High-Performance Computing

Wissenschaftliches Rechnen an der Freien Universität Berlin
Übersicht

Die ZEDAT bietet allen Mitgliedern der Freien Universität HPC-Ressourcen an. Das Angebot umfasst folgende Bereiche:
  • Bereitstellung von Rechenkapazitäten
  • Beratung
  • Beschaffung und Wartung wissenschaftlicher Software

Dieser Dienst wird von verschiedenen Arbeitsgruppen in Anspruch genommen, unter anderem aus den Fachgebieten Chemie, Physik, Meteorologie, Neurowissenschaften, Medizin, Biologie und Wirtschaftswissenschaften.

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Nachrichten

21.12.2016 16:30
Während der Zeit 23.12.2016-01.01.2017 wird es keinen Support geben.


Aktuelle Forschungsergebnisse

  Estimating the density of ethnic minorities and aged people in Berlin: Multivariate kernel density estimation applied to sensitive geo-referenced administrative data protected via measurement error
Marcus Groß, Ulrich Rendtel, Timo Schmid, Sebastian Schmon, Nikos Tzavidis
J. R. Statist. Soc. A (2017)180,Part 1, pp. 161–1 DOI
DRIFTS study of CO adsorption on Pt nanoparticles supported by DFT calculations
Claudia Lentz, Sara Panahian Jand, Julia Melke, Christina Roth, Payam Kaghazchi
Journal of Molecular Catalysis A: Chemical, Volume 426, Part A, January 2017, Pages 1–9 DOI
  Poverty estimation methods applied to Mexico
Natalia Rojas
Master's Thesis, FU Berlin, 2016
Structural determinants of diphenethylamines for interaction with the κ opioid receptor: Synthesis, pharmacology and molecular modeling studies
Elena Guerrieri, Marcel Bermudez, Gerhard Wolber, Ilona P Berzetei-Gurske, Helmut Schmidhammer, Mariana Spetea
Bioorg. Med. Chem. Lett. (2016) DOI
Time-dependent description of the predissociation of N2+ in the C2Σu+ state
B. Paulus, J. F. Pérez-Torres, and C. Stemmle
Phys. Rev. A 94, 053423 – Published 28 November 2016 Link
  Longitudinal analysis of the strengths and difficulties questionnaire scores of the millennium cohort study children in England using quantile and M-quantile multilevel models
Nikos Tzavidis, Nicola Salvati, Timo Schmid, Eirini Flouri, Emily Midouhas
Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 2016, 179, 427 – 452 DOI