Компьютерному зрению, суперкомпьютерным вычислениям, топологической оптимизации, моделированию наноструктур посвящено немало литературы. Что читать, чтобы разбираться в этих областях, советуют лекторы курса «Математическое моделирование», который мы создали совместно со Сколтехом на основе магистерской программы «Вычислительные системы в науке и технике».

Суперкомпьютерные вычисления

«Computer Architecture: A Quantitative Approach», John L. Hennessy, David A. Patterson, Andrea C. Arpaci-Dusseau, Remzi H. Arpaci-Dusseau, Asanovi. Morgan Kaufmann, 2018

Книга впервые вышла в 1989 году и с тех пор пережила шесть переизданий. Наиболее актуальное, 6-е, выходит в 2018 году (на обложке стоит 2019). Каждое издание книги отражало состояние компьютерной области на момент выхода очередного переиздания книги в свет. Просто сравнивая оглавление разных изданий этой книги, можно узнать о том, как развивалась компьютерная архитектура на протяжении двадцати лет.

Последнее издание рассказывает об окончании масштабирования Деннарда и новом направлении специализации процессоров в отдельных областях, таких как нейронные сети и обработка образов. Книга подготавливает к осмыслению и пониманию направления развития компьютеров, является очень полезным настольным материалом специалиста в этой области.

Топологическая оптимизация

«Topology Optimization: Theory, Methods, and Applications», Ole Sigmund. Springer, 2003

Это основная книга по теории и практике топологической оптимизации, написанная одним из главных специалистов по теории топологической оптимизации и создателем ряда методов на основе формулировок SIMP. Стиль изложения позволяет рекомендовать ее широкому кругу читателей, обладающих базовой математической подготовкой.

«Evolutionary Structural Optimization», Yi Min Xie, Grant Steven. Springer, 1997

Альтернативный взгляд на топологическую оптимизацию от создателей методов ESO, BESO. Изложение весьма доступное и не перегруженное математикой.

Моделирование материалов и наноструктуры

«Modeling Materials», Ellad Tadmor, Ronald E. Miller. Cambridge University Press, 2011

Переработанный курс лекций Эллада Тэдмора по математическому моделированию в материаловедении может служить прекрасным введением для изучения этой увлекательной области с нуля, располагая лишь базовыми знаниями по физике и математике.

«Trends in Computational Nanomechanics», T. Dumitrica (ed.). Springer, 2009

Весьма содержательный обзор современной вычислительной наномеханики, позволяющий прикоснуться к наиболее современным достижениям этой науки. Рекомендуется всем, кто хочет начать изучение этой области на самом высоком научном уровне.

Computational imaging и Computer Vision

Computational imaging и Computer Vision относительно новые и быстроменяющиеся дисциплины. Поэтому, чтобы успевать за последними достижениями, нужно прежде всего читать журналы, курируемые, например, такими организациями, как IEEE (Transactions on Computational Imaging) и OSA (Optics Letters, Optics Express, Applied Optics и другие). Очень часто прорывные достижения из журналов потом собираются в виде монографий и публикуются в книгах серии Computational Imaging and Vision (Springer).

В книгах издательства Springer можно найти обзоры как систем формирования и обработки изображений, так и алгоритмов компьютерного зрения и машинного понимания изображений. Книги из этой серии методичны в плане подачи материала для студентов и аспирантов и будут наиболее актуальны для научно-исследовательской работы.

«Computer Vision: Algorithms and Applications», Richard Szeliski. Springer, 2010

Для тех, кто только начинает знакомиться с дисциплиной, лучше всего начать с изучения основ цифровой фотографии и затем прочесть учебник по главным вычислительным методам в компьютерном зрении. Книга Ричарда Зелиски — подходящий для этого ресурс. Несмотря на название, книга посвящена не только компьютерному зрению, но содержит также отличные обзоры по прикладной оптике, устройству цифровых фотокамер и Фурье-анализу для обработки изображений. Отдельная глава посвящена вычислительным методам формирования изображения и визуализации.

После изучения материала учебника следующим шагом для понимания вычислительных алгоритмов в фотографии я бы рекомендовал лекции Рамеша Раскара, выложенные в открытый доступ на сайте MIT (Ramesh Raskar, 2008, Computational Photography lecture notes, MIT). Лекции Раскара в тандеме с учебником Зелиски идеально подойдут, чтобы начать использовать computational imaging на практике.