DevioLab CRYPTO TRADING AUTOMATION
LIVE
AUTOMATED CRYPTO TRADING • BINANCE
Автоматизуйте свій криптопортфель
Торгові боти DevioLab аналізують крипторинок, автоматично відкривають і закривають позиції та керують вашим портфелем на Binance 24/7.
CRYPTO 80 Bots
BINANCE Spot Trading
TRADING 24 / 7
Спробувати DevioLab
deviolab.com

Паралельне представлення алгоритмів

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
КН
Кафедра:
Кафедра ЕОМ

Інформація про роботу

Рік:
2017
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Паралельні та розподілені обчислення

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Міністерство освіти і науки Національний університет “Львівська політехніка” Кафедра ЕОМ / Звіт з лабораторної роботи № 3 з дисципліни: “Паралельні та розподілені обчислення” на тему: “Паралельне представлення алгоритмів” Мета лабораторної роботи Вивчити можливості паралельного представлення алгоритмів. Набути навиків такого представлення. Теоретичні відомості Можливі два підходи до побудови паралельного представлення алгоритму: Векторизація алгоритму представленого послідовно. Безпосередньо паралельне представлення: Кадри. Програми з одноразовим присвоєнням. Рекурсивні рівняння. Графи залежностей. Завдання Запропонувати та реалізувати локально-рекурсивний алгоритм обчислення виразу:  , де А та В матриці з елементами  та , відповідно(), тобто:  () . Тип вхідних послідовностей визначається згідно варіанту. Матриця А задається однозначно і залежить лише від розмірності даних. Для матриці В: заштрихована область – довільні цілі числа, відмінні від нуля, а не заштрихована область – нулі. варіант № Тип матриці А Тип матриці В  2 1*2 0 ... 0 0 2*3 ... 0 .... 0 .... n(n+1)    Графи залежностей (n = 4) Локалізований граф залежностей Оптимізований граф залежностей      Аналітичні оцінки кількості арифметичних операцій Локально-рекурсивний алгоритм (n = 8): / Локально-рекурсивний оптимізований алгоритм (n = 8): / Тобто операції додавання в оптимізованому алгоритмі не виконуються. Кількість операцій множення в n × 1.8 разів менша, порівняно з неоптимізованим алгоритмом. Результат роботи програми (n = 8) / Висновок Виконуючи лабораторну роботу, я отримав навички паралельного обчислення алгоритмів на базі множення матриць, також навчився реалізовувати алгоритм з одноразовим присвоєнням і локально-рекурсивний алгоритм, який працює на базі локалізованого графа.
Антиботан аватар за замовчуванням

07.05.2017 15:12

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!