TY - THES A1 - Dillmann, Johannes T1 - Konsistentes Hinzufügen und Entfernen von Replikaten in XtreemFS N2 - In replizierten Systemen muss es möglich sein ausgefallene Server zu ersetzen und Replikate dynamisch hinzuzufügen oder zu entfernen. Veränderungen an der Menge der eingesetzten Replikate können zu inkonsistenten Daten führen. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus für das konsistente Hinzufügen und Entfernen von Replikaten für das verteilte Dateisystem XtreemFS vorgestellt. Der Algorithmus nutzt einen fehlertoleranten Service, der die Replikatliste speichert sowie Veränderungen koordiniert und diese aus globaler Sicht atomar ausführt. KW - replication KW - dynamic reconfiguration KW - distributed storage systems Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-43109 ER - TY - GEN A1 - Gholami, Masoud A1 - Schintke, Florian A1 - Schütt, Thorsten A1 - Reinefeld, Alexander T1 - Modeling Checkpoint Schedules for Concurrent HPC Applications T2 - CoSaS 2018 International Symposium on Computational Science at Scale Y1 - 2018 ER - TY - JOUR A1 - Ji, Hongchen A1 - Ragyanszki, Anita A1 - Fournier, Rene A. T1 - Machine learning estimation of reaction energy barriers JF - Computational and Theoretical Chemistry N2 - We describe a machine learning approach to approximate reaction energy barriers (E), requiring as input only estimates of geometry and energies of reactants and products. Using the dataset of Grambow, Pattanaik, and Green [Sci. Data 7 (1 3 7) (2020)] for reactions involving seven or fewer non-hydrogen atoms, 300 reaction features are computed, and an estimate of E is obtained by fitting a Kernel Ridge Regression (KRR) model with Laplacian kernel to a subset of Density Functional Theory reaction barriers. Our main interest is small energy barriers with the goal of modeling reactions in the interstellar medium and circumstellar envelope. We omitted reactions with E > 40 kcal mol−1 to obtain a subset of 5,276 reactions for 5-fold cross-validation. For this set, the KRR model predicts E with a mean absolute error of 4.13 kcal mol−1 and a root-mean square error of 6.02 kcal mol−1. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1016/j.comptc.2023.114332 VL - 1229 SP - 114332 ER -