Имитационное моделирование с использованием методов Монте-Карло в наше время используется практически во всех областях операционной деятельности, где требуется многократное принятие решений по итогам анализа поступающих из внешнего мира данных. При этом важную роль начинает играть качество, производительность и доступность генераторов случайных чисел, использующихся для придания абстрактному методу черт реальной задачи, решаемой специалистом. Как я недавно выяснил, этот вопрос начинает играть решающее значение при переходе к параллельному программированию… Вы тоже столкнулись с этой проблемой, и хотите знать, как в Windows можно быстро получить массивы случайных чисел с нужным распределением?
Анатолий Алексеев @fingoldo
Пользователь
Выбор инструмента для расчётов с плавающей точкой — практические советы
15 мин
6.1KСовременному программисту, математику или аналитику часто приходится проектировать, а то и создавать программно-аппаратные комплексы для работы с большими массивами числовых данных. Построение имитационных моделей, прогнозирование, расчёт статистики, управление оперативными процессами, финансовый анализ, обработка экспериментальных данных — везде требуется получить максимальную скорость вычислений на единицу затрат.
При этом большинство ну хотя бы минимально сложных и функциональных систем (во всяком случае, из тех, что встречались лично мне за 8 лет работы в банковской сфере), как правило, гетерогенны — состоят из множества функциональных блоков, как пёстро сшитое лоскутное одеяло, где каждый лоскуток выполняется разным приложением, зачастую даже на различных аппаратных платформах. Почему? Да просто это рационально и удобно. Каждый продукт хорош в своей области. Например, экономисты любят использовать Ms Excel для анализа и визуализации данных. Но мало кому в голову придёт использовать эту программу для обучения серьёзных искусственных нейросетей или решения дифференциальных уравнений в реальном времени — для этого зачастую приобретаются (или уже приобретены компанией) мощные универсальные пакеты, предлагающие гибкий API, или под заказ пишутся отдельные модули. Вот и получается, что результат считать выгоднее в том же Matlab, хранить в таблицах СУБД Oracle (запущенной на кластере Linux), а отчёт показывать пользователям в приложении Excel, работающем как OLE server на Windows. Причём связаны все эти компоненты одним из универсальных языков программирования.
Как выбрать оптимальную среду реализации для конкретной задачи?
При этом большинство ну хотя бы минимально сложных и функциональных систем (во всяком случае, из тех, что встречались лично мне за 8 лет работы в банковской сфере), как правило, гетерогенны — состоят из множества функциональных блоков, как пёстро сшитое лоскутное одеяло, где каждый лоскуток выполняется разным приложением, зачастую даже на различных аппаратных платформах. Почему? Да просто это рационально и удобно. Каждый продукт хорош в своей области. Например, экономисты любят использовать Ms Excel для анализа и визуализации данных. Но мало кому в голову придёт использовать эту программу для обучения серьёзных искусственных нейросетей или решения дифференциальных уравнений в реальном времени — для этого зачастую приобретаются (или уже приобретены компанией) мощные универсальные пакеты, предлагающие гибкий API, или под заказ пишутся отдельные модули. Вот и получается, что результат считать выгоднее в том же Matlab, хранить в таблицах СУБД Oracle (запущенной на кластере Linux), а отчёт показывать пользователям в приложении Excel, работающем как OLE server на Windows. Причём связаны все эти компоненты одним из универсальных языков программирования.
Как выбрать оптимальную среду реализации для конкретной задачи?
+28
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Откуда
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Дата рождения
- Зарегистрирован
- Активность