Skip to content

[FIXED] Шилин Никита. Технология SEQ. Вычисление многомерных интегралов методом Монте-Карло. Вариант 12.#221

Merged
allnes merged 1 commit intolearning-process:masterfrom
Calabras:shilin_n_monte_carlo_integration_seq
Mar 7, 2026
Merged

Conversation

@Calabras
Copy link
Copy Markdown
Contributor

@Calabras Calabras commented Mar 2, 2026

Описание

  • Задача: Вычисление многомерных интегралов методом Монте-Карло

  • Вариант: 12

  • Технология: SEQ

  • Описание вашей реализации и отчёта.
    Реализован метод квази-Монте-Карло для вычисления многомерных определённых интегралов произвольной размерности. Для генерации точек используется последовательность Кронекера — детерминированная квазислучайная последовательность на основе дробных частей квадратных корней простых чисел (2, 3, 5, 7, ...). Это обеспечивает равномерное покрытие области интегрирования и воспроизводимость результатов.

    Алгоритм: для N точек в d-мерном пространстве [a₁,b₁]×...×[aₐ,bₐ] генерируются квазислучайные координаты, вычисляется значение подынтегральной функции в каждой точке, результат усредняется и умножается на объём области. Сложность: O(N·d) по времени, O(d) по памяти.

    Поддерживаются 5 подынтегральных функций с известными аналитическими решениями: Constant (f=1), Linear (f=Σxᵢ), Product (f=Πxᵢ), SumSquares (f=Σxᵢ²), SinProduct (f=Πsin(xᵢ)). Тестирование включает 8 функциональных тестов (1D, 2D, 3D) и 2 перформанс-теста (10M точек, 3D).

Внесённые исправления

Исправлен settings.json: добавлены все 5 типов задач (all, omp, seq, stl, tbb) со статусом enabled для корректной работы с последующими реализациями параллельных версий.


Чек-лист

  • Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
  • Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем shilin_n_monte_carlo_integration
  • Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
  • clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
  • clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
  • Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
  • Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
  • Ветка: Я работаю в ветке shilin_n_monte_carlo_integration_seq, а не в master
  • Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и достоверными

@Calabras Calabras requested a review from allnes as a code owner March 2, 2026 15:59
@github-actions github-actions Bot added the task label Mar 2, 2026
@Calabras
Copy link
Copy Markdown
Contributor Author

Calabras commented Mar 2, 2026

@allnes , работа уже была замержена в мастер, исправил только settings.json, можете, одобрить, пожалуйста.

Ramzan8-88 pushed a commit to Ramzan8-88/ppc-2026-threads that referenced this pull request Mar 4, 2026
…рокам матрицы. Вариант 15 (learning-process#221)

learning-process#153, простите пожалуйста, неправильно указал информацию в Info.json

---------

Co-authored-by: Kirill <kremizov3@gmail.com>
@allnes allnes merged commit 57b897b into learning-process:master Mar 7, 2026
31 checks passed
SinevArtem pushed a commit to SinevArtem/ppc-2026-threads that referenced this pull request Mar 16, 2026
LarisaEgorova pushed a commit to LarisaEgorova/ppc-2026-threads that referenced this pull request Mar 17, 2026
GoriachevaKsenia pushed a commit to GoriachevaKsenia/ppc-2026-threads that referenced this pull request Mar 21, 2026
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment

Labels

Projects

None yet

Development

Successfully merging this pull request may close these issues.

2 participants