Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1149591), страница 12

Файл №1149591 Диссертация (Исследование трёхчастичного рассеяния и развала с помощью дифференциальных уравнений Фаддеева на базе нового представления для асимптотик компонент волновых функций) 12 страницаДиссертация (1149591) страница 122019-06-29СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 12)

Äëÿ äðóãèõ ïàðàìåòðîâ çàäà÷è, îïòèìàëüíîå ÷èñëî ïàðàëëåëüíûõ ïðîöåññîðîâ è ìàêñèìàëüíîå óñêîðåíèå áóäåòäðóãèì.Òàêèì îáðàçîì, ïðè èñïîëüçîâàíèè ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèèâñå ñóïåð-áëîêè íà äèàãîíàëè ìîæíî âûáèðàòü îäèíàêîâîãî ðàçìåðà, ò.ê.óìåíüøåíèå óñêîðåíèÿ â ýòîì ñëó÷àå íåçíà÷èòåëüíî.

Îïòèìàëüíîå êîëè÷åñòâî ïàðàëëåëüíûõ ïðîöåññîðîâ M ∗ äëÿ ôèêñèðîâàííîãî êîëè÷åñòâà áëîêîâN íà äèàãîíàëè ÑËÀÓ äàåòñÿ ôîðìóëîé (5.10).Áëîêè×èñëî ìóëüòèïëèêàòèâíûõ îïåðàöèéGi , i = 1, . . . , N(2N − 1)n3Ai , i = 1, . . . , N − 1(N − 1)n3Bi , i = 1, . . . , N(2N − 1)n2 lXi , i = N, . . . , 1(N − 1)n2 lÂñåãî(3N − 2)(n3 + n2 l)Òàáëèöà 5.1. ×èñëî ìóëüòèïëèêàòèâíûõ îïåðàöèé äëÿ êàæäîé ÷àñòè ìåòîäà ìàòðè÷íîéïðîãîíêè, à òàêæå ïîëíîå èõ ÷èñëî äëÿ âñåãî ìåòîäà.5.5. Ïðàêòè÷åñêèå ðåçóëüòàòûÀíàëèòè÷åñêèå îöåíêè, ïðèâåäåííûå â ïðåäûäóùåé ãëàâå, áûëè ïîäòâåðæäåíû â ïðàêòè÷åñêèõ ðàñ÷åòàõ. Ìåòîä ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè áûë ðåàëèçîâàí íà ÿçûêå C/C++ ñ èñïîëüçîâàíèåì âûçîâîâ ïîäïðîãðàìì äëÿ ðàáîòûñ ìàòðèöàìè áèáëèîòåêè LAPACK 3.5.0 [105].

Ïàðàëëåëèçì áûë ðåàëèçîâàí ñ81ïîìîùüþ òåõíîëîãèè OpenMP. ×èñëåííûå ýêñïåðèìåíòû ïðîâîäèëèñü íà âû÷èñëèòåëüíîé ñèñòåìå ñ îáùåé ïàìÿòüþ (SMP) è 64 ïðîöåññîðàìè Intel Xeon2.27 ÃÃö.N=1535N=307120Computational speedup (S)Computational speedup (S)141210864Analytical estimationPractical result, n=300Practical result, n=50020102030405060Number of parallel processors (M)70801816141210864Analytical estimationPractical result, n=100Practical result, n=4002020406080100Number of parallel processors (M)120Ðèñ. 5.3. Àíàëèòè÷åñêàÿ îöåíêà âû÷èñëèòåëüíîãî óñêîðåíèÿ ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè ïî îòíîøåíèþ ê ìåòîäó ìàòðè÷íîé ïðîãîíêè (ñïëîøíàÿ êðèâàÿ) è ïðàêòè÷åñêèåðåçóëüòàòû èçìåðåíèÿ óñêîðåíèÿ (êâàäðàòèêè è êðóæî÷êè) â çàâèñèìîñòè îò ÷èñëà ïàðàëëåëüíûõ ïðîöåññîðîâ. Ðàçìåðû áëîêîâ n = 100 − 500, ÷èñëî áëîêîâ íà äèàãîíàëè N = 1535(ëåâûé ãðàôèê), N = 3071 (ïðàâûé ãðàôèê), èñïîëüçóåòñÿ îäèí âåêòîð â ïðàâîé ÷àñòè. ïðàêòè÷åñêèõ ðàñ÷åòàõ çàìåðÿëîñü òîëüêî âðåìÿ âû÷èñëåíèÿ.

Âðåìÿãåíåðàöèè áëîêîâ íå ó÷èòûâàëîñü. Áëîêè ïîëó÷àëèñü èç äèñêðåòèçàöèè ãðàíè÷íîé çàäà÷è äëÿ èíòåãðî-äèôôåðåíöèàëüíîãî óðàâíåíèÿ Ôàääååâà (4.6).Äëÿ ÷èñòîòû ýêñïåðèìåíòà, íóëåâûå ýëåìåíòû áëîêîâ çàìåíÿëèñü îòíîñèòåëüíî ìàëûìè ñëó÷àéíûìè ÷èñëàìè. Ïðàâàÿ ÷àñòü ñîñòîÿëà èç îäíîãî âåêòîðà,ò.å. l = 1.Ïîëó÷åííûå ðåçóëüòàòû äëÿ N = 1535, 3071 è n = 100 − 500 ïîêàçàíû íà ðèñóíêå 5.3. Ãðàôèêè ïðàêòè÷åñêèõ ðåçóëüòàòîâ îòðàæàþò ìàêñèìàëüíîå äîñòèãíóòîå óñêîðåíèå äëÿ äàííîãî ÷èñëà ïàðàëëåëüíûõ ïðîöåññîðîâ.Ñðåäíåå âû÷èñëèòåëüíîå óñêîðåíèå, êàê ïðàâèëî, ìåíüøå ïðèâåäåííûõ çíà÷åíèé íà 3% 5%.

Âèäíî, ÷òî ïðàêòè÷åñêèå ðåçóëüòàòû õîðîøî ñîãëàñóþòñÿñ àíàëèòè÷åñêèìè îöåíêàìè. Ïðè M N íàáëþäàåòñÿ ëèíåéíîå óñêîðåíèåè îáùèé òðåíä ïîëó÷åííîãî âû÷èñëèòåëüíîãî óñêîðåíèÿ òàêæå ñîîòâåòñòâó82åò àíàëèòè÷åñêèì ðåçóëüòàòàì. Íåáîëüøèå îòêëîíåíèÿ ìîãóò áûòü âûçâàíûíåèäåàëüíîñòüþ ðàáîòû ñ ïàìÿòüþ, à òàêæå ñèñòåìíûìè ïðîöåññàìè, âûïîëíÿþùèìèñÿ ïàðàëëåëüíî. Ïîñëåäíåå áîëüøå âñåãî ïðîÿâëÿåòñÿ ïðè M = 64.Òåì íå ìåíåå, àíàëèòè÷åñêèå îöåíêè äëÿ äàííîãî ñëó÷àÿì â öåëîì âåðíû èñëàáî çàâèñÿò îò n.Ñðàâíåíèå âðåìåíè ðåøåíèÿ ÑËÀÓ ìåòîäîì ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèèè èçâåñòíûìè ïðîãðàììíûìè ïàêåòàìè äëÿ ðàçðåæåííûõ ìàòðèö MUMPS [107]è Intel PARDISO [108, 109] ïîêàçàíî íà ðèñóíêå 5.4. Ðåçóëüòàòû ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè íà îäíîì ïðîöåññîðå ýòî ðåçóëüòàòû ìåòîäà ìàòðè÷íîé ïðîãîíêè.

Èç ãðàôèêîâ ÿñíî âèäíî, ÷òî äàæå ïîñëåäîâàòåëüíûé ìåòîäìàòðè÷íîé ïðîãîíêè íà îäíîì ïðîöåññîðå ÿâëÿåòñÿ áîëåå ýôôåêòèâíûì, ÷åìñòàíäàðòíûå ïðîãðàììíûå ïàêåòû. Íà ÷åòûðåõ è áîëåå ïðîöåññîðàõ ìåòîäñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè ðàáîòàåò â íåñêîëüêî ðàç áûñòðåå ïðèâåäåííûõïðîãðàììíûõ ïàêåòîâ. Òàêæå áûëî çàìå÷åíî àíîìàëüíîå óâåëè÷åíèå âðåìåíè âû÷èñëåíèÿ ïðè èñïîëüçîâàíèè ïàêåòà Intel PARDISO ïðè íåêîòîðûõ çíà÷åíèÿõ ðàçìåðîâ áëîêîâ n (ïðàâûé ðèñóíîê 5.4). Âåðîÿòíî, îíî ñâÿçàíî ñíåîïòèìàëüíîé îðãàíèçàöèåé äàííûõ è èñïîëüçîâàíèåì ïàìÿòè äàííûì ïàêåòîì ïðè áîëüøîì ÷èñëå ïàðàëëåëüíûõ ïðîöåññîðîâ.

Äëÿ ïàêåòà MUMPSâðåìÿ âû÷èñëåíèÿ óìåíüøàåòñÿ ïðè óâåëè÷åíèè ÷èñëà ïàðàëëåëüíûõ ïðîöåññîðîâ. Êàê ðåçóëüòàò, ìåòîä ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè ÿâëÿåòñÿ íàèáîëååïðåäïî÷òèòåëüíûì äëÿ ïàðàëëåëüíûõ âû÷èñëåíèé ÑËÀÓ ñ áëî÷íî-òð¼õäèàãîíàëüíîé ìàòðèöåé.Ðåçóëüòàòû èñïîëüçîâàíèÿ ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè äëÿ òèïè÷íûõ, îòíîñèòåëüíî ïðîñòûõ ñ âû÷èñëèòåëüíîé òî÷êè çðåíèÿ, çàäà÷ îïðåäåëåíèÿ àìïëèòóä ðàññåÿíèÿ íåéòðîí-äåéòðîííûõ ñòîëêíîâåíèé ïðåäñòàâëåíûâ òàáëèöå 5.2.  òàáëèöå ïðèâîäÿòñÿ çíà÷åíèÿ âðåìåí âû÷èñëåíèé àìïëèòóäðàññåÿíèÿ ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåòîäà ïðîãîíêè íà îäíîì ïðîöåññîðå (òðåòüÿêîëîíêà) è íà 64 ïðîöåññîðàõ ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè (÷åòâåðòàÿ êîëîíêà) â çàâèñèìîñòè îò ÷èñëà áëîêîâ íà äèàãîíàëè83N=1535, n=300N=767, n=5001000Time of calculation (sec)350Time of calculation (sec)Decomposition methodIntel PARDISO 11.2MUMPS 4.10400300250200150100Decomposition methodIntel PARDISO 11.2MUMPS 4.108006004002005000124816 24 32 48Number of parallel processors64124816 24 32 48Number of parallel processors64Ðèñ.

5.4. Âðåìÿ âû÷èñëåíèÿ ìåòîäîì äåêîìïîçèöèè â ñðàâíåíèè ñ èçâåñòíûìè ðåøàòåëÿìèäëÿ ðàçðåæåííûõ ìàòðèö. Ðàçìåðû áëîêîâ n = 300, 500, ÷èñëî áëîêîâ íà äèàãîíàëè N =1535 (ëåâûé ãðàôèê), N = 767 (ïðàâûé ãðàôèê), èñïîëüçóåòñÿ îäèí âåêòîð â ïðàâîé ÷àñòè.ìàòðèöû N . Êðîìå ýòîãî, äàåòñÿ ïîëó÷åííîå íà ïðàêòèêå âû÷èñëèòåëüíîåóñêîðåíèå è òåîðåòè÷åñêîå, íàéäåííîå ïî ôîðìóëå (5.9).  êà÷åñòâå âðåìåíè âû÷èñëåíèÿ ïðèâîäèòñÿ ïîëíîå çàòðà÷åííîå âðåìÿ, âêëþ÷àþùåå âðåìÿíà ôîðìèðîâàíèå ìàòðèöû ÑËÀÓ, âû÷èñëåíèå ðåøåíèÿ ìåòîäîì ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè èëè ïðÿìûì õîäîì ìåòîäà ïðîãîíêè, à òàêæå âû÷èñëåíèåàìïëèòóä ðàññåÿíèÿ. Èç òàáëèöû âèäíî, ÷òî ïîëó÷åííîå íà ïðàêòèêå óñêîðåíèå äîñòèãàåò ïî÷òè äâóõ äåñÿòêîâ ðàç. Òåì íå ìåíåå, îíî íåñêîëüêî ìåíüøåòåîðåòè÷åñêîãî ââèäó èçìåðåíèÿ ïîëíîãî âðåìåíè, çàòðà÷åííîãî íà ðåøåíèåçàäà÷è ðàññåÿíèÿ.

Äëÿ áîëåå òðóäîåìêèõ çàäà÷ ñïåöèàëüíûõ çàìåðîâ ïðîèçâîäèòåëüíîñòè íå ïðîâîäèëîñü, õîòÿ è áûëî î÷åâèäíî, ÷òî ïðèìåíåíèå ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè ïîçâîëèëî ñîêðàòèòü îáùåå âðåìÿ ðåøåíèÿñàìûõ òðóäîåìêèõ çàäà÷ ñ íåñêîëüêèõ äíåé äî íåñêîëüêèõ ÷àñîâ.5.6. Âûâîäû ê äàííîé ãëàâåÏðåäñòàâëåííûé ìåòîä ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè îáåñïå÷èâàåò ýôôåêòèâíîå ïàðàëëåëüíîå ðåøåíèå áëî÷íî-òð¼õäèàãîíàëüíîé ÑËÀÓ, âîçíèêàþùåéïîñëå äèñêðåòèçàöèè êðàåâîé çàäà÷è äëÿ s-âîëíîâîãî óðàâíåíèÿ Ôàääååâà.84ρmax , ôìNTM =1 , ñåê TM =64 , ñåê Sïðàêò Sòåîð1003000474043310.917.32006000948364314.821.25001500023146131517.624.57002100032453177618.325.310003000046293258117.925.9Òàáëèöà 5.2. Âðåìåíà âû÷èñëåíèé àìïëèòóä ðàññåÿíèÿ ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåòîäà ïðîãîíêèíà îäíîì ïðîöåññîðå, TM =1, è íà 64 ïðîöåññîðàõ ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåòîäà ñòðåëîâèäíîéäåêîìïîçèöèè, TM =64, â çàâèñèìîñòè îò ÷èñëà áëîêîâ íà äèàãîíàëè ìàòðèöû N .

Óñêîðåíèÿâû÷èñëåíèé òàêæå äàíû.Âû÷èñëèòåëüíîå óñêîðåíèå ïî îòíîøåíèþ ê òðàäèöèîííî èñïîëüçóåìîìó äëÿòàêîé ñèñòåìû ìåòîäó ìàòðè÷íîé ïðîãîíêè áûëî àíàëèòè÷åñêè ïîëó÷åíî. Ïîêàçàíî, ÷òî äàííûé ìåòîä ïîçâîëÿåò íà ïîðÿäîê óìåíüøèòü âðåìÿ ðåøåíèÿÑËÀÓ ïî ñðàâíåíèþ ñ ìåòîäîì ìàòðè÷íîé ïðîãîíêè. Âû÷èñëèòåëüíûå ýêñïåðèìåíòû ïîäòâåðæäàþò àíàëèòè÷åñêèå îöåíêè âû÷èñëèòåëüíîãî óñêîðåíèÿ.Ïðèìåíåíèå ìåòîäà ñòðåëîâèäíîé äåêîìïîçèöèè äëÿ ðåøåíèÿ çàäà÷è ðàññåÿíèÿ ïîçâîëèëî ñîêðàòèòü îáùåå âðåìÿ âû÷èñëåíèÿ ñàìûõ òðóäîåìêèõ çàäà÷ñ íåñêîëüêèõ äíåé äî íåñêîëüêèõ ÷àñîâ.85Ãëàâà 6Ðåçóëüòàòû âû÷èñëåíèé äàííîé ãëàâå ïðèâîäÿòñÿ ðåçóëüòàòû ðàñ÷åòîâ àìïëèòóä áèíàðíîãî ðàññåÿíèÿ è ðàçâàëà ñ èñïîëüçîâàíèåì ìåòîäîâ è ÷èñëåííûõ ñõåì îïèñàííûõ âïðåäûäóùèõ ãëàâàõ.

Ðåçóëüòàòû, ïîëó÷åííûå ðàçëè÷íûìè ìåòîäàìè, ñðàâíèâàþòñÿ ìåæäó ñîáîé, à òàêæå ñ ðåçóëüòàòàìè, èìåþùèìèñÿ â ëèòåðàòóðå.6.1. Ðåçóëüòàòû ðåøåíèÿ ìîäåëüíîé çàäà÷èÌîäåëüíàÿ çàäà÷à (3.1) áûëà ðåøåíà ÷èñëåííî è êîýôôèöèåíòû ðàçëîæåíèÿ êîìïîíåíòû Ôàääååâà àìïëèòóäû ðàçâàëà áûëè íàéäåíû ñ ïîìîùüþïðîåêöèîííîãî ìåòîäà, îïèñàííîãî â ðàçäåëå 4.3.1. Äëÿ ðàñ÷åòîâ èñïîëüçîâàëñÿ ïîòåíöèàë Áàðãìàííà [50] ñ ïàðàìåòðàìè, îáåñïå÷èâàþùèìè ýíåðãèþîñíîâíîãî ñîñòîÿíèÿ äâóõ÷àñòè÷íîé çàäà÷è (2.3) −2.22439 ÌýÂ.

Ðàñ÷åòû áûëè âûïîëíåíû äëÿ ýíåðãèè â ëàáîðàòîðíîé ñèñòåìå îòñ÷åòà Elab = 14.0 ÌýÂ.Ïîëó÷åííûå àíàëèòè÷åñêèå ôîðìóëû äëÿ àñèìïòîòèê àìïëèòóäíûõ ôóíêöèé ìîäåëüíîé çàäà÷è (3.1) ãëàâû 3 ïîçâîëÿþò ïðîâåðèòü êà÷åñòâî ïðåäëîæåííîãî â äèññåðòàöèè ïîäõîäà äëÿ âû÷èñëåíèÿ àìïëèòóäíûõ ôóíêöèé.Ïðåæäå âñåãî, èíòåðåñíî ÷èñëåííî ïðîâåðèòü ñõîäèìîñòü èíòåãðàëà (3.21) êàñèìïòîòèêå (3.24) ïðè ñòðåìëåíèè çíà÷åíèÿ âåðõíåãî ïðåäåëà èíòåãðàëà yê ∞. Äàííûå ãðàôèêè ïðåäñòàâëåíû íà Ðèñ.

6.16.2. ßñíî âèäíà îñöèëëÿòîðíàÿ ñõîäèìîñòü çíà÷åíèÿ èíòåãðàëà ê ñîîòâåòñòâóþùåé àñèìïòîòèêå ïðèy → ∞. Ýòè îñöèëëÿöèè ïðîÿâëÿþòñÿ è â áèíàðíîé àìïëèòóäíîé ôóíêöèèa0 (q, y) (3.10). Êàê âèäíî èç ôîðìóëû (3.25), àñèìïòîòèêà àìïëèòóäíîé ôóíêöèè âêëþ÷àåò â ñåáÿ äâà îñöèëëèðóþùèõ, óáûâàþùèõ ñëàãàåìûõ. ×èñëåííîåèíòåãðèðîâàíèå ïî ôîðìóëå (3.10) ïîäòâåðæäàåò ñõîäèìîñòü èíòåãðàëà ê ñâîåé àñèìïòîòèêå ïðè y → ∞. Âû÷èñëåííàÿ àìïëèòóäíàÿ ôóíêöèÿ a0 (q, y) âçàâèñèìîñòè îò çíà÷åíèÿ y ïîêàçàíà íà Ðèñ. 6.36.4. Îñöèëëÿöèè, âûçâàí86Re0.370.3650.360.3550.350.3450.340.3350.33Numerical integrationAsymptotics50100150200250300Imy0.280.2750.270.2650.260.2550.250.2450.24Numerical integrationAsymptotics50100150200250300yÐèñ.

6.1. Âåùåñòâåííàÿ è ìíèìàÿ ÷àñòè èíòåãðàëà (3.21), âû÷èñëåííîãî ÷èñëåííî, èåãî àñèìïòîòèêè (3.24) â çàâèñèìîñòè îò çíà÷åíèÿ âåðõíåãî ïðåäåëà èíòåãðèðîâàíèÿy . Îñöèëëÿòîðíûé õàðàêòåð ñõîäèìîñòè èíòåãðàëà ïðè y → ∞ ê ïîñòîÿííîìó çíà÷åíèþ ÿñíî âèäåí. Çíà÷åíèÿ ïàðàìåòðîâ âûáðàíû ñîãëàñóþùèìèñÿ ñ èññëåäóåìîé√çàäà÷åé: p = 0.06, y0 = 4/ 3.íûå ñëàãàåìûì ïðîïîðöèîíàëüíûì√1,( E−q)ÿâëÿþòñÿ äîìèíèðóþùèìè ââèäó√îòíîñèòåëüíîé ìàëîñòè ðàçíîñòè E − q .  ñâîþ î÷åðåäü, îñöèëëÿöèè, âûçâàííûå ñëàãàåìûì ïðîïîðöèîíàëüíûì√1,( E+q)íà ðèñóíêàõ íîñÿò õàðàêòåðìàëûõ âîçìóùåíèé.Àìïëèòóäíàÿ ôóíêöèÿ áèíàðíîãî êàíàëà êàê ôóíêöèÿ y = ρmax äëÿ ñëó÷àÿ ìîäåëüíîé çàäà÷è (3.1) ïîêàçàíà íà Ðèñ. 6.5 è àíàëîãè÷íîì Ðèñ.

Характеристики

Список файлов диссертации

Исследование трёхчастичного рассеяния и развала с помощью дифференциальных уравнений Фаддеева на базе нового представления для асимптотик компонент волновых функций
Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6549
Авторов
на СтудИзбе
300
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее