ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) предложен метод определения возможности параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных.

08.08.2018

Широкое внедрение информационных технологий приводит к появлению больших объемов хранящейся информации. Такая информация может размещаться на множестве распределенных узлов и в хранилищах, объединенных единой сетью. В связи с этим возрастает потребность в параллельной и распределенной обработке данных.

Одним из видов обработки данных является анализ. Алгоритмы анализа данных характеризуются следующими особенностями:

- неизменяемость анализируемых данных;

- создание моделей знаний малого объема при анализе больших объемов входных данных;

- извлечение из данных закономерностей сложными функциями, обрабатывающими несколько произвольных объектов из набора данных (не обладающими свойством списочного гомоморфизма);

- наличие ярко выраженной итерационной структуры с множеством циклов, обрабатывающих данные и элементы строящейся модели знаний.

Для параллельного и распределенного выполнения таких алгоритмов необходимы методы распараллеливания для систем как с распределенной, так и с общей памятью. Такие методы должны учитывать зависимости по данным между распараллеливаемыми функциями. В настоящее время известны условия Бернштейна для параллельного выполнения отдельных операций программ. Они являются достаточными, но не необходимыми.

Подробное описание дается в статье «Метод определения возможностей параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных», автор Холод И.И. (Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), Санкт-Петербург).