Uma aplicação da linguagem Java à computação cientifica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: VARJÃO, Thiago Fabiano Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aritmética de exatidão máxima
Java
Matemática intervalar
Python
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12443
Resumo: No mundo do desenvolvimento de software, Java representa um marco. Concebida na década de 90, alcançou enorme popularidade desde o início de sua utilização. Apresentada inicialmente como uma linguagem que trabalhava em sites para internet, o que não era possível na época, seu amadurecimento levou a criação de muitas implementações, permitindo-lhe, hoje, ser encontrada, além das páginas da internet, em desktops, celulares e diversos outros dispositivos, provendo grande segurança, sendo utilizada em grandes bancos e empresas que necessitam de estabilidade e portabilidade, para trafegar grande quantidade de dados. Apesar de toda influência da linguagem Java, baseada em seu poder e aplicabilidade, ela não costuma ser usada na computação científica por ter os típicos problemas computacionais acentuados pela forte tipagem de seus tipos primitivos, comprometendo sua aplicação na matemática computacional, mesmo em experimentos feitos, na implementação de bibliotecas intervalares que usam esses tipos primitivos. Este trabalho apresenta a extensão de uma biblioteca, fundamentada na matemática intervalar e aritmética de exatidão máxima, na linguagem Java. Além das funções potência, raiz quadrada, exponencial, logarítmica e trigonométricas, a nova versão da biblioteca foi incrementada com cálculo de probabilidades para as variáveis aleatórias Uniforme, Exponencial e Pareto. Por fim, foi desenvolvida uma proposta de benchmark para comparação de tecnologias aplicadas à matemática intervalar no qual foram confrontados os desempenhos da extensão aqui proposta com uma biblioteca intervalar em Python.
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