📌 Optimised Finite Difference Computation from Symbolic Equations | SciPy 2017 | Michael Lange - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Optimised Finite Difference Computation from Symbolic Equations | SciPy 2017 | Michael Lange в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Optimised Finite Difference Computation from Symbolic Equations | SciPy 2017 | Michael Lange или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Optimised Finite Difference Computation from Symbolic Equations | SciPy 2017 | Michael Lange в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Optimised Finite Difference Computation from Symbolic Equations | SciPy 2017 | Michael Lange

Domain-specific high-productivity environments are playing an increasingly important role in scientific computing due to the increased levels of abstraction and automation they provide. In this talk we introduce Devito, an open-source domain-specific framework for solving partial differential equations from symbolic problem definitions by the finite difference method. We highlight the generation and automated execution of highly optimized stencil code from only a few lines of high-level symbolic Python for a set of operators used in seismic inversion problems, before exploring the use of Devito for a range of scientific equations.

Comments