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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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13: Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS 2017/18, 29.01.2018
Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS17/18
1 hour 26 minutes 31 seconds
7 years ago
13: Parallele Algorithmen, Vorlesung, WS 2017/18, 29.01.2018
13 | 0:00:00 Starten 0:00:36 Was wissen wir über die Jobs? 0:02:32 Was wissen wir über die Prozessoren? 0:05:44 Zufälliges Zuordnen 0:07:08 Work Stealing 0:10:58 Backtracking over Transition Functions 0:12:02 An Abstract Model: Tree Shaped Computations 0:17:37 Splitting Stacks 0:21:27 Other Problem Categories 0:27:01 Limits of the Model 0:29:35 Receiver Initiated Load Balancing 0:31:40 Random Polling 0:41:11 Synchronous Random Polling 0:45:21 Analysis 0:51:22 Bounding Idleness 0:57:08 A Simplified Algorithm 1:03:22 Many Consecutive Splits 1:05:49 Many Processors 1:09:03 Superliner Speedup 1:15:12 Static vs Dynamic LB 1:18:35 MapReduce in 10 Minutes
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