Optimisation of LHCb Applications for Multi- and Manycore Job Submission

Nowadays, the Worldwide LHC Computing Grid mainly consists of multi- and manycore processors. The thesis investigates how such resources can be used more efficiently at the example of the LHCb experiment. It analyses how to improve software in terms of memory requirements and concurrency. The research involves the implementation of a moldable job scheduler and a supervised learning algorithm which helps to better predict LHCb workloads

GAMMA: Eine Software für den automatischen Aufbau von Makromolekülen

Die Vielfalt möglicher makromolekularer Strukturen gepaart mit den explorativen Fähigkeiten computergestützter Generierung chemischer (Makro-)Molekülstrukturen bietet großes Forschungspotential. Die Eigenschaften solcher Strukturen, darunter häufig Hohlräume, in die kleine Moleküle passen, führen z. B. zu Anwendungen in Wirt-Gast-Strukturen. Das Hauptthema der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung eines neuen Computerprogrammes, das, ausgehend von (kleinen) molekularen Bausteinen, makromolekulare Strukturen erstellt. Nach Vorgabe eines Templatgraphen werden molekulare Bausteine so miteinander verknüpft, dass ein Makromolekül entsteht. Dieses kann anschließend um polare funktionelle Gruppen erweitert werden, die das elektrische Feld des Makromoleküls gezielt verändern, um beispielsweise eine katalytische Wirkung zu entfalten