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伊藤 伸泰; 金田 康正*
Proc. of the Int. Symp. on Supercomputing, p.253 - 257, 1991/00
計算機のアーキテクチャが多様化し、同じ問題を解くための最適なアルゴリズムが計算機により異なる、ということが今日おこっている。このため、各計算機の性能を評価することは次第に難しくなりつつある。従来のベンチマークテストでは、実際の性能を予想することは困難である。発表者は、実際に使われる問題の処理速度によって計算機の性能を評価する方法(AbBT)について考察し、評価に用いるのに適した問題の条件を明らかにした。そして、実例として、乱数発生法およびイジングモデルのモンテカルロシミュレーションを提唱した。これらによるベクトル計算機の評価結果も与えた。このようなAbBTにより、ベクトル計算機のみならず、並列計算機との現実的な性能評価、比較を可能となると考えられる。
高野 秀機; 小川 真一*
JAERI-M 6372, 50 Pages, 1976/01
JAERI-Fast Setの重い核の群定数を修正するためにARCFIT-1、-2と-3の3個のコードを作成した。ARCFIT-1は実効増倍係数に対する最小自乗法フィットを用いて、各群での反応断面積を、微分測定断面積の比が保存されるように修正するコードである。ARCFIT-2はARCFIT-1で計算した修正断面積をフィッティングし、平均共鳴パラメータをサーチするためのコードである。このコードは平均共鳴パラメータの評価に有用である。ARCFIT-3はランダム・サンプリング法を用いて、個々の共鳴レベルとパラメータを発生させ、修正断面積を各群で再現する共鳴列のサーチを行う。