СТ
Вінник П. О. Дослідження можливостей застосування технології CUDA для реалізації методів статистичної обробки даних : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / П. О. Вінник ; кер. роботи доц. Міщеряков Ю.В. ; ХНУРЕ, Кафедра системотехніки. – Харків, 2013. – 98 с. : CD
Вінник П. О. Дослідження можливостей застосування технології CUDA для реалізації методів статистичної обробки даних : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / П. О. Вінник ; кер. роботи доц. Міщеряков Ю.В. ; ХНУРЕ, Кафедра системотехніки. – Харків, 2013. – 98 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Об'єкт дослідження - паралельна реалізація методів статистичної обробки даних на GPU.
Предмет дослідження - методи паралельної обробки великих обсягів даних.
Мета магістерської атестаційної роботи - дослідження можливості використання технології CUDA для реалізації методів статистичної обробки даних.
Методи дослідження - методи статистичної обробки даних.
Результати дослідження - принципи реалізації методів статистичної обробки даних на GPU за допомогою технології CUDA та бібліотека реалізованих методів.
Результати дослідження можуть бути використані в системах статистичної обробки даних, пакетах прогнозування.
CUDA, ПАРАЛЕЛЬНЕ ПРОГРАМУВАННЯ, ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ, МЕТОД НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ, ПРОГНОЗУВАННЯ, АЛГОРИТМ.
Объект исследования - параллельная реализация методов статистической обработки данных на GPU.
Предмет исследования - методы параллельной обработки больших объемов данных.
Цель магистерской аттестационной работы - исследовать возможность использования технологии CUDA для реализации методов статистической обработки данных.
Методы исследования - методы статистической обработки данных.
Результаты исследования - принципы реализации методов статистической обработки данных на GPU при помощи технологии CUDA и библиотека реализованных методов.
Результаты исследования могут быть использованы в системах статистической обработки данных, пакетах прогнозирования.
CUDA, ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, АЛГОРИТМ.
The object of research - parallel implementation of the methods of statistical data on the GPU.
Purpose of the study -. methods parallel processing of large volumes of data
The purpose of the Master's Certification - explore the possibility of using CUDA technology to implement the methods of statistical data.
Research methods - statistical treatment of data..
Results of the study - guidelines for implementing the methods of statistical data on the GPU using CUDA technology and library-implemented methods.
The results can be used to system of statistical data processing system of forecasting, planning..
CUDA, PARALLEL PROGRAMMING, LINEAR REGRESSION, LEAST-SQUARES METHOD, ALGORITHM.
Предмет дослідження - методи паралельної обробки великих обсягів даних.
Мета магістерської атестаційної роботи - дослідження можливості використання технології CUDA для реалізації методів статистичної обробки даних.
Методи дослідження - методи статистичної обробки даних.
Результати дослідження - принципи реалізації методів статистичної обробки даних на GPU за допомогою технології CUDA та бібліотека реалізованих методів.
Результати дослідження можуть бути використані в системах статистичної обробки даних, пакетах прогнозування.
CUDA, ПАРАЛЕЛЬНЕ ПРОГРАМУВАННЯ, ЛІНІЙНА РЕГРЕСІЯ, МЕТОД НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ, ПРОГНОЗУВАННЯ, АЛГОРИТМ.
Объект исследования - параллельная реализация методов статистической обработки данных на GPU.
Предмет исследования - методы параллельной обработки больших объемов данных.
Цель магистерской аттестационной работы - исследовать возможность использования технологии CUDA для реализации методов статистической обработки данных.
Методы исследования - методы статистической обработки данных.
Результаты исследования - принципы реализации методов статистической обработки данных на GPU при помощи технологии CUDA и библиотека реализованных методов.
Результаты исследования могут быть использованы в системах статистической обработки данных, пакетах прогнозирования.
CUDA, ПАРАЛЛЕЛЬНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, АЛГОРИТМ.
The object of research - parallel implementation of the methods of statistical data on the GPU.
Purpose of the study -. methods parallel processing of large volumes of data
The purpose of the Master's Certification - explore the possibility of using CUDA technology to implement the methods of statistical data.
Research methods - statistical treatment of data..
Results of the study - guidelines for implementing the methods of statistical data on the GPU using CUDA technology and library-implemented methods.
The results can be used to system of statistical data processing system of forecasting, planning..
CUDA, PARALLEL PROGRAMMING, LINEAR REGRESSION, LEAST-SQUARES METHOD, ALGORITHM.