The 6 linked references in paper A. Hahalin S., E. Sycheva A., I. Kiselev A., T. Petrova D., V. Yablokov E., Yu. Berchun V., А. Хахалин С., В. Яблоков Е., Е. Сычёва А., И. Киселёв А., Т. Петрова Д., Ю. Берчун В. (2016) “Применение технологии CUDA в задаче об определении матрицы жесткости // Using CUDA Technology for Defining the Stiffness Matrix in the Subspace of Eigenvectors” / spz:neicon:technomag:y:2015:i:7:p:129-145

  1. C++ AMP (C++ Accelerated Massive Parallelism) // Microsoft: сайт компании. Режим доступа: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/hh265137.aspx (дата обращения 15.06.2015).
  2. November 2014 // TOP500 list: website. Available at: http://www.top500.org/lists/2014/11 , accessed 21.05.2015.
  3. Bathe K.-J. The subspace iteration method – Revisited // Computers and Structures. 2013. Vol. 126, no. 15. P. 177-183. DOI: 10.1016/j.compstruc.2012.06.002
  4. Карпенко А.П., Чернов С.К. Решение систем линейных алгебраических уравнений методом предобуславливания на графических процессорных устройствах // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. No 1. С. 185-214. DOI: 10.7463/0113.0525190 (the paper at Socionet)
  5. Матвеева Н.О., Горбаченко В. И. Решение систем линейных алгебраических уравнений на графических процессорах с использованием технологии CUDA // Известия Пензенского государственного педагогического университета им. В.Г. Белинского. 2008. No 12. С. 115-120.
  6. Ханкин К.М. Сравнение эффективности технологий OpenMP, NVIDIA CUDA И STARPU на примере задачи умножения матриц // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2013. Т. 13, No 1. С. 34-41.