Смирнов Дмитрий Дмитриевич

ФИО (на английском): 
Smirnov Dmitriy Dmitrievich
Foto Smirnov Dmitriy Dmitrievich
Department: 
Лаборатория численного анализа стохастических дифференциальных уравнений
Position: 
Junior Researcher
Academic degree: 
n/a
Academic title: 
n/a
Research interests: 

Анализ стохастических моделей движения летательных аппаратов.

Численное решения систем СДУ.

Разработка статистических параллельных алгоритмов для задач аэродинамики.

Проведение численных экспериментов на кластере.

E-mail: 

dmitriy.smirnov@sscc.ru

Room number: 
2-418
Действующий сотрудник: 
Да

Публикации

Название Авторы (сотрудники ИВМиМГ) Выходные данные Файл
Stochastic Simulation Algorithms for Iterative Solution of the Lamé Equation Киреева Анастасия Евгеньевна, Сабельфельд Карл Карлович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Numerical Analysis and Applications, 2023, 16(4), pp. 299–316. DOI: 10.15372/SJNM20230402
A global random walk on grid algorithm for second order elliptic equations Сабельфельд Карл Карлович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Karl K. Sabelfeld (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences, Novosibirsk State University) and Dmitrii Smirnov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Russian Academy of Sciences) A global random walk on grid algorithm for second order elliptic equations // Monte Carlo Methods & Applications . Sep2021, Vol. 27 Issue 3, p211-225. 15p. Q3, https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/mcma-2021-2092/html Scopus. This work of the GRWG algorithm development is supported by the Russian Science Foundation under Grant 19-11-00019, and the Russian Foundation for Basic Research under Grant 20-51-18009 in the part of random walk on grid process implementations.
Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model Лотова Галия Зуфаровна, Лукинов Виталий Леонидович, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич G. Z. Lotova (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), V. L. Lukinov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), M. A. Marchenko (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), G.A. Mikhailov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, Novosibirsk State University), and D. D. Smirnov (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS), Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model // RJNAMM, vol.36, No.6, pp.337-345, 2021 Q2, Web of Science, Scopus. Работа выполнена в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0251-2021-0002.
Numerical-statistical study of the prognostic efficiency of the SEIR model Лотова Галия Зуфаровна, Лукинов Виталий Леонидович, Марченко Михаил Александрович, Михайлов Геннадий Алексеевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, vol.36, No.6, pp.337-345, 2021
Algorithm for Solving the Inverse Problem of Catalytic Reforming of Gasoline Смирнов Дмитрий Дмитриевич Smirnov D (Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics, Siberian Branch RAS), Koledina K (Ufa Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute of Petrochemistry and Catalysis, Ufa State Petroleum Technological University), Gubaydullin I (Ufa Branch of the Russian Academy of Sciences, Institute of Petrochemistry and Catalysis, Ufa State Petroleum Technological University) Parallel Genetic Algorithm for Solving the Inverse Problem of Catalytic Reforming of Gasoline // Параллельные вычислительные технологии – XV международная конференция, ПаВТ'2021, г. Волгоград, 30 марта – 1 апреля 2021 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2021. 291 с. https://doi.org/10.14529/pct2021 РИНЦ. Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РНФ (коды проекта 19-71-00006, 21-71-20047), а также в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0315-2019-0002.
Параллельный алгоритм численного метода моделирования массопереноса в трещиновато-поровом коллекторе на суперкомпьютере Марченко Михаил Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич, Черных Игорь Геннадьевич .Д. Смирнов (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН), Ю.О. Бобренёва (Уфимский государственный нефтяной технический университет), А.А. Мазитов (Уфимский федеральный исследовательский центр РАН), М.А. Марченко (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН), И.М. Губайдуллин (Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфимский федеральный исследовательский центр РАН), И.Г.Черных (Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН) Параллельный алгоритм численного метода моделирования массопереноса в трещиновато-поровом коллекторе на суперкомпьютере // Параллельные вычислительные технологии – XIV международная конференция, ПаВТ'2020, г. Пермь, 31 марта – 2 апреля 2020 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2020. 340 с., РИНЦ, Работа выполнена при финансовой поддержке грантов РФФИ (коды проекта 19-37-50025, 18-01-00599), а также в рамках госзадания ИВМиМГ СО РАН проект № 0315-2019-0002. https://doi.org/10.14529/pct2020
Анализ влияния случайных шумов на солитонное решение уравнения sin-Гордона Иванов Александр Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Иванов А.А., Смирнов Д.Д. Анализ влияния случайных шумов на солитонное решение уравнения sin-Гордона // В сборнике: Труды Международной научной конференции «Актуальные проблемы вычислительной и прикладной математики – 2019», РИНЦ, ссылки в статье на 17-01-00698, 18-01-00599 (РФФИ)
Моделирование динамики вихревых нитей в сверхтекучем гелии методом численного статистического моделирования на суперкомпьютере Смирнов Дмитрий Дмитриевич Смирнов Д.Д., Кондаурова Л.П. Моделирование динамики вихревых нитей в сверхтекучем гелии методом численного статистического моделирования на суперкомпьютере // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции. 23-24 сентября 2019 г., г. Москва / Под. ред. Вл.В. Воеводина – Москва : МАКС Пресс, 2019 – 240 с. С. 83-89., РИНЦ, ссылки в статье на 17-01-00698, 18-01-00599 (РФФИ).
Решение обратной задачи гравиметрии методом Монте-Карло на суперкомпьютере с использованием распределённых вычислений Марченко Михаил Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Марченко М.А., Серовайский С.Я., Смирнов Д.Д., Кенжебаева М.О. Решение обратной задачи гравиметрии методом Монте-Карло на суперкомпьютере с использованием распределённых вычислений. Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2019) Короткие статьи и описания плакатов XIII Международной научной конференции. 2019. С. 327-338., РИНЦ, ссылки в статье на 17-01-00698, 18-01-00599 (РФФИ).
Комплекс программ AMIKS для численного решения СДУ методом Монте-Карло на суперкомпьютерах Марченко Михаил Александрович, Иванов Александр Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Марченко М.А., Иванов А.А., Смирнов Д.Д. Комплекс программ AMIKS для численного решения СДУ методом Монте-Карло на суперкомпьютерах. ИВТ СО РАН – Новосибирск, 2017. - Т.22, №3. – С.61-70
Анализ стохастических колебаний методом Монте-Карло на суперкомпьютерах Артемьев Сергей Семёнович, Марченко Михаил Александрович, Корнеев Владимир Дмитриевич, Якунин Михаил Александрович, Иванов Александр Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Артемьев С. С., Марченко М. А., Корнеев В. Д., Якунин М. А., Иванов А. А., Смирнов Д. Д. Анализ стохастических колебаний методом Монте-Карло на суперкомпьютерах // Рос. акад. наук, Сиб. отд., ИВМиМГ – Новосибирск. Издательство СО РАН, 2016. – 294 С.
AMIKS – программа для численного анализа стохастических осцилляторов на массивно-параллельных вычислительных системах Артемьев Сергей Семёнович, Марченко Михаил Александрович, Иванов Александр Александрович, Корнеев Владимир Дмитриевич, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Артемьев С. С., Марченко М. А., Иванов А. А., Корнеев В. Д., Смирнов Д. Д. AMIKS – программа для численного анализа стохастических осцилляторов на массивно-параллельных вычислительных системах // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016616439.
Новые частотные характеристики численного решения стохастических дифференциальных уравнений Артемьев Сергей Семёнович, Иванов Александр Александрович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Артемьев С.С., Иванов А.А., Смирнов Д.Д. Новые частотные характеристики численного решения стохастических дифференциальных уравнений // СибЖВМ. 2015. Т. 18, №.1. С.15-26.
Численный анализ стохастической модели продольного движения ракеты методом Монте-Карло на суперкомпьютере Аверина Татьяна Александровна, Артемьев Сергей Семёнович, Смирнов Дмитрий Дмитриевич Аверина Т.А., Артемьев С.С., Смирнов Д.Д.. Численный анализ стохастической модели продольного движения ракеты методом Монте-Карло на суперкомпьютере// Сиб. ж. индустр. матем. 2015. Т. 18. № 3 (63). С. 3-10