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Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS17/18
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
13 episodes
5 months ago
Inhalt der Vorlesung: - Algorithmen informell, Grundlagen des Nachweises ihrer Korrektheit, Berechnungskomplexität, 'schwere' Probleme, O-Notation, Mastertheorem - Alphabete, Wörter, formale Sprachen, endliche Akzeptoren, kontextfreie Grammatiken - induktive/rekursive Definitionen, vollständige und strukturelle Induktion, Hüllenbildung - Relationen und Funktionen - Graphen - Syntax und Semantik für Aussagenlogik Weiterführende Literatur - Goos: Vorlesungen über Informatik, Band 1, Springer, 2005 - Abeck: Kursbuch Informatik I, Universitätsverlag Karlsruhe, 2005 Ziel: Der/die Studierende soll - grundlegende Definitionsmethoden erlernen und in die Lage versetzt werden, entsprechende Definitionen zu lesen und zu verstehen. - den Unterschied zwischen Syntax und Semantik kennen. - die grundlegenden Begriffe aus diskreter Mathematik und Informatik kennen und die Fähigkeit haben, sie im Zusammenhang mit der Beschreibung von Problemen und Beweisen anzuwenden. Dozent: Dr. Sebastian Stüker |  Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Anthropomatik und Robotik | Vorlesungsaufzeichnung: http://webcast.kit.edu
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Inhalt der Vorlesung: - Algorithmen informell, Grundlagen des Nachweises ihrer Korrektheit, Berechnungskomplexität, 'schwere' Probleme, O-Notation, Mastertheorem - Alphabete, Wörter, formale Sprachen, endliche Akzeptoren, kontextfreie Grammatiken - induktive/rekursive Definitionen, vollständige und strukturelle Induktion, Hüllenbildung - Relationen und Funktionen - Graphen - Syntax und Semantik für Aussagenlogik Weiterführende Literatur - Goos: Vorlesungen über Informatik, Band 1, Springer, 2005 - Abeck: Kursbuch Informatik I, Universitätsverlag Karlsruhe, 2005 Ziel: Der/die Studierende soll - grundlegende Definitionsmethoden erlernen und in die Lage versetzt werden, entsprechende Definitionen zu lesen und zu verstehen. - den Unterschied zwischen Syntax und Semantik kennen. - die grundlegenden Begriffe aus diskreter Mathematik und Informatik kennen und die Fähigkeit haben, sie im Zusammenhang mit der Beschreibung von Problemen und Beweisen anzuwenden. Dozent: Dr. Sebastian Stüker |  Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Anthropomatik und Robotik | Vorlesungsaufzeichnung: http://webcast.kit.edu
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01: Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS 2017/18, 16.10.2017
Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS17/18
1 hour 9 minutes 28 seconds
8 years ago
01: Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS 2017/18, 16.10.2017
01 | 0:00:00 Starten 0:01:22 Warum Parallelverarbeitung 0:05:36 Thema der Vorlesung 0:06:52 Überblick 0:09:05 Schwesterveranstaltungen 0:12:53 RAM/von Neumann Modell 0:14:17 Algorithmenanalyse 0:17:04 Ein einfaches paralleles Modell: PRAMs 0:19:52 Zugriffskonflikte 0:25:51 Beispiel: Global Or 0:27:30 Beispiel: Maximum auf common CRCW PRAM 0:33:07 Formulierung paralleler Algorithmen 0:35:13 Synchron versus asynchron 0:38:42 Analyse paralleler Algorithmen 0:45:01 PRAM vs. reale Parallelrechner 0:46:13 Shared Memory 0:47:43 Probleme 0:49:08 Realistische Shared Memory Modelle 0:54:15 Atomare INstruktionen: Compare-And-Swap 0:59:08 Weitere Operationen für konsistenten Speicherzugriff 0:59:44 Parallel External Memory 1:02:12 Modelle mit Verbindungsnetzwerken 1:03:03 Reale Maschinen Heute 1:06:40 Umgang mit komplexen Hierarchien
Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS17/18
Inhalt der Vorlesung: - Algorithmen informell, Grundlagen des Nachweises ihrer Korrektheit, Berechnungskomplexität, 'schwere' Probleme, O-Notation, Mastertheorem - Alphabete, Wörter, formale Sprachen, endliche Akzeptoren, kontextfreie Grammatiken - induktive/rekursive Definitionen, vollständige und strukturelle Induktion, Hüllenbildung - Relationen und Funktionen - Graphen - Syntax und Semantik für Aussagenlogik Weiterführende Literatur - Goos: Vorlesungen über Informatik, Band 1, Springer, 2005 - Abeck: Kursbuch Informatik I, Universitätsverlag Karlsruhe, 2005 Ziel: Der/die Studierende soll - grundlegende Definitionsmethoden erlernen und in die Lage versetzt werden, entsprechende Definitionen zu lesen und zu verstehen. - den Unterschied zwischen Syntax und Semantik kennen. - die grundlegenden Begriffe aus diskreter Mathematik und Informatik kennen und die Fähigkeit haben, sie im Zusammenhang mit der Beschreibung von Problemen und Beweisen anzuwenden. Dozent: Dr. Sebastian Stüker |  Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Anthropomatik und Robotik | Vorlesungsaufzeichnung: http://webcast.kit.edu