).
GRUENCY / Vitenskapelige beregninger
Simulering og numerisk forskning innebærer lange kjøringer uten tilsyn, stort minneforbruk og resultater som må være korrekte. GRUENCY bygger arbeidsstasjoner for dette arbeidet. Grunnleggeren, Sebastian Michalski, gjennomfører selv Monte Carlo-studier.
Hver maskin gjennomgår en langvarig burn-in-test under full belastning, termisk profilering og støykontroll. Idriftsettelse i ditt miljø via fjerntilgang er inkludert, over hele verden.
En Monte Carlo-studie av hvordan skjevhet og varians kan reduseres i Detrended Fluctuation Analysis (DFA).
Optimalisering av kontantomløpet og økonomisk modellering for Polens sentralbank.
En serverplattform med to CPU-er i ett CAD-konstruert kabinett, bygget i 2017.
Det avhenger av løseren. Minnebåndbredde, antall kjerner og GPU-akselerasjon vurderes opp mot programvaren du bruker i den første samtalen.
For lange kjøringer og forskning der resultatene må være korrekte, vanligvis ja. Det er et plattformvalg, og spesifikasjonen forklarer det.
Sebastian gjennomfører selv Monte Carlo-studier og har publisert en metodeartikkel som eneforfatter i Physica A. Han bruker maskiner av denne typen i sitt eget arbeid.
Beskriv programvaren, datasettene og hvor maskinen skal brukes.
Eller send e-post til info@gruency.com