Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Якобовский, М. В. - Введение в параллельные методы решения задач
Якобовский, М. В. - Введение в параллельные методы решения задач
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор: Якобовский, М. В.
Введение в параллельные методы решения задач : учебное пособие
Серия: Суперкомпьютерное образование
Издательство: Московский Государственный Университет, 2013 г.
ISBN 978-5-211-06382-2
Автор: Якобовский, М. В.
Введение в параллельные методы решения задач : учебное пособие
Серия: Суперкомпьютерное образование
Издательство: Московский Государственный Университет, 2013 г.
ISBN 978-5-211-06382-2
На полку
Электронный ресурс
Якобовский, М. В.
Введение в параллельные методы решения задач : учебное пособие / предисл. В. А. Садовничий ; Московский физико-технический институт (государственный университет). – Москва : Московский Государственный Университет, 2013. – 330 с. : ил., табл. – (Суперкомпьютерное образование) . – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=595703. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – На рус. яз. – ISBN 978-5-211-06382-2.
Курс, изложенный в учебном пособии, посвящен описанию базовых методов построения параллельных алгоритмов и программ для вычислительных систем с общей и с распределенной памятью. В первых четырех главах дается краткая характеристика архитектур параллельных вычислительных систем, рассматриваются основные области их применения, модели параллельных алгоритмов и программ, обсуждаются вопросы создания масштабируемых алгоритмов и излагаются базовые параллельные методы решения широкого круга задач. В следующих двух главах подробно рассмотрены методы построения масштабируемых параллельных алгоритмов сортировки больших объемов данных и особенности согласованной параллельной генерации последовательностей псевдослучайных чисел. Последние три главы посвящены обсуждению общих проблем применения многопроцессорных систем для решения сеточных задач: декомпозиции графов, динамической балансировки загрузки, визуализации сеточных данных.В курсе обсуждаются методы построения эффективных масштабируемых параллельных алгоритмов, направленных на сокращение времени решения задач описываемых большими объемами данных. В связи с этим, существенное внимание уделяется анализу эффективности базовых параллельных алгоритмов и параллельных методов решения ряда задач обработки данных.Пособие предназначено для широкого круга студентов, аспирантов и специалистов, желающих изучить и практически использовать методы создания алгоритмов для решения вычислительно трудоемких задач на параллельных вычислительных системах.Учебное пособие основано на материалах лекций, читавшихся на протяжении многих лет в Московском физико-техническом институте (государственном университете).Рекомендовано Советом учебно-методического объединения классических университетов по прикладной математике и информатике.
007(075)
Рубрикатор Университетской библиотеки онлайн = Учебник для высшей школы
Якобовский, М. В.
Введение в параллельные методы решения задач : учебное пособие / предисл. В. А. Садовничий ; Московский физико-технический институт (государственный университет). – Москва : Московский Государственный Университет, 2013. – 330 с. : ил., табл. – (Суперкомпьютерное образование) . – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=595703. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – На рус. яз. – ISBN 978-5-211-06382-2.
Курс, изложенный в учебном пособии, посвящен описанию базовых методов построения параллельных алгоритмов и программ для вычислительных систем с общей и с распределенной памятью. В первых четырех главах дается краткая характеристика архитектур параллельных вычислительных систем, рассматриваются основные области их применения, модели параллельных алгоритмов и программ, обсуждаются вопросы создания масштабируемых алгоритмов и излагаются базовые параллельные методы решения широкого круга задач. В следующих двух главах подробно рассмотрены методы построения масштабируемых параллельных алгоритмов сортировки больших объемов данных и особенности согласованной параллельной генерации последовательностей псевдослучайных чисел. Последние три главы посвящены обсуждению общих проблем применения многопроцессорных систем для решения сеточных задач: декомпозиции графов, динамической балансировки загрузки, визуализации сеточных данных.В курсе обсуждаются методы построения эффективных масштабируемых параллельных алгоритмов, направленных на сокращение времени решения задач описываемых большими объемами данных. В связи с этим, существенное внимание уделяется анализу эффективности базовых параллельных алгоритмов и параллельных методов решения ряда задач обработки данных.Пособие предназначено для широкого круга студентов, аспирантов и специалистов, желающих изучить и практически использовать методы создания алгоритмов для решения вычислительно трудоемких задач на параллельных вычислительных системах.Учебное пособие основано на материалах лекций, читавшихся на протяжении многих лет в Московском физико-техническом институте (государственном университете).Рекомендовано Советом учебно-методического объединения классических университетов по прикладной математике и информатике.
007(075)
Рубрикатор Университетской библиотеки онлайн = Учебник для высшей школы