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    von Veröffentlicht: 17.11.2019 15:50
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    Ein Fachartikel wurde im Journal of Cheminformatics veröffentlicht und motiviert die aktuell von QuChemPedIA@home durchgeführten Berechnungen:

    Wissenschaftliche Veröffentlichung
    Hallo zusammen!

    Unser Artikel mit dem Titel "Dataset’s chemical diversity limits the generalizability of machine learning predictions" (übersetzt etwa: Die chemische Vielfalt eines Datensatzes limitiert die Verallgemeinerbarkeit der Vorhersagen maschinellen Lernens) wurde angenommen und veröffentlicht! Er ist frei zugänglich:
    https://jcheminf.biomedcentral.com/a...K395ODe941Y3_0

    Falls ihr Fragen dazu habt, kontaktiert uns gern über das Projektforum (unter dieser Nachricht).

    Grüße!
    Benoit

    Hier ist eine Nachricht von Thomas Cauchy über unsere Forschung:
    Hallo,

    ich bin der Chemiker hinter diesem Projekt. Die von Benoit Da Mota genannte Veröffentlichung wurde verfasst, als wir das BOINC-Projekt gestartet haben. Aber ich kann einige Sätze aus dem Artikel herausziehen, um zu zeigen, was wir uns dabei denken:

    "Zusammenfassung: Der Datensatz QM9 ist zum Goldstandard für Vorhersagen verschiedener chemischer Eigenschaften durch maschinelles Lernen (ML) geworden. QM9 basiert auf GDB, was eine kombinatorische Untersuchung des chemischen Parameterraums ist. Kürzlich wurden ML-Vorhersagen für Moleküle mit einer Genauigkeit veröffentlicht, die mit Berechnungen auf Basis der Dichtefunktionaltheorie vergleichbar ist. Solche ML-Modelle müssen anhand echter Daten getestet und verallgemeinert werden. In diesem Artikel wird PC9 vorgestellt, ein neuer, zu QM9 äquivalenter Datensatz (nur mit H, C, N, O und F und bis zu 9 "schweren" Atomen) des PubChemQC-Projektes. Eine statistische Untersuchung von Bindungslängen und chemischen Funktionen zeigt, dass dieser neue Datensatz eine größere chemische Vielfalt umfasst. Die Methoden Kernel Ridge Regression, Elastic Net und das neurale Netzwerk von SchNet wurden auf beide Datensätze angewandt. Die Genauigkeit der Energievorhersage ist insgesamt höher für den QM9-Datensatz. Ein mittels PC9 trainiertes Modell zeigt jedoch eine bessere Fähigkeit, die Energien des anderen Datensatzes vorherzusagen."

    Der Datensatz QM9 enthält etwa 130000 kleine Moleküle, wohingegen unser Datensatz PC9 119000 enthält (aber aus einer anderen Art von Berechnungen stammt). Das Problem ist, dass die vollständigen Ergebnisse von QM9 nicht frei verfügbar sind. Sie haben einige Ergebnisse der teuren quantenmechanischen Berechnungen extrahiert und das Protokoll weggeworfen. Wir sind nicht mit PC9 zufrieden, da sich einfach zeigen ließ, dass eine größere chemische Vielfalt benötigt wird.

    Derzeit zielt das BOINC-Projekt darauf, die interessanten Moleküle aus QM9 und PC9 dieses Mal mit gleichartigen Berechnungen neu zu berechnen. Alle Ergebnisse werden in der QuChemPedIA unter https://quchempedia.univ-angers.fr verfügbar sein, wenn diese Plattform etwas robuster ist (Anfang 2020), auf Augenhöhe mit unserem Programm zur Qualitätskontrolle.
    Wir sind noch nicht völlig zufrieden mit NWChem. Mit dem gleichen BOINC-Projekt verwenden Benoit Da Mota und ich das proprietäre Gaussian, welches effizienter ist. Aber NWChem ist quelloffen...
    Wir haben dank eurer Hilfe etwa 130000 von 200000 berechnet!
    Wir hoffen, der Gemeinschaft im Dezember vorschlagen zu können, neue Moleküle zu berechnen, die vielleicht gar nicht existieren und nicht stabil sind, um dem maschinellen Lernen zu helfen, besser zu verallgemeinern. Diese neuen Moleküle werden auch durch maschinelles Lernen erzeugt. Es würde zu lange dauern, das jetzt hier zu erklären.

    Falls ihr Fragen habt...
    Mit freundlichem Gruß,
    Thomas
    13.11.2019, 20:33:58 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://quchempedia.univ-angers.fr/athome/forum_thread.php?id=36
    Scientific publication
    Hello everybody!

    Our article titled "Dataset’s chemical diversity limits the generalizability of machine learning predictions" was accepted and published ! It is an Open Access article :
    https://jcheminf.biomedcentral.com/a...K395ODe941Y3_0

    If you have any question, feel free to contact us on the forum of the project (under this message).

    Cheers !
    Benoit

    Here is a message from Thomas Cauchy about our reseach :
    Hello,

    I am the chemist of this project. The publication mentioned by Benoit Da Mota was written when we launch the boinc project. But I can extract some sentences of this article to show what we have in mind :

    "Abstract: The QM9 dataset has become the golden standard for Machine Learning (ML) predictions of various chemical properties. QM9 is based on the GDB, which is a combinatorial exploration of the chemical space. ML molecular predictions have been recently published with an accuracy on par with Density Functional Theory calculations. Such ML models need to be tested and generalized on real data. PC9, a new QM9 equivalent dataset (only H, C, N, O and F and up to 9 "heavy" atoms) of the PubChemQC project is presented in thisarticle. A statistical study of bonding distances and chemical functions shows that this new dataset encompasses more chemical diversity. Kernel Ridge Regression, Elastic Net and the Neural Network model provided by SchNet have been used on both datasets. The overall accuracy in energy prediction is higher for the QM9 subset. However, a model trained on PC9 shows a stronger ability to predict energies of the other dataset."

    The QM9 dataset has around 130k small molecules, when our PC9 has 119k (but was extracted from another type of calculations). The problem is that the full results of the QM9 are not openly available. They have extracted some results of the costly quantum mechanics calculations and trashed the log. We are not satisfied by PC9 that was a simple demonstration that more diversity is needed.

    For the moment the boinc project is aiming at recalculating the interesting molecules of QM9 and PC9 with the same level of calculation this time. All the results will be available at the quchempedia document base https://quchempedia.univ-angers.fr when this platform will be a little bit more robust (beginning 2020) in par with our quality control tool as written by my colleague.
    We are not fully happy with NWChem yet. With the same boinc project Benoit Da Mota and myself, are using Gaussian (proprietary) which is much efficient. But Nwchem is open source...
    We have calculated roughly 130 k over 200 k thanks to your help!
    For December we hope to propose to the community to calculate new molecules that maybe don't even exist and are not stable in order to help machine learning tool to generalize better. Those new molecules will be generated by a machine learning procedure. Too long to explain here right now.

    If you have any question...
    Kindly
    Thomas
    13 Nov 2019, 19:33:58 UTC
    von Veröffentlicht: 09.11.2019 11:05
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    Im Oktober fand RakeSearch auf der Suche nach orthogonalen diagonalen lateinischen Quadraten zehnter Ordnung erstmals teilweise orthogonale Quadrate mit einem Orthogonalitätsgrad großer als 88, nämlich drei Paare mit Orthogonalitätsgrad 89 und ein Paar mit Orthogonalitätsgrad 90.

    Um weitere Rechner an der Suche beteiligen zu können, wird derzeit eine Anwendung für Raspberry Pi getestet. Wer diese ausprobieren möchte, muss dieses Archiv herunterladen, die enthaltene Anwendung sowie die app_info.xml in das Unterverzeichnis projects/rake.boincfast.ru_rakesearch im BOINC-Datenverzeichnis einfügen und BOINC neu starten.

    Test einer Anwendung für Raspberry Pi
    Hallo Leute!

    Wir versuchen, eine RakeSearch-R10-Anwendung für Raspberry Pi zu erzeugen. Derzeit läuft diese auf Rechner 9257, einem Raspberry Pi 3B+, mittels der anonymen Plattform (app_info.xml).
    Wichtige Anmerkung: Beim Rechnen auf dem Pi müsst ihr eine Kombination aus Kühlkörpern und gutem Luftfluss verwenden! In unserem Fall haben wir kleine Aluminium-Kühlkörper auf der CPU und dem USB- und Netzwerkcontroller angebracht und die Platine in der vom Desktop-Rechner ausgeblasenen Luft platziert. Unter diesen Bedingungen hat sich die CPU-Temperatur bei ca. 54°C stabilisiert.

    Die Anwendung wurde auf dem Modell 3B+ mit einer Cortex-A53-CPU kompiliert. Ihr könnt sie hier herunterladen, und falls ihr eine (auf dem gleichen System kompilierte) Konsolen-Version des BOINC-Clients benötigt, findet ihr diese hier. Falls ihr eine Berechnung auf einem anderen Raspberry-Pi-Modell versuchen möchtet, meldet euch bitte, wir versuchen dann eine separate Testanwendung zu kompilieren.

    Danke für eure Aufmerksamkeit für das Projekt und frohes Crunchen!
    05.11.2019, 21:11:02 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://rake.boincfast.ru/rakesearch/forum_thread.php?id=203
    Testing of application for Raspberry Pi
    Hello folks!

    We try to build a RakeSearch R10 application for Raspberry Pi. Currently, it runs on the computer 9257 - it's a Raspberry Pi Model 3B+ through an anonymous platform file - app_info.xml.
    Vital note: for computing on Pi you must use a combination of heatsinks and airflow! In our case, we install a small aluminum heatsink on the CPU and USB+Network controller and place the board inside desktop computer air outflow. In these conditions temperature of CPU stabilized at 54°C level.

    The application compiled on 3B+ model, under Cortex-A53 CPU. You can download it from here and console version of BOINC client, if need (compiled on the same system also) from here. If you want to try a compute on another model of RPi, please post a message, we try to compile a separate test application.

    Thank you for attention to the project and happy crunching!
    5 Nov 2019, 20:11:02 UTC
    von Veröffentlicht: 07.11.2019 06:50
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    Geplante Wartung am Donnerstag, 7. November 2019

    Zusammenfassung

    Wir aktualisieren das Betriebssystem auf unseren Servern am Donnerstag, den 7. November, ab 16:00 MEZ.
    ---
    Wir werden am Donnerstag, den 7. November, ab 16:00 UTC eine wichtige Aktualisierung des Betriebssystems auf unseren Servern installieren. Wir gehen davon aus, dass diese Arbeit etwa vier Stunden dauern wird.

    Während dieser Zeit können Teilnehmer zeitweise keine neuen Arbeiten hochladen oder herunterladen und die Website ist nicht zugänglich.

    Die Teilnehmer müssen keine besonderen Maßnahmen ergreifen, da Ihre Geräte ihre Verbindungen nach Abschluss der Wartungsarbeiten automatisch wiederholen.

    Wir bedanken uns für Ihre Geduld und Teilnahme.
    06.11.2019

    Zitat Zitat von https://www.worldcommunitygrid.org/about_us/viewNewsArticle.do?articleId=609
    Planned Maintenance on Thursday, November 7, 2019

    Summary
    We are updating the operating system on our servers on Thursday, November 7, beginning at 15:00 UTC.
    ---
    We will be applying an important operating system update to our servers on Thursday, November 7, beginning at 15:00 UTC. We anticipate that the work will take approximately four hours.

    During some of this time, volunteers will not be able to upload or download new work, and the website will not be accessible.

    Volunteers will not need to take any particular action, as your devices will automatically retry their connections after the maintenance work is completed.

    We appreciate your patience and participation.
    6 Nov 2019
    von Veröffentlicht: 03.11.2019 07:35
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    Ab sofort unterstützt NumberFields@home auch AMD-GPUs unter Windows, wobei derzeit noch in den Projekteinstellungen das Ausführen von Testanwendungen erlaubt sein muss, um die entsprechende Anwendung zu erhalten. Auch die schon vorher verfügbaren OpenCL-Anwendungen wurden aktualisiert.

    Neue Versionen der OpenCL-GPU-Anwendungen verfügbar
    Ich habe soeben die OpenCL-Version für AMD-GPUs unter Windows als Testanwendung eingepflegt. Ich werde beobachten, ob es fehlerhafte Ergebnisse gibt, aber bitte meldet etwaiges merkwürdiges Verhalten.

    Ich habe auch neuere OpenCL-Versionen für AMD-GPUs unter Linux und NVIDIA-GPUs unter Windows eingepflegt. Der OpenCL-Code enthält einige kleinere Optimierungen; nichts größeres.
    03.11.2019, 5:36:57 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://numberfields.asu.edu/NumberFields/forum_thread.php?id=416
    New GPU OpenCL versions available
    I just deployed the windows AMD openCL version as a beta app. I will monitor results for errors, but please report any strange behavior.

    I also deployed newer openCL versions for AMD linux and Nvidia windows. The openCL code had a couple minor tweaks; nothing major.
    3 Nov 2019, 4:36:57 UTC
    von Veröffentlicht: 02.11.2019 15:00
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    4. WCG Birthday Challenge

    SETI.Germany lädt zur 15th Birthday Challenge bei WCG ein.



    Die Challenge findet vom

    Beginn: 16.11.2019 00:00 Uhr (UTC) (d. h. 16.11.2019, 01:00 Uhr MEZ)
    Ende: 22.11.2019 23:59:59 Uhr (UTC) (d. h. 23.11.2019, 00:59:59 Uhr MEZ)

    statt.

    Link zu unseren Challenge-Seiten (mehrsprachig): https://www.seti-germany.de/wcg


    Wie kann ich teilnehmen?

    SETI.Germany-Mitglieder nehmen automatisch teil, eine gesonderte Anmeldung ist nicht erforderlich.
    Da es sich um eine Team-Challenge handelt, nehmen automatisch alle Mitglieder der angemeldeten Teams teil. Welche Teams sich zur Challenge angemeldet haben, kann man auf unseren Challenge-Seiten oder hier https://secure.worldcommunitygrid.or...allengeId=9700 einsehen.

    Wie melde ich mich an?
    Um dein Team zur Challenge anzumelden, muss euer WCG-Team-Captain euer Team auf dieser Seite anmelden: https://secure.worldcommunitygrid.or...allengeId=9700
    Sollte Euer Team-Captain nicht mehr erreichbar sein, so solltet ihr schnellstmöglich einen Wechsel des Team-Captains beantragen. Dieser dauert beim WCG mindestens 4 Wochen!

    Gewertet werden alle während der Challenge gutgeschriebenen WCG-Points, auch wenn die WU bereits vor Beginn der Challenge berechnet wurde. WUs, die zu Challenge-Ende im Pending sind, können jedoch nicht berücksichtigt werden!

    Weitere Informationen zu den diesjährigen Challenge-Modalitäten findet ihr hier: https://www.seti-germany.de/wcg/1_de_Willkommen.html

    Um im Laufe der Challenge in Kontakt zu treten, hast Du mehrere Möglichkeiten:

    1. Benutze die Shoutbox auf unserer speziellen Challenge-Seite (https://seti-germany.de/wcg)
    2. Schreibe hier in dem Thread
    3. Benutze den Thread im WCG-Forum

    SETI.Germany wünscht euch viel Spaß bei der 15th Birthday Challenge.
    von Veröffentlicht: 30.10.2019 19:04
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    Nun geht es Schlag auf Schlag, kaum geht die eine Challenge zu Ende, steht auch schon die nächste vor der Tür. Anlass ist der Merkurtransit am 11. November, die letzte Gelegenheit bis 2032, den sonnennächsten Planeten mit entsprechend geschützter und vergrößernder Optik vor der Sonnenscheibe vorbeiziehen zu sehen. Die letzte LLR-Challenge des Jahres endet, wenn Merkur die Sonnenscheibe wieder verlässt (wobei die Sonne für europäische Beobachter dann schon untergegangen sein wird).

    Transit of Mercury Across the Sun Challenge
    Beginn: 01.11.2019, 18:04 UTC = 19:04 MEZ
    Ende: 11.11.2019, 18:04 UTC = 19:04 MEZ
    Subprojekt: Prime Sierpinski Problem LLR (PSP)


    Der offizielle Thread zur Challenge im PrimeGrid-Forum ist hier zu finden.

    Es zählen für diese Challenge nur WUs des Subprojekts Prime Sierpinski Problem LLR (PSP), die nach dem 01.11. um 19:04 Uhr heruntergeladen und vor dem 11.11. um 19:04 Uhr zurückgemeldet werden! Das gewünschte Subprojekt kann in den PrimeGrid-Einstellungen festgelegt werden.

    Anwendungen gibt es für Windows und Linux (32- und 64-Bit) sowie macOS (64-Bit). Wer in den letzten Monaten keine WUs von einem PrimeGrid-LLR-Subprojekt berechnet hat, sollte dies vielleicht schon vor der Challenge mit kleineren WUs wie SGS nachholen, um die relativ große Anwendung (~35 MB) bereits auf dem Rechner zu haben.

    Die verwendete LLR-Anwendung belastet die CPU sehr stark und toleriert keinerlei Fehler. Daher bitte nicht zu stark übertakten und auf gute Kühlung achten!

    Die Laufzeiten betragen bis zu einem halben Tag auf den schnellsten CPUs bei Verwendung mehrerer Kerne pro WU, es handelt sich also um verhältnismäßig große LLR-WUs. Daher ist die Verwendung mehrerer CPU-Kerne für eine WU auch sehr empfehlenswert und die Anzahl der zu verwendenden Kerne kann direkt in den Projekteinstellungen ausgewählt werden (Multi-threading: Max # of threads for each task).

    In jedem Fall haben moderne Intel- und die neuesten AMD-Ryzen-CPUs durch die automatisch benutzten Optimierungen (AVX, FMA3, AVX-512) einen erheblichen Vorteil. CPUs, die Hyperthreading unterstützen, laufen oft effizienter, wenn Hyperthreading nicht benutzt wird.

    Die Punkte für die Challenge-Statistik sind identisch mit den BOINC-Credits, werden jedoch sofort gutgeschrieben, während die BOINC-Credits erst vergeben werden, wenn das Quorum von 2 übereinstimmenden Ergebnissen erreicht ist.

    Team-Stats bei PrimeGrid
    User-Stats bei PrimeGrid

    Team-Stats bei SETI.Germany
    Detail-Statistik für SETI.Germany
    User-Stats bei SETI.Germany

    Zum Diskussionsthread
    von Veröffentlicht: 30.10.2019 11:55
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    Es gibt ein neues Projekt bei WCG: Africa Rainfall Project

    Hier ist die deutsche Übersetzung der Beschreibung von WCG:

    Was wäre, wenn dein Computer Simulationen von Regenschauern in Afrika südlich der Sahara durchführen könnte, und diese Simulationen genutzt werden könnten, um Landwirten zu helfen, ihre Ernte erfolgreich anzubauen?

    Problem
    In Afrika südlich der Sahara sind 95 Prozent der Landwirtschaft auf Niederschläge angewiesen, weshalb genaue Wettervorhersagen unerlässlich sind. Da die Niederschläge in diesem Gebiet jedoch oft lokalisiert sind - manchmal fast auf der Ebene nur eines Bauernhofes - ist es schwierig, mit Satellitendaten eine genaue Vorhersage zu treffen, da diese nur größere Wettermuster darstellen.

    Lösungsvorschlag
    Im Rahmen des Africa Rainfall Project werden Forscher der Delft University of Technology hochauflösende Computersimulationen von lokalisierten Regenschauern in Afrika südlich der Sahara erstellen. Da sie die massive gesammelte Rechenleistung der Freiwilligen aus dem World Community Grid nutzen, können sie Simulationen mit einer viel höheren Auflösung durchführen - genau das, was für lokalisierte Regenfälle benötigt wird. Dies wurde noch nie für Regenfälle in dieser Region getan.

    Wenn die Forscher des Africa Rainfall Project die Ergebnisse dieser Simulationen erhalten, werden sie mit Niederschlagsdaten von The Weather Company, Satellitendaten und Bodenbeobachtungen verglichen. Dies wird den Wissenschaftlern helfen, diese Stürme besser zu verstehen und die Vorhersagemodelle zu verbessern. Letztendlich kann dies zu genaueren Niederschlagsvorhersagen für das subsaharische Afrika führen. Dies wiederum könnte den Landwirten rechtzeitigere Informationen über den Zeitpunkt der Pflanzung geben, ihnen helfen, eine Versicherung abzuschließen und gegenüber dem Klimawandel widerstandsfähiger zu werden.

    Wie du helfen kannst
    Als Freiwilliger von World Community Grid lädst du ein sicheres Softwareprogramm auf deinen Computer herunter. Und wenn dein Computer im Leerlauf ist oder nicht seine volle Rechenleistung nutzt, führt er ein simuliertes Experiment im Hintergrund durch. Dann kontaktiert dein Computer den World Community Grid Server, um ihm mitzuteilen, dass er die Simulation abgeschlossen hat, die dann auf unseren Server hochgeladen wird. All dies geschieht unauffällig, während du deine normalen Aktivitäten nachgehst, z.B. das Schreiben einer E-Mail, das Surfen im Internet oder während dein Computer im Leerlauf ist, aber eingeschaltet bleibt.

    World Community Grid empfängt die Ergebnisse, die du zurücksendest (oft als Arbeitseinheiten oder Forschungsaufgaben bezeichnet), kombiniert sie mit Hunderttausenden von Ergebnissen anderer Freiwilliger auf der ganzen Welt und sendet sie an das Delfter Forschungsteam. Die Forscher beginnen dann mit der schwierigen Arbeit der Datenanalyse. Obwohl dieser Prozess immer noch Jahre dauern kann, wird er dennoch beschleunigt, da er ansonsten Jahrzehnte dauern würde oder sogar unmöglich wäre.

    "Dies ist das erste Mal, dass wir den größten Teil Afrikas für eine ganze Regenzeit kartieren können, was auf dieser Lösungsebene noch nie zuvor geschehen ist", sagt Professor Nick van de Giesen, leitender Forscher des Africa Rainfall Project.

    Werde noch heute Mitglied im World Community Grid, damit du und dein Computer dazu beitragen können, diese äußerst wichtige Forschung zu beschleunigen.

    Badges: usw.

    Bitte beachten!

    Aufgrund höherer Systemanforderungen (laut WCG ca. 1 GB RAM und 1,5 GB Speicherplatz pro WU) ist per Standard nur die Berechnung von jeweils 1 WU eingestellt. Wenn man mehr als 1 WU gleichzeitig rechnen möchte, so kann dies nach der Anmeldung auf der WCG Seite unter

    - "Settings" (oben rechts)
    - "Device Manager" (linke Seite)
    - Klick auf das entsprechende Geräteprofil (meist "Default")
    - Weit herunterscrollen bis "Project Limits"
    - Einstellung der Anzahl der gewünschten WUs in der Auswahlliste neben Africa Rainfall Project

    eingestellt werden.
    von Veröffentlicht: 27.10.2019 15:30
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    Amicable Numbers hat die Suche nach befreundeten Zahlenpaaren bis 1020 nahezu abgeschlossen und visiert nun 1021 als neues Ziel an. Die neuen WUs sind wieder deutlich GPU-freundlicher, benötigen jedoch viel RAM: Etwas weniger als 3 GB pro CPU-WU, stolze 8 GB Hauptspeicher plus 1 GB Grafikspeicher pro GPU-WU.

    Die Suche bis 10^21
    Die Suche bis 1021 hat begonnen! Über 50000 neue befreundete Zahlenpaare wurden in den ersten paar Tagen gefunden.

    Wegen der riesigen Größe des Suchbereichs, wird im ersten Abschnitt dieser Suche nur nach befreundeten Zahlenpaaren mit der kleineren Zahl in der Form 3N*...*p mit N > 0 und p < 1011 gesucht. Ich erwarte, dass dabei innerhalb eines Jahres ungefähr 2-3 Millionen neue befreundete Zahlenpaare gefunden werden.

    Bitte nehmt zur Kenntnis, dass die Speicheranforderungen nun höher sind, weil alle Primzahlen < 1011 für die Suche im Speicher gehalten werden müssen.
    25.10.2019, 14:11:37 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://sech.me/boinc/Amicable/forum_thread.php?id=183
    The search up to 10^21
    The search up to 1021 has started! Over 50,000 new amicable pairs have been found in the first few days.

    Due to the huge size of search space, first stage of the search will only look for all amicable pairs where smaller number is of the form 3N*...*p where N > 0 and p < 1011. I expect that this will find 2-3 million new amicable pairs in a year or so.

    Note that system memory requirements are higher now because all prime numbers < 1011 need to be stored in memory for the search.
    25 Oct 2019, 13:11:37 UTC
    von Veröffentlicht: 25.10.2019 20:40
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    Der September war mit 118 Primzahlfunden wieder etwas ergiebiger als der Vormonat. Drei Erstfunde und vier Doublechecks gelangen Mitgliedern von SETI.Germany.

    Nach zweimonatiger Pause wurden wieder Primzahlen gefunden, welche die Top 100 in der Datenbank der größten bekannten Primzahlen erreichten, auch wenn sie fast von den 27 vergleichsweise kleinen Primzahlen mit konstantem Abstand in den Schatten gestellt wurden:

    • 2805222*5^5610444+1, 3921539 Dezimalstellen, gefunden von tng* (Team: Sicituradastra.) aus den Vereinigten Staaten am 02.09.2019 um 04:39:59 MEZ, bestätigt von TimT (Aggie The Pew) aus den Vereinigten Staaten am 03.09.2019 um 06:15:11 MEZ
    • 8521794^262144+1, 1816798 Dezimalstellen, gefunden von jpldcon4 (Team 2ch) aus Japan am 09.09.2019 um 19:15:29 MEZ, bestätigt von KWSN-SpongeBob SquarePants (The Knights Who Say Ni!) aus Nepal am 10.09.2019 um 03:21:44 MEZ
    • 2985036^524288+1, 3394739 Dezimalstellen, gefunden von eXaPower aus den Vereinigten Staaten am 18.09.2019 um 12:52:32 MEZ, bestätigt von Alexander Falk (The Knights Who Say Ni!) aus den Vereinigten Staaten am 19.09.2019 um 23:56:55 MEZ


    Trotz einer größeren Lücke bei GFN-17-MEGA gab es stolze 13 weitere Megaprimzahlfunde, nicht zuletzt durch das neue Subprojekt Fermat Divisor Search (PPS-DIV). Zwar war noch kein Fermatzahl-Teiler dabei, aber zumindest ein verallgemeinerter Fermatzahl-Teiler und fünf (teilweise mehrfache) erweiterte verallgemeinerte Fermatzahl-Teiler.

    • Die 1000583-stellige Proth-Primzahl 2121*2^3323852+1 wurde am 02.09.2019 um 14:11:25 MEZ von 288larsson (Sicituradastra.) aus Schweden mit einem Intel Core i9-7900X gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 32 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 02.09.2019 um 14:40:47 MEZ durch DeleteNull (SETI.Germany) mit einem Intel Core i7-7820X, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 8 Threads etwa 15 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1000593-stellige Proth-Primzahl 3937*2^3323886+1 wurde am 03.09.2019 um 11:15:52 MEZ von Randall J. Scalise aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i5-7500 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 4 Threads etwa 19 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 04.09.2019 um 03:48:01 MEZ durch valterc (BOINC.Italy) aus Italien mit einem Intel Core i7-4770K, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 2 Threads etwa 51 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1000606-stellige Proth-Primzahl 6987*2^3323926+1 wurde am 04.09.2019 um 13:32:06 MEZ von Ben Landrum (USA) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i9-9900K gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 8 Threads etwa 9 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 04.09.2019 um 13:49:52 MEZ durch surt91 (SETI.Germany) aus Deutschland mit einem Intel Xeon E3-1245 v6, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 46 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1000642-stellige Proth-Primzahl 4483*2^3324048+1 wurde am 08.09.2019 um 20:52:07 MEZ von Randall J. Scalise aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i5-8500 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 1 Stunde 22 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 08.09.2019 um 21:47:00 MEZ durch niktak11 (Oregon State University) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i7-4770K, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 56 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1098704-stellige Proth-Primzahl 33*2^3649810+1 wurde am 16.09.2019 um 06:29:27 MEZ von Kellen (Storm) aus Kanada mit einem Intel Core i5-3570 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 4 Threads etwa 28 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 16.09.2019 um 06:35:47 MEZ durch Scott Brown (Aggie The Pew) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i7-4770S, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 4 Threads etwa 23 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermat-Zahl xGF(3649809,5,2)=5^2^3649809+2^2^3649809.

    • Die 1107126-stellige Proth-Primzahl 45*2^3677787+1 wurde am 17.09.2019 um 02:14:24 MEZ von Scott Brown (Aggie The Pew) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i7-4770S gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 2 Threads etwa 39 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 18.09.2019 um 23:49:50 MEZ durch Bandwidtheater (Richard Dawkins Foundation for Reason and Science) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i5-6400, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 4 Threads etwa 27 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermat-Zahl xGF(3677784,5,3)=5^2^3677784+3^2^3677784.

    • Die 1123790-stellige Proth-Primzahl 25*2^3733144+1 wurde am 18.09.2019 um 15:50:11 MEZ von tng* (Sicituradastra.) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i9-9900X gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 33 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 18.09.2019 um 16:18:26 MEZ durch GetBeetle (Team.se) aus Schweden mit einem AMD Ryzen 9 3900X, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 53 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermat-Zahlen xGF(3733139,8,5)=8^2^3733139+5^2^3733139 und xGF(3733143,11,3)=11^2^3733143+3^2^3733143.

    • Die 1155081-stellige Proth-Primzahl 49*2^3837090+1 wurde am 22.09.2019 um 08:01:17 MEZ von darkclown (Aggie The Pew) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Xeon W-2123 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 34 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 22.09.2019 um 09:29:06 MEZ durch tailsu (Bulgaria) aus Bulgarien mit einem Intel Xeon W-2150B, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 40 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermat-Zahlen xGF(3837084,7,2)=7^2^3837084+2^2^3837084 und xGF(3837089,9,5)=9^2^3837089+5^2^3837089.

    • Die 1000715-stellige Proth-Primzahl 9575*2^3324287+1 wurde am 23.09.2019 um 11:10:14 MEZ von nilium mit einem Intel Core i7-6700 gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 4 Threads etwa 36 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 26.09.2019 um 07:15:31 MEZ durch Kedar (Polish National Team) aus Polen mit einem AMD FX-6300, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 3 Stunden 46 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1000705-stellige Proth-Primzahl 1797*2^3324259+1 wurde am 24.09.2019 um 07:18:01 MEZ von Edward Englehard (The Knights Who Say Ni!) aus dem Vereinigten Königreich mit einem Intel Core i5-5575R gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 1 Stunde 28 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 26.09.2019 um 18:11:56 MEZ durch pmeagher aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Xeon E5-2630 v3, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 1 Stunde 13 Minuten benötigt wurden, sowie am 29.09.2019 um 17:03:09 MEZ durch Bommer (Rechenkraft.net) aus Deutschland mit einem Intel Core i7-3770K, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 3 Stunden 35 Minuten benötigt wurden.

    • Die 1192421-stellige Proth-Primzahl 39*2^3961129+1 wurde am 28.09.2019 um 22:05:17 MEZ von Sashixi aus der Schweiz mit einem Intel Core i7-6700K gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 1 Stunde 2 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 29.09.2019 um 22:32:05 MEZ durch vonboedefeldt (Wicked Old Atheists) mit einem Intel Core i7-6700, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 2 Threads etwa 1 Stunde 36 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der erweiterten verallgemeinerten Fermat-Zahlen xGF(3961127,5,2)=5^2^3961127+2^2^3961127 und xGF(3961124,12,11)=12^2^3961124+11^2^3961124.

    • Die 1193495-stellige Proth-Primzahl 29*2^3964697+1 wurde am 29.09.2019 um 00:27:25 MEZ von Scott Brown (Aggie The Pew) aus den Vereinigten Staaten mit einem Intel Core i7-4770S gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 4 Threads etwa 24 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 29.09.2019 um 01:08:10 MEZ durch 288larsson (Sicituradastra.) aus Schweden mit einem Intel Core i9-7980XE, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 46 Minuten benötigt wurden. Diese Megaprimzahl ist ein Teiler der verallgemeinerten Fermat-Zahl GF(3964696,11)=11^2^3964696+1.

    • Die 1000745-stellige Proth-Primzahl 6927*2^3324387+1 wurde am 29.09.2019 um 11:41:10 MEZ von Bloodnok aus Australien mit einem Intel Core i7-6800K gefunden, wobei für den Primalitätstest mit LLR auf 2 Threads etwa 46 Minuten benötigt wurden. Die Bestätigung erfolgte am 29.09.2019 um 13:19:44 MEZ durch vaclav_m (BOINC@Poland) aus Polen mit einem Intel Core i3-8100, wobei für den Primalitätstest mit LLR etwa 49 Minuten benötigt wurden.


    Die 102 übrigen Primzahlfunde verteilen sich auf folgende Subprojekte:

    • Fermat Divisor Search (PPS-DIV): 19 Funde im Bereich 366665 ≤ n ≤ 3124079 (110382-940445 Dezimalstellen), darunter ein Doublecheck von Roadranner
    • Proth Prime Search (PPS): 8 Funde im Bereich 2805222 ≤ n ≤ 2810100 (844459-845928 Dezimalstellen)
    • Proth Prime Search Extended (PPSE): 11 Funde im Bereich 1545236 ≤ n ≤ 1546706 (465166-465609 Dezimalstellen), darunter zwei Erstfunde von ID4 sowie ein Doublecheck von Ryan
    • Sophie Germain Prime Search (SGS): 28 Funde im Bereich 4619109029097 ≤ k ≤ 4650333115155 (388342 Dezimalstellen)
    • Generalized Fermat Prime Search (n=15): 26 Funde im Bereich 139266342 ≤ b ≤ 142321292 (266858-267167 Dezimalstellen), darunter ein Erstfund von boss
    • Generalized Fermat Prime Search (n=16): 10 Funde im Bereich 66537066 ≤ b ≤ 67135830 (512693-512948 Dezimalstellen)


    von Veröffentlicht: 24.10.2019 00:30
    1. Kategorien:
    2. Projekte

    Zwecks Umzug auf neue Hardware wird Universe@Home entweder diesen oder nächsten Donnerstag und/oder Freitag eine Pause einlegen:

    Hardware-Aufrüstung
    Ich habe gerade die Information erhalten, dass wir endlich einen neuen Server für das Projekt und einen neuen Datenbankserver bekommen haben.
    Je nachdem, wann ich in Warschau ankomme, werden wir für ein bis zwei Tage nicht erreichbar sein, um alles auf die neuen Rechner umzuziehen.

    Vermutlich wird das von Donnerstag, den 24. Oktober, bis Freitag, den 25., geschehen, oder an den gleichen Tagen eine Woche später.
    21.10.2019, 18:01:16 MEZ

    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://universeathome.pl/universe/forum_thread.php?id=475
    Hardware upgrade
    I just got info that we finally got new server for project and new database server.
    Depend on when I arrive to Warsaw we will be off for about one to two days to move everything to the new machines.

    It will happen probably from Thursday 24th October until Friday 26th or week later same days.
    21 Oct 2019, 17:01:16 UTC

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