ogni tanto bisogna pur dare delle spiegazioni. sono assente.
tutto è cominciato a febbraio, marzo [?] con il mio hard disk _underscored. quando i drives han nomi così altisonanti, vuol dire che sono importanti. oggi l'hard disk contiene una porzione di vita davvero grande. un progettista passa l'85% della vita da sveglio davanti ad un computer. designer ed ingegneri mediamente posseggono 2 computer ed almeno 400 gigabytes di dati importanti da salvare ad ogni costo.
quando ti si rompe un hard disk da 300 gigabytes è un bel casino, la vita ti cambia per almeno sei mesi, un anno.

mi sembrava tutto nero. la prima volta che mi si ruppe un hard disk mia madre mi trovò a piangere sotto il davanzale. in effetti, sarà ora la terza o quarta, ma l'amarezza è immutata. perdi sempre qualcosa, qualche pezzo importante. al diavolo la spazzatura, tutte quelle cartelle di roba trovata in giro, l'n-esima nuova cartella (1), nuova cartella (2), che pensi che prima o poi torna utile. ma i file sorgente, ah, quelli si che valgono il sangue. perduti.

tutto si è risolto con un "hai ragione tu... e che ci fa". forse è la volta buona che mi libero di tante schifezze.
il fatto è che, appena recuperata una parte dei contenuti, ho usato lo stesso hard disk per appoggiare altri files. si è rotta di nuovo la mft (master file table) e vai col recupero anche per quelli. ho comprato direttamente un altro hard disk, così sono arrivato alla bellezza di quasi 1 terabyte di drives fissi barcollanti. i dischi di backup non so più davvero dove metterli. mi faccio pena da solo.
però ragazzi, mi raccomando i backup.

cosa è successo dopo... ho realizzato un progetto per un esame di supercalcolo (il corso si chiama tecniche computazionali avanzate). voglio postarlo perchè son certo che tornerà utile. ecco le premesse:
1) il prodotto matrice-vettore è alla base di tutti i problemi di supercalcolo: si tenta di ricondurre quasi tutto a questo genere di operazione;
2) un sistema di equazioni differenziali può esser trascritto in una matrice, e generalmente si ottiene che molte posizioni siano occupate da zeri. scrivere una matrice per esteso è proibitivo, allora si cerca di trascrivere solo gli elementi diversi da zero: è questa la matrice sparsa;
3) riordinare una matrice sparsa, in modo che abbia larghezza di banda e profilo [chi non sa cosa sono, se lo veda] minori di quella iniziale, è favorevole per la velocità di calcolo. fatte le premesse, trattasi allora di implementare algoritmi di riduzione di profilo e larghezza di banda per matrici sparse, come reverse cuthill mc-kee [rcm] e gibbs-poole-stockmeyer [gps], nel tentativo di misurare le prestazioni del prodotto matrice vettore prima e dopo i riordinamenti.

ora tutti contenti e consapevoli, spero.
magari questa estate alla fornace, riesco a finir di scrivere la rivoluzione lenta.
oh, no... ecco che già ci ricasco.