📄Работа №75296
Тема: РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СОРТИРОВКИ ДАННЫХ БОЛЬШОГО ОБЪЕМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
математика
Объем:
70 листов
Год:
2017
Просмотров:
164
4860
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 5
1.1. Исследование существующих методов сортировки данных и их
классификация 5
1.2. Термин «Большие данные» 21
1.3. Технологии параллельного программирования 24
1.3.1.Основы технологии OpenMP 26
1.3.2. Основы технологи MPI 31
1.4. Сравнительный анализ сортировки данных 33
ГЛАВА 2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 42
2.1. Проектирование алгоритмов сортировки 42
2.2. Реализация алгоритма быстрой сортировки 45
2.3 Реализация алгоритма сортировки слиянием 50
ГЛАВА 3 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 52
3.1. Быстрая сортировка данных 52
3.2. Сортировка слиянием 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
ПРИЛОЖЕНИЯ
ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 5
1.1. Исследование существующих методов сортировки данных и их
классификация 5
1.2. Термин «Большие данные» 21
1.3. Технологии параллельного программирования 24
1.3.1.Основы технологии OpenMP 26
1.3.2. Основы технологи MPI 31
1.4. Сравнительный анализ сортировки данных 33
ГЛАВА 2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 42
2.1. Проектирование алгоритмов сортировки 42
2.2. Реализация алгоритма быстрой сортировки 45
2.3 Реализация алгоритма сортировки слиянием 50
ГЛАВА 3 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ 52
3.1. Быстрая сортировка данных 52
3.2. Сортировка слиянием 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
ПРИЛОЖЕНИЯ
📖 Введение
В настоящее время компьютерные системы имеют огромны вычислительные возможности. Эти системы моментально могут выполнить объемы вычислений, которые одному человеку потребовалось бы очень много времени. В связи с возрастанием производительности компьютерной техники, повышаются сложности решаемых задач, расширяются круги исследуемых проблем.
Алгоритмы сортировок — одна из самых популярных тем в программировании. Однако ее обсуждение обычно сводится к тому, что быстрее сортировки Хоара (или, как ее называют, быстрой сортировки) еще не придумано. Но в современном мире требования к точности и скорости решения таких задач постоянно возрастают.
Алгоритмы сортировки данных широко обсуждаю в литературе. Вычислительная трудоемкость процедуры упорядочивания является достаточно высокой, поэтому с каждым годом появляется необходимость все более усовершенствовать этот процесс. Особенно остро становится эта проблема при использовании Big Data или Большие Данные. Это понятие уже давно у всех на слуху. Но не каждый точно знает, что же представляет собой это понятие.
Появление «больших данных» и высокопроизводительных вычислений позволяют затрагивать тему повышения эффективности работы алгоритмов и делает тему магистратской работы актуальной.
Есть много тем для решения данной проблемы, которые еще не полностью изучены, но имеются уже другие подходы к разработке алгоритмов, например, параллельное программирование.
В данной магистерской диссертации будут изучаться различные алгоритмы сортировки данных. Излагаются как общие принципы, применяемые при распараллеливании, так и конкретные алгоритмы.
Были поставлены следующие конкретные цели: разработка и исследование алгоритмов сортировки данных большого размера с использованием параллельных технологий.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
- изучение и исследование существующих методов сортировки данных;
- изучение и термина «BIG DATA»;
- изучение параллельных технологий;
- сравнительный анализ существующих алгоритмов сортировки данных для больших данных;
- разработка последовательного и параллельного алгоритмов сортировки данных;
-оптимизация алгоритмов сортировки для данных большого объема.
Алгоритмы сортировок — одна из самых популярных тем в программировании. Однако ее обсуждение обычно сводится к тому, что быстрее сортировки Хоара (или, как ее называют, быстрой сортировки) еще не придумано. Но в современном мире требования к точности и скорости решения таких задач постоянно возрастают.
Алгоритмы сортировки данных широко обсуждаю в литературе. Вычислительная трудоемкость процедуры упорядочивания является достаточно высокой, поэтому с каждым годом появляется необходимость все более усовершенствовать этот процесс. Особенно остро становится эта проблема при использовании Big Data или Большие Данные. Это понятие уже давно у всех на слуху. Но не каждый точно знает, что же представляет собой это понятие.
Появление «больших данных» и высокопроизводительных вычислений позволяют затрагивать тему повышения эффективности работы алгоритмов и делает тему магистратской работы актуальной.
Есть много тем для решения данной проблемы, которые еще не полностью изучены, но имеются уже другие подходы к разработке алгоритмов, например, параллельное программирование.
В данной магистерской диссертации будут изучаться различные алгоритмы сортировки данных. Излагаются как общие принципы, применяемые при распараллеливании, так и конкретные алгоритмы.
Были поставлены следующие конкретные цели: разработка и исследование алгоритмов сортировки данных большого размера с использованием параллельных технологий.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
- изучение и исследование существующих методов сортировки данных;
- изучение и термина «BIG DATA»;
- изучение параллельных технологий;
- сравнительный анализ существующих алгоритмов сортировки данных для больших данных;
- разработка последовательного и параллельного алгоритмов сортировки данных;
-оптимизация алгоритмов сортировки для данных большого объема.
✅ Заключение
В ходе прохождения исследовательской работы была достигнута поставленная цель: исследование и реализация алгоритмов сортировки данных большого объема с использованием параллельных технологий.
При этом были решены следующие задачи:
- изучение и исследование существующих методов сортировки данных;
- изучение и термина «BIG DATA»;
- изучение параллельных технологий;
- сравнительный анализ существующих алгоритмов сортировки данных для больших данных;
- разработка последовательного и параллельного алгоритмов сортировки данных;
-оптимизация алгоритмов сортировки для данных большого объема.
Программы, надлежащее качество проектирования которых позволяет воспользоваться преимуществами параллелизма, могут выполняться быстрее, чем их последовательные эквиваленты, что повышает их рыночную стоимость. Иногда скорость может спасти жизнь. В таких случаях быстрее означает лучше.
Результаты вычислительных экспериментов показали высокую перспективность использования параллельных технологий для выполнения алгоритмов при больших размерностях массива.
При этом были решены следующие задачи:
- изучение и исследование существующих методов сортировки данных;
- изучение и термина «BIG DATA»;
- изучение параллельных технологий;
- сравнительный анализ существующих алгоритмов сортировки данных для больших данных;
- разработка последовательного и параллельного алгоритмов сортировки данных;
-оптимизация алгоритмов сортировки для данных большого объема.
Программы, надлежащее качество проектирования которых позволяет воспользоваться преимуществами параллелизма, могут выполняться быстрее, чем их последовательные эквиваленты, что повышает их рыночную стоимость. Иногда скорость может спасти жизнь. В таких случаях быстрее означает лучше.
Результаты вычислительных экспериментов показали высокую перспективность использования параллельных технологий для выполнения алгоритмов при больших размерностях массива.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.