LEADER 04819nam 2200601 a 450 001 9910141470703321 005 20180613000628.0 010 $a3-433-60247-6 010 $a1-299-18797-8 010 $a3-433-60244-1 010 $a3-433-60245-X 035 $a(CKB)2670000000328171 035 $a(EBL)1120419 035 $a(OCoLC)827207857 035 $a(SSID)ssj0000858620 035 $a(PQKBManifestationID)11501628 035 $a(PQKBTitleCode)TC0000858620 035 $a(PQKBWorkID)10874027 035 $a(PQKB)10400324 035 $a(MiAaPQ)EBC1120419 035 $a(EXLCZ)992670000000328171 100 $a20130220d2012 uy 0 101 0 $ager 135 $aur|n|---||||| 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 10$aEmpfehlungen des Arbeitskreises "Baugruben", EAB$b[electronic resource] /$fherausgegeben von der Deutschen Gesellschaft fu?r Geotechnik e.V 205 $a5th ed. 210 $aBerlin $cErnst & Sohn$d2012 215 $a1 online resource (350 p.) 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a3-433-02970-9 320 $aIncludes bibliographical references. 327 $a2.5 Allgemeine Festlegungen fu?r den Ansatz von Nutzlasten (EB 3)2.6 Nutzlasten aus Straßen- und Schienenverkehr (EB 55); 2.7 Nutzlasten aus Baustellenverkehr und Baubetrieb (EB 56); 2.8 Nutzlasten aus Baggern und Hebezeugen (EB 57); 3 Gro?ße und Verteilung des Erddruckes; 3.1 Abha?ngigkeit der Erddrucklast von der gewa?hlten Bauweise (EB 8) 31; 3.2 Gro?ße der Gesamtlast des aktiven Erddruckes bei unbelasteter Gela?ndeoberfla?che (EB 4); 3.3 Verteilung des aktiven Erddruckes bei unbelasteter Gela?ndeoberfla?che (EB 5); 3.4 Gro?ße der Gesamtlast des aktiven Erddruckes aus Nutzlasten (EB 6) 327 $a3.5 Verteilung des aktiven Erddruckes aus Nutzlasten (EB 7)3.6 U?berlagerung von Erddruckanteilen bei belasteter Gela?ndeoberfla?che (EB 71); 3.7 Ermittlung des Erdruhedruckes (EB 18); 3.8 Erddruckansatz in Ru?ckbauzusta?nden (EB 68); 4 Allgemeine Festlegungen fu?r die Berechnung; 4.1 Nachweis der Standsicherheit (EB 81); 4.2 Allgemeines zu den Berechnungsverfahren (EB 11); 4.3 Ermittlung und Nachweis der Einbindetiefe (EB 80); 4.4 Ermittlung der Schnittgro?ßen (EB 82); 4.5 Anwendung des Bettungsmodulverfahrens (EB 102); 4.6 Anwendung der Finite-Elemente-Methode (EB 103) 327 $a4.7 Nachweis der Vertikalkomponente des mobilisierten Erdwiderstandes (EB 9)4.8 Nachweis der Abtragung von Vertikalkra?ften in den Untergrund (EB 84); 4.9 Standsicherheitsnachweise fu?r ausgesteifte Baugruben in Sonderfa?llen (EB 10); 4.10 Nachweis der Gebrauchstauglichkeit (EB 83); 4.11 Zula?ssige Vereinfachungen im Grenzzustand GEO-2 bzw. STR (EB 104); 5 Berechnungsansa?tze fu?r Tra?gerbohlwa?nde; 5.1 Lastbildermittlung fu?r Tra?gerbohlwa?nde (EB 12); 5.2 Lastfiguren fu?r gestu?tzte Tra?gerbohlwa?nde (EB 69); 5.3 Bodenreaktionen und Erdwiderstand bei im Boden frei aufgelagerten Tra?gerbohlwa?nden (EB 14) 327 $a5.4 Fußeinspannung bei Tra?gerbohlwa?nden (EB 25)5.5 Gleichgewicht der Horizontalkra?fte bei Tra?gerbohlwa?nden (EB 15); 6 Berechnungsansa?tze fu?r Spundwa?nde und Ortbetonwa?nde; 6.1 Lastbildermittlung fu?r Spundwa?nde und Ortbetonwa?nde (EB 16); 6.2 Lastfiguren fu?r gestu?tzte Spundwa?nde und Ortbetonwa?nde (EB 70); 6.3 Bodenreaktionen und Erdwiderstand bei im Boden frei aufgelagerten Spundwa?nden und Ortbetonwa?nden (EB 19); 6.4 Fußeinspannung bei Spundwa?nden und Ortbetonwa?nden (EB 26); 7 Verankerte Baugrubenwa?nde; 7.1 Gro?ße und Verteilung des Erddruckes bei verankerten Baugrubenwa?nden (EB 42) 327 $a7.2 Nachweis der Kraftu?bertragung von der Verankerung auf das Erdreich (EB 43) 330 $aMit der Herausgabe der Empfehlungen, die normena?hnlichen Charakter haben, unterstu?tzt der Arbeitskreis ""Baugruben"" der Deutschen Gesellschaft fu?r Geotechnik e.V. (DGGT) die Planungspraxis bei Entwurf und Berechnung von Baugrubenumschließungen.Zur bauaufsichtlichen Einfu?hrung der Eurocodes wurde eine Anpassung der 4. Auflage der Empfehlungen an die Vorgaben der DIN EN 1997-1:2009 in Verbindung mit dem Nationalen Anhang DIN 1997-1/NA:2010-12 und den erga?nzenden Regelungen der DIN 1054:2010-12 erforderlich. Alle Empfehlungen wurden gru?ndlich u?berpru?ft, soweit erforderlich u?berarbeitet und a 606 $aFoundations 608 $aElectronic books. 615 0$aFoundations. 676 $a624,152 676 $a624.152 712 02$aDeutsche Gesellschaft fu?r Geotechnik. 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910141470703321 996 $aEmpfehlungen des Arbeitskreises "Baugruben", EAB$92216370 997 $aUNINA LEADER 05008oam 2200517 450 001 9910814428703321 005 20190911100030.0 010 $a0-12-407916-4 035 $a(OCoLC)870340085 035 $a(MiFhGG)GVRL6ZNE 035 $a(EXLCZ)992550000001165416 100 $a20140415d2014 uy 0 101 0 $aeng 135 $aurun|---uuuua 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 10$aAccelerating MATLAB with GPU computing $ea primer with examples /$fJung W. Suh, Youngmin Kim 205 $aFirst edition. 210 1$aWaltham, MA :$cMorgan Kaufmann, an imprint of Elsevier,$d2014. 215 $a1 online resource (x, 248 pages) $cillustrations (some color) 225 0 $aGale eBooks 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a0-12-408080-4 311 $a1-306-15442-1 320 $aIncludes bibliographical references and index. 327 $aFront Cover; Accelerating MATLAB with GPU Computing; Copyright Page; Contents; Preface; Target Readers and Contents; Directions of this Book; GPU Utilization Using c-mex Versus Parallel Computing Toolbox; Tutorial Approach Versus Case Study Approach; CUDA Versus OpenCL; 1 Accelerating MATLAB without GPU; 1.1 Chapter Objectives; 1.2 Vectorization; 1.2.1 Elementwise Operation; 1.2.2 Vector/Matrix Operation; 1.2.3 Useful Tricks; 1.3 Preallocation; 1.4 For-Loop; 1.5 Consider a Sparse Matrix Form; 1.6 Miscellaneous Tips; 1.6.1 Minimize File Read/Write Within the Loop 327 $a1.6.2 Minimize Dynamically Changing the Path and Changing the Variable Class 1.6.3 Maintain a Balance Between the Code Readability and Optimization; 1.7 Examples; 2 Configurations for MATLAB and CUDA; 2.1 Chapter Objectives; 2.2 MATLAB Configuration for c-mex Programming; 2.2.1 Checklists; 2.2.1.1 C/C++ Compilers; 2.2.1.2 NVIDIA CUDA Compiler nvcc; 2.2.2 Compiler Selection; 2.3 "Hello, mex!" using C-MEX; 2.3.1.1 Summary; 2.4 CUDA Configuration for MATLAB; 2.4.1 Preparing CUDA Settings; 2.5 Example: Simple Vector Addition Using CUDA; 2.5.1.1 Summary; 2.6 Example with Image Convolution 327 $a2.6.1 Convolution in MATLAB 2.6.2 Convolution in Custom c-mex; 2.6.3 Convolution in Custom c-mex with CUDA; 2.6.4 Brief Time Performance Profiling; 2.7 Summary; 3 Optimization Planning through Profiling; 3.1 Chapter Objectives; 3.2 MATLAB Code Profiling to Find Bottlenecks; 3.2.1 More Accurate Profiling with Multiple CPU Cores; 3.3 c-mex Code Profiling for CUDA; 3.3.1 CUDA Profiling Using Visual Studio; 3.3.2 CUDA Profiling Using NVIDIA Visual Profiler; 3.4 Environment Setting for the c-mex Debugger; 4 CUDA Coding with c-mex; 4.1 Chapter Objectives; 4.2 Memory Layout for c-mex 327 $a4.2.1 Column-Major Order 4.2.2 Row-Major Order; 4.2.3 Memory Layout for Complex Numbers in c-mex; 4.3 Logical Programming Model; 4.3.1 Logical Grouping 1; 4.3.2 Logical Grouping 2; 4.3.3 Logical Grouping 3; 4.4 Tidbits of GPU; 4.4.1 Data Parallelism; 4.4.2 Streaming Processor; 4.4.3 Steaming Multiprocessor; 4.4.4 Warp; 4.4.5 Memory; 4.5 Analyzing Our First Nai?ve Approach; 4.5.1 Optimization A: Thread Blocks; 4.5.2 Optimization B; 4.5.3 Conclusion; 5 MATLAB and Parallel Computing Toolbox; 5.1 Chapter Objectives; 5.2 GPU Processing for Built-in MATLAB Functions; 5.2.1 Pitfalls in GPU Processing 327 $a5.3 GPU Processing for Non-Built-in MATLAB Functions 5.4 Parallel Task Processing; 5.4.1 MATLAB Worker; 5.4.2 parfor; 5.5 Parallel Data Processing; 5.5.1 spmd; 5.5.2 Distributed and Codistributed Arrays; 5.5.3 Workers with Multiple GPUs; 5.6 Direct use of CUDA Files without c-mex; 6 Using CUDA-Accelerated Libraries; 6.1 Chapter Objectives; 6.2 CUBLAS; 6.2.1 CUBLAS Functions; 6.2.2 CUBLAS Matrix-by-Matrix Multiplication; 6.2.2.1 Step 1; 6.2.2.2 Step 2; 6.2.2.3 Step 3; 6.2.2.4 Step 4; 6.2.2.5 Step 5; 6.2.2.6 Step 6; 6.2.2.7 Step 7; 6.2.2.8 Step 8; 6.2.2.9 Step 9 327 $a6.2.3 CUBLAS with Visual Profiler 330 $aBeyond simulation and algorithm development, many developers increasingly use MATLAB even for product deployment in computationally heavy fields. This often demands that MATLAB codes run faster by leveraging the distributed parallelism of Graphics Processing Units (GPUs). While MATLAB successfully provides high-level functions as a simulation tool for rapid prototyping, the underlying details and knowledge needed for utilizing GPUs make MATLAB users hesitate to step into it. Accelerating MATLAB with GPUs offers a primer on bridging this gap. Starting with the basics, setting 606 $aGraphics processing units 606 $aNumerical analysis$xData processing 615 0$aGraphics processing units. 615 0$aNumerical analysis$xData processing. 676 $a518.0285 700 $aSuh$b Jung W$0963046 702 $aKim$b Youngmin 801 0$bMiFhGG 801 1$bMiFhGG 906 $aBOOK 912 $a9910814428703321 996 $aAccelerating MATLAB with GPU computing$94099519 997 $aUNINA