| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Черемисинов, Д. И. | - |
| dc.contributor.author | Черемисинова, Л. Д. | - |
| dc.date.accessioned | 2019-03-15T11:12:08Z | - |
| dc.date.available | 2019-03-15T11:12:08Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.citation | Черемисинов, Д. И. Решение комбинаторных задач логического проектирования и защиты информации на кластерном компьютере / Д. И. Черемисинов, Л. Д. Черемисинова // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник материалов V Международной научно-практической конференции, Минск, 13–14 марта 2019 г. В 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол. : В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2019. – С. 247 – 256. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34702 | - |
| dc.description.abstract | Рассматривается проблема подготовки программы для ее выполнения на многопроцессорной системе кластерного типа. В области программирования параллелизм является средством повышения эффективности вычислений. Эффективность параллельной программы традиционно связывают с достижением
более высокой производительности по сравнению с ее последовательным вариантом. Рассматривается параллельные алгоритмы и программы решения комбинаторной задачи выполнимости КНФ (проверка ДНФ на тавтологию) для кластерного компьютера. Приводится сравнение эффективности решателя задачи выполнимости для кластера типа Беовульф и кластера Hadoop. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | параллельное программирование | ru_RU |
| dc.subject | вычислительный кластер | ru_RU |
| dc.subject | выполнимость КНФ | ru_RU |
| dc.subject | MPI | ru_RU |
| dc.subject | кластер Hadoop | ru_RU |
| dc.subject | MapReduce | ru_RU |
| dc.title | Решение комбинаторных задач логического проектирования и защиты информации на кластерном компьютере | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2019)
|
