タグ付けされた質問 「publications」

学術コンピューティングの学術論文（および今日では他の多くの分野）には、通常、その論文専用に記述された、または論文の結果を得るために使用されたコードまたはソフトウェアパッケージ全体が含まれます。論文の読者がコードにアクセスできるようにする最善の方法は何ですか？私の現在のアプローチは、Githubリポジトリへのリンクを（特定のバージョンタグとともに）論文または引用に入れることです。

40 publications 

ソフトウェアは計算科学の基本的な部分であり、科学記録の重要な部分としてますます認識されています。既存の十分にテストされたコードを使用することの価値を考えると、有用なコードの存在をできる限り広く伝え、その作成者を称賛することは価値があると思われます。アカデミックな環境では、これは主にソフトウェアに焦点を合わせたいくつかの論文を発表することを意味します。 計算ソフトウェアを主な焦点とする学術作品はどこで出版できますか？完全に明確にするために、私は新しい数学、アルゴリズムなどを含まないかもしれない作品に言及しています。それらは本当にソフトウェアに焦点を合わせています。 また、これらのジャーナルにそのような論文を提出した人々から、その体験がどのようなもので、どの会場が推奨されているかを聞くことにも興味があります。 与えられた回答の要約： 数学ソフトウェアでのトランザクション 科学プログラミング SIAM Journal on Scientific Computing（SISC）ソフトウェアセクション 数値ソフトウェアのアーカイブ オープンリサーチ計算 コンピューター物理通信 エンジニアリングソフトウェアの進歩 Journal of Statistical Software Journal of Chemical Theory and Computation 生物学と医学のソースコード PLoS ONE 量子化学の国際ジャーナル 疫学 科学と工学のコンピューティング Journal of Computational Chemistry 地球科学モデル開発 機械学習研究ジャーナル 数学プログラミング計算 Journal of Open Source Software

35 software  publications 

Journal of Computational Physicsは過去に計算科学の重要なアウトレットであり、私は以前そこに出版しました。エルゼビアのボイコットに署名した人（私のような）のために、Journal of Computational Physicsに投稿された可能性のある記事を発行するのに適した非エルゼビアのジャーナルはどこでしょうか？ 適切な代替手段は次のとおりです。 JCPと主題の重複（少なくとも部分的に） 評判が良い エルゼビアが発行しない 注：「評判」と言うとき、インパクトファクターを意味するものではありません。この 2つがこの分野で十分に相関していないことを示すこの記事を参照してください。

29 publications 

計算科学の研究では、再現性がますます重要になっています。（たとえば、科学の Roger Pengによるこの記事を参照してください。他のそのような記事やWebサイトも知っています。）しかし、どの程度の情報をジャーナル記事（またはオンライン）に含めるべきかはわかりません。私の計算研究は再現可能です（知的財産契約のような他の障害がないと仮定）。ガイドラインはありますか？もしそうでなければ、計算科学研究を再現可能にするために研究者がとるべきステップを提案できますか？ 回答で特に使用されるのは、これらの提案を実装するための可能な方法、つまりワークフローです。システムに依存しない、またはLinuxベースのワークフローが望ましいです。また、関連する個人的な経験について話し合うことも役立ちます。 私の特定のケースでは、MATLABで実行できるほど単純な2つの計算例を含む理論的な論文を書いています。この場合、MATLABスクリプトを含め、マシン上の特定のバージョンのMATLABを記録するだけで、再現性を確保できます。ただし、もっと複雑なシナリオが存在することは確かです。再現可能な研究を実行する方法についてのアドバイスは、将来のプロジェクトについて知るのに非常に役立ちます。

23 software  publications  documentation  reproducibility 

計算の再現可能な研究は、他の研究者が結果を生成するために必要なコードを他の研究者が利用できるようにすることを目的としています。カップルの論文は、私が使用上の社内自動微分パッケージ（と呼ばれる働いています：私は、私の研究の再現性のすべてをしたいのですが、私は思わぬ障害のビットに実行しているDAEPACKを（独自のライブラリに）CHEMKIN- II ;ライセンス条項は不明）。 これらのソフトウェアコンポーネントをオープンソースバージョンに置き換えるのは非常に時間がかかります。CHEMKIN-IIのオープンソースの代替物はCanteraと呼ばれますが、CanteraはC ++ですが、CHEMKIN-IIはFortran 77にあります。十分なCanteraコードを変更して自動処理できるようにするには、多大な労力が必要です。 C ++の差別化ツール。 これらの専用パッケージが必要な場合、研究者がCHEMKIN-IIにアクセスできないと仮定して、研究を可能な限り再現可能にする最良の方法は何ですか？DAEPACKはソースからソースへのトランスレーターなので、必ずしもDAEPACKを配布する必要はありません。出力を含めることができるかもしれません。これは、微分を計算するFortranソースファイルです。 より一般的には、あなたの作品にプロプライエタリなソフトウェアが必要であり、そのプロプライエタリなソフトウェアが広く利用できない場合（つまり、MATLAB、Mathematicaなどではない場合）、どのように仕事を再現可能にしますか？

19 software  publications  documentation  reproducibility 

いくつかのコードの低速バージョンと高速バージョンがあり、2つのコードを比較して高速化した数値を報告したいとします。低速バージョンを回、高速バージョンをm回実行して、時間（s 1、… 、s n）および（f 1、… 、f m）を生成します。高速化を生成する最も簡単な方法は、手段を平均化することである。 ˉ 秒nnnmmm(s1,…,sn)(s1,…,sn)(s_1, \ldots, s_n)(f1,…,fm)(f1,…,fm)(f_1, \ldots, f_m) ただし、これは外れ値を考慮していません。s¯f¯=m∑i&lt;nsin∑j&lt;mfjs¯f¯=m∑i&lt;nsin∑j&lt;mfj\frac{\bar{s}}{\bar{f}} = \frac{m \sum_{i<n} s_i}{n \sum_{j<m} f_j} 質問：スピードアップの数値を報告するときに使用するのに最適な統計は何ですか？

12 statistics  publications 

再現可能な科学的結果に目を向けて、コードの寿命を確保するためのベストプラクティスの公開リストはありますか？（例えば、オープンソース、ドキュメント作成、依存関係の選択、言語の選択、仮想マシンなど）。 典型的な科学的コードまたは他のソフトウェアの半減期を推定しようとした研究（またはそれが欠けている例/逸話）

11 software  publications  reproducibility 

現在、Matlabを使用して1dおよび2d画像を作成し、特定のモデルとの精度を比較しています。私の方法を標準のGaussian .wfnモデルと比較する必要があり、分子とラプラシアンの密度を分析することでそれを行います。 私は、.wfn近似の近似（おそらく等高線マップを使用して）の違いの2次元画像を生成することに関心があり、2つの原子間の結合経路と直接線に沿った特性（密度、ラプラシアンなど）にも関心があります。 前に述べたように、私は現在、Matlabを使用して画像を作成していますが、これらの画像は主に私と同僚のためのものです。それらは、私が論文や他の出版物でよく目にするタイプの画像ではないようです。 出版品質のグラフと画像を作成するには、どのようなソフトウェアを使用する必要がありますか（または他のユーザーが使用しますか）？

11 matlab  computational-chemistry  publications 

（この質問がこのサイトに合うことを望みます;そうでない場合、私の謝罪を受け入れます）。 特定のシミュレーションを実行し、時系列y（t）、t = 0、1、... 20を取得しました。いくつかの関数を試した後、次のことがわかりました。 y(t) =~ 1 / (A t + B) ここで、AとBは線形回帰を使用して計算した係数で、R ^ 2&gt; 0.99です。 そのような結果を科学論文で報告する標準的な方法は何ですか？具体的には： A.理論的な説明、出力がこのように見える理由はありません（これは減少するはずであり、下から制限されていることを知っていますが、それ以上ではありません）。それは単なる推測でした。試みた他のすべての失敗した推測を説明する必要がありますか？ B.シミュレーションを実行するたびに、AとBの値がわずかに異なります。ランダムな実行を報告するだけですか、それともシミュレーションを何度も実行して結果を平均する必要がありますか？もしそうなら、何回で十分ですか？

11 regression  publications 

多くのPDEを数値的に解きますが、応用数学は私の分野ではありません。私は、フィールドの最近の進展に追いつくために、どの応用数学ジャーナルを読むべきかについてまだ触れていません。 PDEを数値的に解く最近の進展に追いつくために読むのに良いジャーナルは何ですか？

10 pde  publications 

一部のジャーナルは他のジャーナルよりも高く評価されていると聞きました。これは本当ですか？もしそうなら、ピアレビューされたジャーナルの価値を別のジャーナルよりも判断する基準は何ですか？どうすればその評価を確認できますか？たとえばSIAMレビューよりも評判の悪いジャーナルで受け入れられた場合、私の出版物は「価値」が低くなりますか？

9 publications 

卒業研究用に作成したソフトウェアパッケージと、そのパッケージを説明する論文を公開したいと思います。これまでのところ、BSDなどのリベラルライセンスを検討してきました。 ただし、コードの公開には、ジャーナルのライセンス条件（この例ではcmpなど）への同意や、著作権の譲渡が含まれる場合があることを認識しています。これはすべて望ましくありません。ジャーナルに関して明らかな選択肢はありますか？私の分野は物理学です。BSDライセンススタイルのオープンソースプロジェクトを設立し、付随する論文を発表した経験はありますか？ Computer Physics Communications（残念ながらElsevierから出版されました）を知っています。例としてQuTiP。あなたの提案をありがとう！

8 publications 

Computational Physicsジャーナルの多くの出版物がコードのパフォーマンスにさまざまなメトリックを使用しているのを見てきました。特にGPGPUコードの場合、ユーザーが公開するタイミング結果には非常に多くの種類があるようです。特に、私は見ました： timeGPUとCPUのバージョンで（基本的に）実行し、平均を報告することの比較 呼び出された各GPU / CPU関数のプロファイリングデータの比較（そのため、実行されたmainすべての関数のタイミングを調整しますが、ドライバーの初期化時間は無視します） メモリ転送（この場合はPCI-Eバスを介して）、ディスクへのI / O、あるフォーマットから別のフォーマットへのデータ変換などを無視した、いくつかの関連機能のデータのプロファイリングの比較 1つの関数のみのプロファイリングデータの比較（たとえば、CPUとGPU量子モンテカルロでスピン更新を実行する時間のみを比較）、メモリ転送時間、ディスクへのI / O、ハミルトニアンの設定/対角化などを無視、など 2番目と3番目のメリットも確認​​できますが、最初のオプションは4つの中で最も「正直」です。言語間またはInfinibandとGigabit間のI / O実装の違いが4.99秒だった場合、5秒のランタイムの違いを報告するのは少しばかげています。最後のオプションは、この関数がプログラム全体の問題点でない限り、それについての情報を報告することは、私の結果を複製している誰かが見るパフォーマンスを反映しないだけなので、私には少し「不器用」に思えます。これらのアプローチのどれがより正直ですか？理想的には、紙にはこれらすべてが含まれますが、図/長さに制限がある場合、これは最も価値があり、正直で、提供に関連性がありますか？

8 performance  publications  documentation 

疑似コードで辞書（=マップ）を表現するための良い、一般的な方法は何ですか？つまり、基本的にキーの値を格納し、すべてのキーと値のペアを反復処理し、特定のキーが含まれているかどうかをテストできるデータ構造です。以下のような（この場合は無意味な）Pythonコードを念頭に置いています。 D = {} D[1] = 2 for key, value in D.items(): # do something with key and value if key in D: # do something そして、それを出版物で疑似コードとして表現したいと思います。数学的に考えると、辞書は関数であり、関係はペアのセットなので、次のようなものを書く D ← ∅ D[1] ← 2 for all (k, v) ∈ D 実際に意味があります。しかし、それは理解できますか？そしてテストのために、私は使用します if k ∈ keys(D) それとも、よりリテラルになるほうがいいですか、例えば D ← empty dictionary for …

8 algorithms  publications