FLEET : a Framework for evaLuating European options in a parallEl and disTributed environment
Notice bibliographique
Résumé
Option pricing is one of the important problem in finance and demands efficient algo- rithms that produce accurate and fast results.This thesis aims to develop FLEETI: A Framework for evaluating European options in a parallEl and disTributed environment on a Network of Computers (NoCs).In this thesis, the NoC is an interconnection of a collection of heterogeneous computers and an eight node shared memory machine.We have implemented a multithreaded pricing algorithm on shared memory architecture us- ing Java OpenMP (JOMP IBWKOOO, EPC]).FLEET uses the Common Object Request Broker Architecture (CORBA [SGR99, Bol02]) as a client-server model where a client requests for the value of an option (with certain characteristics of the option) over the net- work to a server.The server computes the option value using the Black-Scholes [8573] model, a partial differential equation.The server is multithreaded and uses one thread- per-client policy to serve clients over the network.We use the explicit Forward-Time Central-Space (FTCS) finite-difference scheme to solve the Black-Scholes equation on the server side to evaluate the option price.'We implemented a database containing the 'FLEET."f@(processorsinmycase)workingtogetherunderonecommand'
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».