Rozpocząć na początku

CiSE powstała służyć obliczeniowych nauki społeczności. Od swojego powstania, to skupiła się na świecie rzeczywistym zastosowań naukowych informatyki, z artykułów napisanych przez praktyków i dla aktywnych, i będzie nadal służyć tej funkcji. Edukacja w obliczeniowych nauki jest rdzeniem misji CiSE. Jej cechą artykuły mają na celu informowanie i pouczyć, a także różnych kolumn znajdujących się w każdej kwestii wyraźnie samouczkiem. CiSE zawsze grupy nakładów, z redakcyjnego przemysłu działaczy.

Opinie Redakcja "Wprowadzenie: Badania powtarzalne

Odtwarzalność jest fundamentalną zasadą nauki. Do eksperymentów obliczeniowych się powtarzalne, należy opracować system łączący publikacji naukowych z obliczeniowych receptur. Artykuły w tym specjalne wydanie argumentują na rzecz obliczeniowych odtwarzalności i opisać kilka praktycznych metod badawczych powtarzalne.

Badania powtarzalne w Computational Harmonic Analysis

Naukowy obliczeń staje się absolutnie centrum naukowe metody. Niestety, to 's błędy i obecnie immatureâ € "tradycyjnych publikacji naukowych nie jest w stanie wykryć i zakorzenienia się błędów naukowych computationâ €", które muszą być uznane za kryzys. Istotnym ostatnich rozwoju i niezbędne odpowiedzi na kryzys jest odtwarzalna obliczeniowych badań, w których naukowcy publikują artykuł wraz z pełną obliczeniowych środowisku, które produkuje wyników. Autorzy praktykował odtwarzalne obliczeniowych badania na 15 lat i posiadają zintegrowane to z ich badań naukowych i doktorantów oraz doktora edukacji. W niniejszym artykule, są przeglądu ich podejście i jak ewoluowały w czasie, dyskusji argumenty za i przeciw reproducibly pracy.

Python Narzędzia odtwarzalne Badania hiperboliczny Problemy

Powtarzalne badania obliczeniowych nauki jest możliwe tylko wtedy, gdy komputer zostanie użyty do generowania kodów opublikowane wyniki są rozproszone i / lub zarchiwizowane w formie, które mogą później zostać wykorzystane do regeneracji i wyniki mogą być zbadane w celu ustalenia szczegółów dotyczących metody. Autorka omawia pewne trudności w realizacji tego celu i przeglądy zestaw narzędzi ułatwiających Pythona odtwarzalne badań w skończonej objętości hiperboliczny metody ochrony praw Clawpack za pomocą oprogramowania.

Rozproszony odtwarzalne Badania Korzystanie buforowanego Computations

Zdolność do powtarzalne wyniki badań naukowych staje się coraz ważniejsza w obszarach, gdzie wyniki są istotne produktu złożonych obliczeń statystycznych. Odtwarzalność może umożliwić innym celu sprawdzenia opublikowanych ustaleń i postępowania zastępcy analizy tych samych danych. A pytanie, które pojawia się w naturalny sposób do prowadzenia badań i rozpowszechniać powtarzalne. Autorzy opisują proste ramy, w których powtarzalne badania mogą być prowadzone i dystrybuowane za pośrednictwem pamięci podręcznej obliczeń i narzędzia dla autorów i czytelników. W realizacji prototypu one również oprogramowanie napisane w języku R. W "cacher " Pakiet dostarcza narzędzi do buforowania obliczeniowych wyników w kluczowych wartości stylu bazy danych, które mogą być publikowane do publicznej repozytorium dla czytelników do pobrania. Jako studium przypadku, które wskazują na korzystanie z pakietu na badania zanieczyszczenia powietrza ekspozycji i śmiertelności w USA.

Ramy prawne dla odtwarzalne Badań Naukowych: Licensing and Copyright

W obliczeniowych naukowców coraz swoich wyników dostępna w sposób powtarzalny, a często poza tradycyjne czasopisma wydawnictwa mechanizmu pytania naturalnie powstają w odniesieniu do praw autorskich, późniejszego wykorzystania i cytowania i praw własności w ogóle. Rosnąca liczba naukowców, którzy uwolnienia swoich badań publicznie obliczu luki w obecnej strukturze licencji i praw autorskich, zwłaszcza w Internecie. Badania naukowe produkuje więcej niż ostateczna papieru: Kod, struktury danych, doświadczenia i parametry, dokumentację i dane są ważne dla komunikacji i stypendium wyniku replikacji. Autorka proponuje odtwarzalne standardu badań naukowych naukowców do wykorzystania dla wszystkich elementów ich stypendium, które powinny zachęcać powtarzalne badania naukowe poprzez przypisanie, ułatwienia większej współpracy i promowania większego zaangażowania społeczności w nauce i odkrycia naukowe.

Tworzenie GUI dla Zori, a Quantum Monte Carlo programu

Rappture jest nowym GUI Development Kit, który umożliwia deweloper budowy I / O interfejs dla konkretnej aplikacji. W tym artykule autorzy opisują Rappture toolkitu 's wykorzystanie w tworzeniu GUI na komputerze Zori kod A Quantum Monte Carlo programu.

Janus: An FPGA-Based System for High-Performance Computing Naukowy

Janus jest modularny, masowo równolegle i rekonfiguracji FPGA obliczeniowych opartych na systemie. Janus Każdy moduł posiada jeden rdzeń i obliczeniowych hosta. Janus jest dopasowane, ale nie ograniczają się do potrzeb klasy ciężkiej naukowych aplikacji charakteryzują się regularną strukturę kodu, niekonwencjonalne danych manipulacji wymagania, a kilka megabitów danych. Autorzy omawiają ten konfigurowalny system 's architektury i skoncentrować się na ich wykorzystanie do Monte Carlo symulacji mechaniki statystycznej, jak wykonuje Janus imponująco na tej klasy aplikacji.

Rysunek urządzenia przemysłu chemicznego z Adobe Illustrator, Część 2: Tworzenie i modyfikowanie Kształty

Adobe Illustrator CS3 oferuje narzędzia, które pozwalają autorzy podręczników chemii i laboratoryjne podręczniki tworzenia skomplikowanych rysunków i publikuje własne materiału. Część 2 niniejszego trzech części samouczka skupia się na kształtach.

Interaktywny Holografia: Pursuit of a Dream

Tworzenie interaktywnych cyfrowych holograficzny wyświetlacz jest trudnym zadaniem, wymagającym wejście od matematyki, fizyki i inżynierii. Główną przeszkodą do rozwoju technologicznego wyświetla holograficzny jest wzniosem obliczeniowych prędkości.

« Poprzednia stronaNastępna strona »