Revista SIAM de Computación Científica -SIAM Journal on Scientific Computing
| Disciplina | Computación científica |
|---|---|
| Idioma | inglés |
| Editado por | Jan S. Hesthaven |
| Detalles de la publicación | |
Nombres anteriores) |
Revista SIAM de Computación Científica y Estadística |
| Historia | 1980 al presente |
| Editor | |
| Frecuencia | Bimensual |
| No | |
| Abreviaturas estándar | |
| ISO 4 | SIAM J. Sci. Computación. |
| Indexación | |
| CODEN | SJOCE3 |
| ISSN |
1064-8275 (imprimir) 1095-7197 (web) |
| Enlaces | |
)El SIAM Journal on Computación Científica ( SISC ), anteriormente SIAM Journal on Scientific Computing y estadístico , es una revista científica se centra en los artículos de investigación sobre métodos numéricos y técnicas de computación científica . Es publicado por la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas (SIAM). Jan S. Hesthaven es el editor en jefe actual , asumiendo el cargo en enero de 2016. El factor de impacto es actualmente de alrededor de 2.
Los artículos de esta revista abordan cuestiones computacionales relevantes para la solución de problemas científicos o de ingeniería e incluyen resultados computacionales que demuestran la efectividad de las técnicas propuestas. Se clasifican en tres categorías: 1) Métodos y algoritmos para la informática científica. 2) Métodos computacionales en ciencia e ingeniería. 3) Software y Computación de Alto Rendimiento. Los primeros trabajos de tipo se centran en el análisis teórico, siempre que se demuestre su relevancia para las aplicaciones en ciencia e ingeniería. Se supone que contienen resultados computacionales significativos y resultados teóricos o heurísticas sólidas que respaldan el rendimiento de nuevos algoritmos. Los artículos del segundo tipo prestan mucha atención a la descripción de metodologías novedosas para resolver un problema específico en la ciencia o la ingeniería computacional. La información sobre la aplicación para orientar a otros científicos computacionales es necesaria. Los trabajos de tercer tipo se centran más en el diseño y desarrollo novedosos de métodos computacionales y software de alta calidad, algoritmos paralelos, problemas de computación de alto rendimiento, nuevas arquitecturas, análisis o visualización de datos. Sin embargo, el enfoque principal debe estar en los métodos computacionales que tienen un gran impacto en los problemas científicos o de ingeniería.
El análisis numérico moderno se remonta a 1947 cuando John von Neumann y Herman Goldstine escribieron un artículo pionero, “Inversión numérica de matrices de orden superior” (Boletín de la AMS, noviembre de 1947). Este artículo comúnmente se considera uno de los primeros artículos en estudiar el error de redondeo e incluye una discusión sobre lo que se llama computación científica hoy en día. Aunque, a partir de la historia de las matemáticas, el análisis numérico tiene una historia más larga y rica, el análisis numérico "moderno" se define por la combinación de la computadora electrónica programable, el análisis matemático y la oportunidad y necesidad de resolver problemas grandes y complejos en aplicaciones de la vida. La necesidad, como la predicción balística, el transporte de neutrones y la dinámica de fluidos multidimensional no estable impulsó el desarrollo de la computadora y dependió en gran medida de los avances en el análisis numérico y el modelado matemático.
Referencias
enlaces externos
 
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