Tobias Weinzierl – författare

New insight in many scientific and engineering fields is unthinkable without the use of numerical simulations running efficiently on modern computers. The faster we get new results, the bigger and accurate are the problems that we can solve. It is the combination of mathematical ideas plus efficient programming that drives the progress in many disciplines. Future champions in the area thus will have to be qualified in their application domain, they will need a profound understanding of some mathematical ideas, and they need the skills to deliver fast code.

The present textbook targets students which have programming skills already and do not shy away from mathematics, though they might be educated in computer science or an application domain. It introduces the basic concepts and ideas behind applied mathematics and parallel programming that we need to write numerical simulations for today’s multicore workstations. Our intention is not to dive into one particular applicationdomain or to introduce a new programming language – we lay the generic foundations for future courses and projects in the area.

The text is written in an accessible style which is easy to digest for students without years and years of mathematics education. It values clarity and intuition over formalism, and uses a simple N-body simulation setup to illustrate basic ideas that are of relevance in various different subdomains of scientific computing. Its primary goal is to make theoretical and paradigmatic ideas accessible to undergraduate students and to bring the fascination of the field across.

Neue Erkenntnisse in vielen wissenschaftlichen und technischen Bereichen sind ohne den Einsatz numerischer Simulationen, die auf modernen Computern effizient ablaufen, nicht denkbar. Je schneller wir neue Ergebnisse erhalten, desto größer und genauer sind die Probleme, die wir lösen können. Es ist die Kombination aus mathematischen Ideen und effizienter Programmierung, die den Fortschritt in vielen Disziplinen vorantreibt. Zukünftige Meister auf diesem Gebiet müssen daher in ihrem Anwendungsgebiet qualifiziert sein, sie brauchen ein tiefes Verständnis einiger mathematischer Ideen und sie müssen die Fähigkeiten haben, schnellen Code zu liefern.Das vorliegende Lehrbuch richtet sich an Studierende, die bereits über Programmierkenntnisse verfügen und die Mathematik nicht scheuen, auch wenn sie eine Ausbildung in Informatik oder einem Anwendungsbereich haben. Es führt in die grundlegenden Konzepte und Ideen hinter der angewandten Mathematik und der parallelen Programmierung ein,die wir brauchen, um numerische Simulationen für die heutigen Multicore-Workstations zu schreiben. Unsere Absicht ist es nicht, in einen bestimmten Anwendungsbereich einzutauchen oder eine neue Programmiersprache einzuführen - wir legen die allgemeinen Grundlagen für zukünftige Kurse und Projekte in diesem Bereich.Der Text ist in einem zugänglichen Stil geschrieben, der auch für Studenten ohne jahrelange Mathematikausbildung leicht zu verstehen ist. Er legt mehr Wert auf Klarheit und Intuition als auf Formalismus und verwendet eine einfache N-Körper-Simulation zur Veranschaulichung grundlegender Ideen, die in verschiedenen Teilbereichen des wissenschaftlichen Rechnens von Bedeutung sind. Sein primäres Ziel ist es, theoretische und paradigmatische Ideen für Studierende im Grundstudium zugänglich zu machen und die Faszination des Fachgebiets zu vermitteln.

This book constitutes the refereed workshop proceedings from the 39th International conference on High Performance Computing, ISC High Performance 2024, held in Hamburg, Germany, in May 2024. 

The 34 full papers presented here were carefully reviewed and selected from 50 submissions. These proceedings include papers from the following workshops:-

8th International Workshop on In Situ Visualization (WOIV’24)  

This proceedings volume collects review articles that summarize research conducted at the Munich Centre of Advanced Computing (MAC) from 2008 to 2012. The articles address the increasing gap between what should be possible in Computational Science and Engineering due to recent advances in algorithms, hardware, and networks, and what can actually be achieved in practice; they also examine novel computing architectures, where computation itself is a multifaceted process, with hardware awareness or ubiquitous parallelism due to many-core systems being just two of the challenges faced. Topics cover both the methodological aspects of advanced computing (algorithms, parallel computing, data exploration, software engineering) and cutting-edge applications from the fields of chemistry, the geosciences, civil and mechanical engineering, etc., reflecting the highly interdisciplinary nature of the Munich Centre of Advanced Computing.