Sluneční erupce spojené s koronálními výrony hmoty jsou nejenergetičtějšími dynamickými procesy ve sluneční soustavě s dopadem na celou heliosféru, včetně Země a jejího blízkého kosmického okolí. Protože k uvolnění energie v erupcích dochází podle současných představ kaskádním procesem na mnoha škálách, je v tomto článku o numerickém modelování procesů ve slunečních erupcích uplatněno mnohoškálové hledisko: bude představen numerický MHD model erupce na globálních škálách (~10(8) m) i částicové modelování máloškálových (~10 m) plazmových procesů, které mají přímý vztah k disipaci magnetické energie v erupci, k formování svazků urychlenýchh částic a jejich následné termalizaci v bezesrážkovém erupčním plazmatu prostřednictvím vlnově-částicových interakcí., Marian Karlický, Miroslav Bárta., and Obsahuje seznam literatury
When we apply ecological models in environmental management, we must assess the accuracy of parameter estimation and its impact on model predictions. Parameters estimated by conventional techniques tend to be nonrobust and require excessive computational resources. However, optimization algorithms are highly robust and generally exhibit convergence of parameter estimation by inversion with nonlinear models. They can simultaneously generate a large number of parameter estimates using an entire data set. In this study, we tested four inversion algorithms (simulated annealing, shuffled complex evolution, particle swarm optimization, and the genetic algorithm) to optimize parameters in photosynthetic models depending on different temperatures. We investigated if parameter boundary values and control variables influenced the accuracy and efficiency of the various algorithms and models. We obtained optimal solutions with all of the inversion algorithms tested if the parameter bounds and control variables were constrained properly. However, the efficiency of processing time use varied with the control variables obtained. In addition, we investigated if temperature dependence formalization impacted optimally the parameter estimation process. We found that the model with a peaked temperature response provided the best fit to the data., H. B. Wang, M. G. Ma, Y. M. Xie, X. F. Wang, J. Wang., and Obsahuje bibliografii
Článok jednoduchým spôsobom, bez potreby hlbšej znalosti kvantové mechaniky, popisuje metódy superpočítačového modelovania na nanoškále. V prvej časti sa popisujú základy metód simulácie elektrón-iónového systému s dôrazom na metódy teórie hustotového funkcionálu, které umožňujú študovat dĺžkové a časové škály relevantné pre nanotechnológie. Stručne sú popísané aj mnohočasticové metódy, najmä metóda kvantového Monte Carla,ktorá má výrazne vyššiu presnosť pri podobnom asymptotickom škálování a má preto potenciál stať sa štandardom vysokej presnosti modelovania na nanoškále. Možnosti týchto metód demonštrujeme na príkladoch, ktoré pokrývajú širokú škálu materiálov a metód relevantných pre nanotechnológie., Ivan Štich, Marek Mihalkovič, Marian Krajčí., and Obsahuje seznam literatury