Este trabalho tem como objetivo salientar a importância do estudo de sistemas de equações lineares no ensino médio através de aplicações que estão inseridas no dia-a-dia, e, tornar significativo o saber matemático, visto que, os alunos demonstram ter uma grande dificuldade em relacionar os conteúdos aprendidos ao longo de suas vidas com situações problemas cotidianas. Para tanto, esse trabalho foi organizado em três capítulos. O capítulo I apresenta uma introdução ao estudo de sistemas de equações lineares sobre números reais, parte da matemática fundamental para a compreensão dos métodos de resolução. O capítulo II apresenta algumas aplicações de sistemas de equações lineares frequentes no dia-a-dia. O capítulo III apresenta uma proposta de sequência didática de uma situação problema contextualizada para o Ensino Médio / The aim in this work is to highlight the importance of studying systems of linear equations for secondary school students through applications that are embedded in day-today, and make significant mathematical knowledge, since students have demonstrated great difficulty relate the content learned throughout their lives with situations everyday problems. For this purpose, this work was organized in three chapters. Chapter I provides an introduction to the study of systems of linear equations over the real numbers, the mathematics fundamental to understanding the methods of resolution. Chapter II presents some applications of linear systems of equations frequently in day-to-day. Chapter III proposes a didactic sequence of a problem situation in context to Secondary School

Este trabalho tem como objetivo salientar a importância do estudo de sistemas de equações lineares no ensino médio através de aplicações que estão inseridas no dia-a-dia, e, tornar significativo o saber matemático, visto que, os alunos demonstram ter uma grande dificuldade em relacionar os conteúdos aprendidos ao longo de suas vidas com situações problemas cotidianas. Para tanto, esse trabalho foi organizado em três capítulos. O capítulo I apresenta uma introdução ao estudo de sistemas de equações lineares sobre números reais, parte da matemática fundamental para a compreensão dos métodos de resolução. O capítulo II apresenta algumas aplicações de sistemas de equações lineares frequentes no dia-a-dia. O capítulo III apresenta uma proposta de sequência didática de uma situação problema contextualizada para o Ensino Médio / The aim in this work is to highlight the importance of studying systems of linear equations for secondary school students through applications that are embedded in day-today, and make significant mathematical knowledge, since students have demonstrated great difficulty relate the content learned throughout their lives with situations everyday problems. For this purpose, this work was organized in three chapters. Chapter I provides an introduction to the study of systems of linear equations over the real numbers, the mathematics fundamental to understanding the methods of resolution. Chapter II presents some applications of linear systems of equations frequently in day-to-day. Chapter III proposes a didactic sequence of a problem situation in context to Secondary School

Os problemas de engenharia atualmente têm aumentado a sua ordem de grandeza, por conta de diversos fatores. A modelagem em ambiente computacional dos mesmos esbarra em limitações, como grandes quantidades de tempo de processamento gastos com diversas simulações da modelagem e a pouca quantidade de memória disponível para alocar propriamente os problemas. A resolução de grandes sistemas de equações lineares, comumente abordado nos problemas atuais de engenharia, necessita da exploração das duas situações mencionadas anteriormente. A subárea computacional que permite explorar a redução do tempo e a possibilidade de alocação na memória de tais problemas é chamada de computação de alto desempenho. O objetivo deste trabalho é ilustrar o uso de softwares de resolução de sistemas de equações lineares, chamados de solvers, projetados para os ambientes computacionais de alto desempenho, testando-os e avaliando-os em um conjunto de matrizes conhecido, bem como abordar os detalhes computacionais envolvidos em tais procedimentos. / Engineering problems today have increased their order of magnitude, due to several factors. Modeling these problems with computers brings up certain limitations, as the amount of processing time needed for several simulations and the lack of available memory to properly allocate them. The resolution of large systems of linear equations, commonly discussed in current engineering problems, needs the exploration of the two situations mentioned above. The subarea that allows exploring the computational time reduction and the possibility of allocating memory in such problems is called high performance computing. The aim of this paper is to illustrate the use of software to solve systems of linear equations, called solvers, designed for high performance computing environments, to test and evaluate them for a set of matrices as well as to address the computational details involved in such procedures.

Apresentamos as características de algoritmos para obter a solução de sistemas de equações lineares, utilizando computadores com arquitetura paralela e explorando os recursos de paralelismo neles embutidos. São descritos os modelos de computadores paralelos e os procedimentos para a criação de algoritmos paralelos. / The characteristics of algorithms to solve systems of linear equations, using parallel computers, are presented. The abstract models of these computers are described, as well as the methods to develop parallel algori thms.

Apresentamos as características de algoritmos para obter a solução de sistemas de equações lineares, utilizando computadores com arquitetura paralela e explorando os recursos de paralelismo neles embutidos. São descritos os modelos de computadores paralelos e os procedimentos para a criação de algoritmos paralelos. / The characteristics of algorithms to solve systems of linear equations, using parallel computers, are presented. The abstract models of these computers are described, as well as the methods to develop parallel algori thms.

Os problemas de engenharia atualmente têm aumentado a sua ordem de grandeza, por conta de diversos fatores. A modelagem em ambiente computacional dos mesmos esbarra em limitações, como grandes quantidades de tempo de processamento gastos com diversas simulações da modelagem e a pouca quantidade de memória disponível para alocar propriamente os problemas. A resolução de grandes sistemas de equações lineares, comumente abordado nos problemas atuais de engenharia, necessita da exploração das duas situações mencionadas anteriormente. A subárea computacional que permite explorar a redução do tempo e a possibilidade de alocação na memória de tais problemas é chamada de computação de alto desempenho. O objetivo deste trabalho é ilustrar o uso de softwares de resolução de sistemas de equações lineares, chamados de solvers, projetados para os ambientes computacionais de alto desempenho, testando-os e avaliando-os em um conjunto de matrizes conhecido, bem como abordar os detalhes computacionais envolvidos em tais procedimentos. / Engineering problems today have increased their order of magnitude, due to several factors. Modeling these problems with computers brings up certain limitations, as the amount of processing time needed for several simulations and the lack of available memory to properly allocate them. The resolution of large systems of linear equations, commonly discussed in current engineering problems, needs the exploration of the two situations mentioned above. The subarea that allows exploring the computational time reduction and the possibility of allocating memory in such problems is called high performance computing. The aim of this paper is to illustrate the use of software to solve systems of linear equations, called solvers, designed for high performance computing environments, to test and evaluate them for a set of matrices as well as to address the computational details involved in such procedures.

Apresentamos as características de algoritmos para obter a solução de sistemas de equações lineares, utilizando computadores com arquitetura paralela e explorando os recursos de paralelismo neles embutidos. São descritos os modelos de computadores paralelos e os procedimentos para a criação de algoritmos paralelos. / The characteristics of algorithms to solve systems of linear equations, using parallel computers, are presented. The abstract models of these computers are described, as well as the methods to develop parallel algori thms.

Under många år har formativ bedömning blivit ett begrepp som används flitigt i undervisningsdiskussioner. Detta för att resultatet utav arbetsmetoden varit så positivt. Man har sett att man genom att uppmärksamma elever på deras kunskapsnivå kan lägga upp en mer individuell strategi för hur de ska nå sitt slutmål. Syftet med denna studie är att undersöka hur gymnasielärare idag använder formativ bedömning som metod i sin undervisning. Mer specifikt rör denna studie de insatser som genomförts i undervisningsområdet linjära ekvationssystem. Studien är en kvantitativ undersökning som genomförts med hjälp av en enkät som låtit lärare återge sin personliga uppfattning om deras insats, upptäckter samt tankar om framtida utveckling. Resultatet visar att lärare i den svenska gymnasieskolan besitter kunskaper för att implementera formativ bedömning som metod i sin undervisning. De använder i stor utsträckning olika IKT-verktyg för att stärka elevernas utveckling, men även formativa metoder som kamratbedömning, tester under lektionstid, samt värderingsmatriser. De svårigheter lärarna upptäckt med dessa metoder är att de elever som har svårt i arbetet med linjära ekvationssystem framförallt har bristfälliga kunskaper inom aritmetik och förståelse för likhetstecknets betydelse. Lärarna visar tecken på en vilja att utveckla sitt arbete med formativ bedömning. De anser att de vill ha mer fortbildning på området och dessutom arbeta närmare sina kollegor. Det är också tydligt att de är medvetna om att de själva har en stor roll i att denna utveckling äger rum. / For many years, formative assessment has become a term used extensively in teaching discussions. Mostly because the achieved results have been so positive while using this method. It has been shown that by determining students’, and drawing attention to students’, level of knowledge, one can lay down a more individual strategy for how the students will reach their final goals. The purpose of this study is to investigate how upper secondary school teachers implement formative assessment as a method in their teaching. More specifically, this study relates to the efforts undertaken in the field of teaching linear equations. This is a quantitative study conducted using a survey that allowed teachers to present their own views of their personal perceptions of their efforts, discoveries, and thoughts about future development in the work with formative assessment. The result show that teachers in Swedish upper secondary schools have the knowledge to implement formative assessment as a method of teaching. They use a wide range of ICT tools to enhance student development, but also formative methods such as peer assessment, classroom testing, and evaluation charts. The difficulties they discovered by using these methods are that the students who struggle in the field of linear equations have inadequate knowledge of the arithmetic rules and an insufficient understanding of the meaning of the equal sign. The teachers show signs of a willingness to further develop their work in formative assessment. They believe that they in the future will need more education in the field and, moreover, more cooperation with their colleagues. It is also clear that they are aware of the fact that they themselves play a major role in the progress of this development.

Atualmente, o computador pessoal (PC) moderno poder ser considerado como um cluster heterogênedo de um nodo, o qual processa simultâneamente inúmeras tarefas provenientes das aplicações. O PC pode ser composto por Unidades de Processamento (PUs) assimétricas, como a Unidade Central de Processamento (CPU), composta de múltiplos núcleos, a Unidade de Processamento Gráfico (GPU), composta por inúmeros núcleos e que tem sido um dos principais co-processadores que contribuiram para a computação de alto desempenho em PCs, entre outras. Neste sentido, uma plataforma de execução heterogênea é formada em um PC para efetuar cálculos intensivos em um grande número de dados. Na perspectiva desta tese, a distribuição da carga de trabalho de uma aplicação nas PUs é um fator importante para melhorar o desempenho das aplicações e explorar tal heterogeneidade. Esta questão apresenta desafios uma vez que o custo de execução de uma tarefa de alto nível em uma PU é não-determinístico e pode ser afetado por uma série de parâmetros não conhecidos a priori, como o tamanho do domínio do problema e a precisão da solução, entre outros. Nesse escopo, esta pesquisa de doutorado apresenta um sistema sensível ao contexto e de adaptação em tempo de execução com base em um compromisso entre a redução do tempo de execução das aplicações - devido a um escalonamento dinâmico adequado de tarefas de alto nível - e o custo de computação do próprio escalonamento aplicados em uma plataforma composta de CPU e GPU. Esta abordagem combina um modelo para um primeiro escalonamento baseado em perfis de desempenho adquiridos em préprocessamento com um modelo online, o qual mantém o controle do tempo de execução real de novas tarefas e escalona dinâmicamente e de modo eficaz novas instâncias das tarefas de alto nível em uma plataforma de execução composta de CPU e de GPU. Para isso, é proposto um conjunto de heurísticas para escalonar tarefas em uma CPU e uma GPU e uma estratégia genérica e eficiente de escalonamento que considera várias unidades de processamento. A abordagem proposta é aplicada em um estudo de caso utilizando uma plataforma de execução composta por CPU e GPU para computação de métodos iterativos focados na solução de Sistemas de Equações Lineares que se utilizam de um cálculo de stencil especialmente concebido para explorar as características das GPUs modernas. A solução utiliza o número de incógnitas como o principal parâmetro para a decisão de escalonamento. Ao escalonar tarefas para a CPU e para a GPU, um ganho de 21,77% em desempenho é obtido em comparação com o escalonamento estático de todas as tarefas para a GPU (o qual é utilizado por modelos de programação atuais, como OpenCL e CUDA para Nvidia) com um erro de escalonamento de apenas 0,25% em relação à combinação exaustiva. / A modern personal computer can be now considered as a one-node heterogeneous cluster that simultaneously processes several applications’ tasks. It can be composed by asymmetric Processing Units (PUs), like the multi-core Central Processing Unit (CPU), the many-core Graphics Processing Units (GPUs) - which have become one of the main co-processors that contributed towards high performance computing - and other PUs. This way, a powerful heterogeneous execution platform is built on a desktop for data intensive calculations. In the perspective of this thesis, to improve the performance of applications and explore such heterogeneity, a workload distribution over the PUs plays a key role in such systems. This issue presents challenges since the execution cost of a task at a PU is non-deterministic and can be affected by a number of parameters not known a priori, like the problem size domain and the precision of the solution, among others. Within this scope, this doctoral research introduces a context-aware runtime and performance tuning system based on a compromise between reducing the execution time of the applications - due to appropriate dynamic scheduling of high-level tasks - and the cost of computing such scheduling applied on a platform composed of CPU and GPUs. This approach combines a model for a first scheduling based on an off-line task performance profile benchmark with a runtime model that keeps track of the tasks’ real execution time and efficiently schedules new instances of the high-level tasks dynamically over the CPU/GPU execution platform. For that, it is proposed a set of heuristics to schedule tasks over one CPU and one GPU and a generic and efficient scheduling strategy that considers several processing units. The proposed approach is applied in a case study using a CPU-GPU execution platform for computing iterative solvers for Systems of Linear Equations using a stencil code specially designed to explore the characteristics of modern GPUs. The solution uses the number of unknowns as the main parameter for assignment decision. By scheduling tasks to the CPU and to the GPU, it is achieved a performance gain of 21.77% in comparison to the static assignment of all tasks to the GPU (which is done by current programming models, such as OpenCL and CUDA for Nvidia) with a scheduling error of only 0.25% compared to exhaustive search.

Atualmente, o computador pessoal (PC) moderno poder ser considerado como um cluster heterogênedo de um nodo, o qual processa simultâneamente inúmeras tarefas provenientes das aplicações. O PC pode ser composto por Unidades de Processamento (PUs) assimétricas, como a Unidade Central de Processamento (CPU), composta de múltiplos núcleos, a Unidade de Processamento Gráfico (GPU), composta por inúmeros núcleos e que tem sido um dos principais co-processadores que contribuiram para a computação de alto desempenho em PCs, entre outras. Neste sentido, uma plataforma de execução heterogênea é formada em um PC para efetuar cálculos intensivos em um grande número de dados. Na perspectiva desta tese, a distribuição da carga de trabalho de uma aplicação nas PUs é um fator importante para melhorar o desempenho das aplicações e explorar tal heterogeneidade. Esta questão apresenta desafios uma vez que o custo de execução de uma tarefa de alto nível em uma PU é não-determinístico e pode ser afetado por uma série de parâmetros não conhecidos a priori, como o tamanho do domínio do problema e a precisão da solução, entre outros. Nesse escopo, esta pesquisa de doutorado apresenta um sistema sensível ao contexto e de adaptação em tempo de execução com base em um compromisso entre a redução do tempo de execução das aplicações - devido a um escalonamento dinâmico adequado de tarefas de alto nível - e o custo de computação do próprio escalonamento aplicados em uma plataforma composta de CPU e GPU. Esta abordagem combina um modelo para um primeiro escalonamento baseado em perfis de desempenho adquiridos em préprocessamento com um modelo online, o qual mantém o controle do tempo de execução real de novas tarefas e escalona dinâmicamente e de modo eficaz novas instâncias das tarefas de alto nível em uma plataforma de execução composta de CPU e de GPU. Para isso, é proposto um conjunto de heurísticas para escalonar tarefas em uma CPU e uma GPU e uma estratégia genérica e eficiente de escalonamento que considera várias unidades de processamento. A abordagem proposta é aplicada em um estudo de caso utilizando uma plataforma de execução composta por CPU e GPU para computação de métodos iterativos focados na solução de Sistemas de Equações Lineares que se utilizam de um cálculo de stencil especialmente concebido para explorar as características das GPUs modernas. A solução utiliza o número de incógnitas como o principal parâmetro para a decisão de escalonamento. Ao escalonar tarefas para a CPU e para a GPU, um ganho de 21,77% em desempenho é obtido em comparação com o escalonamento estático de todas as tarefas para a GPU (o qual é utilizado por modelos de programação atuais, como OpenCL e CUDA para Nvidia) com um erro de escalonamento de apenas 0,25% em relação à combinação exaustiva. / A modern personal computer can be now considered as a one-node heterogeneous cluster that simultaneously processes several applications’ tasks. It can be composed by asymmetric Processing Units (PUs), like the multi-core Central Processing Unit (CPU), the many-core Graphics Processing Units (GPUs) - which have become one of the main co-processors that contributed towards high performance computing - and other PUs. This way, a powerful heterogeneous execution platform is built on a desktop for data intensive calculations. In the perspective of this thesis, to improve the performance of applications and explore such heterogeneity, a workload distribution over the PUs plays a key role in such systems. This issue presents challenges since the execution cost of a task at a PU is non-deterministic and can be affected by a number of parameters not known a priori, like the problem size domain and the precision of the solution, among others. Within this scope, this doctoral research introduces a context-aware runtime and performance tuning system based on a compromise between reducing the execution time of the applications - due to appropriate dynamic scheduling of high-level tasks - and the cost of computing such scheduling applied on a platform composed of CPU and GPUs. This approach combines a model for a first scheduling based on an off-line task performance profile benchmark with a runtime model that keeps track of the tasks’ real execution time and efficiently schedules new instances of the high-level tasks dynamically over the CPU/GPU execution platform. For that, it is proposed a set of heuristics to schedule tasks over one CPU and one GPU and a generic and efficient scheduling strategy that considers several processing units. The proposed approach is applied in a case study using a CPU-GPU execution platform for computing iterative solvers for Systems of Linear Equations using a stencil code specially designed to explore the characteristics of modern GPUs. The solution uses the number of unknowns as the main parameter for assignment decision. By scheduling tasks to the CPU and to the GPU, it is achieved a performance gain of 21.77% in comparison to the static assignment of all tasks to the GPU (which is done by current programming models, such as OpenCL and CUDA for Nvidia) with a scheduling error of only 0.25% compared to exhaustive search.