title: Development of toolkit for handling results of hydrometeorological data re-analysis using parallel primitives of functional programming
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Дегтярев Александр Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Свешникова Светлана Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sveshnikova Svetlana
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор технических наук, доцент А.Б. Дегтярев
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Engineering, Associate Professor A.B. Degtyarev
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:13:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:13:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012967
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4412
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Проблема обработки больших объёмов многомерных данных характерна для прикладных задач географии и океанологии, однако, на данный момент не существует эффективного и широко используемого решения. В представленной работе эта проблема решается в рамках задачи моделирования волн цунами. В этой задаче требуется производить динамическую переинтерполяцию батиметрических данных на сетке разного масштаба, в зависимости от расстояния до береговой линии и наличия островов на пути следования фронта волны. В данной работе переинтерполяция реализуется с помощью примитивов параллельного программирования, которые применяются к многомерным массивам данных, распределённых по узлам вычислительного кластера. Это позволяет эффективно работать с объёмами данных, превышающих объём памяти одного вычислительного узла, а также добиться более высокой скорости обработки по сравнению с последовательной программой.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The problem of processing large volumes of multidimensional data is typical in geography and oceanography applied research. At the moment effective and widely used solution of the the problem does not exist. In the study reported here, this problem is solved in the framework of tsunami waves modeling. This task involves dynamic re-interpolation of bathymetry data on multiple grids of different scales. It is determined by the distance from the coastline and existence of islands along the front of wave. In this work re-interpolation is implemented by applying parallel programming primitives to multidimensional arrays of data, which are distributed across the computer cluster nodes. It allows to work effectively with data that does not fit into the memory of one compute node. In addition to this, it improves processing speed compared to the sequential program.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: параллельные вычисления; распределённые вычисления; математическое моделирование; многомерные массивы; интерполяция; многосеточные методы;
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: parallel computing; distributed computing; mathematical modeling; multidimensional arrays; interpolation; multigrid methods;
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of toolkit for handling results of hydrometeorological data re-analysis using parallel primitives of functional programming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка инструментария для работы с данными реанализа гидрометеорологических данных с использованием параллельных примитивов функционального программирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4412/1/diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 282,33 kB
resources.filename: reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4412/2/reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,29 kB
resources.filename: reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4412/6/reviewSV_st007810_Degtyarev_Aleksandr_Borisovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 6,96 kB