Artigo de autor único, com revisão por pares
Um estudo de Monte Carlo sobre a redução do enviesamento e da variância na análise de flutuações sem tendência (DFA).
GRUENCY / Computação científica
A simulação e a investigação numérica implicam execuções longas sem supervisão, uso intensivo de memória e resultados que têm de estar corretos. A GRUENCY constrói estações de trabalho para este trabalho. O seu fundador, Sebastian Michalski, realiza os seus próprios estudos de Monte Carlo.
Cada máquina passa por um burn-in contínuo à carga máxima, perfil térmico e verificação do ruído. A colocação em funcionamento remota no seu ambiente está incluída, em todo o mundo.
Um estudo de Monte Carlo sobre a redução do enviesamento e da variância na análise de flutuações sem tendência (DFA).
Otimização da circulação monetária e modelação económica para o banco central da Polónia.
Uma plataforma de servidor com dois CPUs num único chassis projetado em CAD, construída em 2017.
Depende do solver. A largura de banda de memória, o número de núcleos e a aceleração por GPU são avaliados face ao seu código na primeira conversa.
Para execuções longas e investigação que tem de estar correta, normalmente sim. É uma decisão de plataforma, e a especificação explica-a.
Sebastian realiza ele próprio estudos de Monte Carlo e publicou um artigo metodológico de autor único na Physica A. Usa máquinas deste tipo no seu próprio trabalho.
Descreva o código, os conjuntos de dados e onde a máquina será utilizada.
Ou por e-mail info@gruency.com