Аннотация: Объектом исследования являются геофизические процессы возникающие в океане, в частности распространение и трансформация внутренних волн в стратифицированной жидкости. Подробное изучение таких крупномасштабных процессов возможно с помощью численного моделирования и открытых гидрологических источников данных. Тем не менее, для проведения вычислительных экспериментов требуются программные инструменты сопровождения. К ним относятся средства обработки входных данных, средства программного представления в виде сеток, средства подготовки выборки данных, средства визуализации, а также методы инициализации математических моделей. Рассматриваются подробно все этапы проведения численного эксперимента и требуемые программные инструменты. Рассматриваются аспекты инициализации численных моделей. Показано, что часть начальных условий может быть получена в автоматическом режиме из контекста данных. Новизна исследования заключается в предложенных методах к созданию проблемно-ориентированных программных инструментов сопровождения численного эксперимента по моделированию геофизических процессов, зависящих от пространственно-временного распределения многомерных данных. Предложенные методы могут быть применены во многих областях математического моделирования физических процессов, для которых характерны подобные зависимости.

Ключевые слова: программный комплекс, численное моделирование, внутренние волны, стратифицированная жидкость, визуализация данных, обработка данных, алгоритмы, инициализация модели, численный эксперимент, NetCDF

Библиография:
Blumberg A., Mellor G. A discription of a three-dimensional coastal ocean circulation model // Dynalysis of Princeton. 1987. P. 1-16.
Marshall J., Hill C., Perelman L., Adcroft A. Hydrostatic, quasi-hydrostatic, and nonhydrostatic ocean modeling // J. Geophysical Res. 1997. V. 102. P. 5733-5752.
Melsom A., Lien V., Budgell W. Using the Regional Ocean Modeling System (ROMS) to improve the ocean circulation from a GCM 20th century simulation // Ocean Dynamics. 2009. P. 969-981.
Lamb K. G. Numerical experiments of internal wave generation by strong tidal flow across a finite-amplitude bank edge // J. Geophys. Res. Oceans. 1994. V. 99. P. 843-864.
Boyer T.P., Antonov J.I., Garcia H.E., Johnson D.R., Locarnini R.A., Mishonov A.V., Pitcher M.T., Baranova O.K., Smolyar I.V. World Ocean Database 2005. Washington: U.S. Government Printing Office. 2006. 190. P.
Teague W.J., Carron M.J., Hogan P.J. A Comparison between the Generalized Digital Environmental Model and Levitus Climatologies // J. Geophys.

Аннотация: В данной работе представлены результаты по систематизации методов вычислительной оптимизации преобразования цветовых пространств на базе применения арифметики с фиксированной точкой. Сформулированы задачи и проанализированы основные проблемы возникающие в случае вычислительной оптимизации в процессе образования цветовых пространств с точки зрения повышения быстродействия. Изложены принципы перехода от формата с плавающей к формату с фиксированной точкой. Приведён пример и анализ вычислительной оптимизации при взаимном преобразовании RGB и Y709CbCr. В данной работе рассмотрен метод вычислительной оптимизации преобразования цветовых пространств на базе применения арифметики с фиксированной точкой При применении рассмотренного принципа практической реализации время вычислений для изображения 4134x2756 на процессоре Intel Core 2 Duo сократилось в 18-ть раз. Такое повышение производительности является очень значимым. Не составляет труда применить указанный подход к прочим подобным вычислениям, особенно на современных 64-х и 128-ми разрядных процессорах, когда необходимые значения умещаются в один процессорный регистр.

Ключевые слова: обработка изображений, цветовые пространства, преобразование, RGB, фиксированная точка, плавающая точка, вычислительная оптимизация, математический сопроцессор, последовательная обработка изображений, параллельная обработка изображений

Библиография:
ITU-R Recommendation BT.601-7 от 03/2011, Studio encoding parameters of digital television for standard 4:3 and wide-screen 16:9 aspect ratios. ITU, Geneva, Switzerland, 2011.
ITU-R Recommendation BT.709, Basic Parameter Values for the HDTV Standard for the Studio and International Programme Exchange [formerly CCIR Rec.709] ITU, Geneva, Switzerland, 2002.
Malvar H. S., Sullivan G. J. Transform, Scaling & Color Space Impact of Professional Extensions, ISO/IEC JTC/SC29/WG11 and ITU-T SG16 Q.6 Document JVT-H031, Geneva, May 2003.
Гербер Р., Бик А., Смит К., Тиан К. Оптимизация ПО. Сборник рецептов. – СПб.: Питер, 2010. – 325 с.: ил
Касперский К. Техника оптимизации программ (+CD). С-Пб. Из-во: БХВ-Петербург, 2003 г. – 464 с.:ил.
Коробейников А.Г., Кудрин П.А., Сидоркина И.Г. Алгоритм распознавания трехмерных изображений с высокой детализацией//Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2010. № 2. С. 91-98.
Гришенце