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陈国良 编 / 高等教育出版社 / 2017-10 / 精装
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上书时间2019-01-17
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大数据计算理论基础:并行和交互式计算
《大数据计算理论基础:并行和交互式计算》研究大数据的计算理论基础,重点讲述P类和NP类问题的并行和交互式计算方法。即在大数据的场景下,对于P类问题,为了提高求解速度可以采用并行的方法;对于NP类问题,为了提高解的质量可以采用交互的方法。
《大数据计算理论基础:并行和交互式计算》内容包括大数据的泛构理论(第三章),并行NC类计算、LNC类以及LL类计算(第四章),IP类计算和NC类函数逼近方法(第五章),同时对于大数据价值问题(第六章)进行讨论,为了便于阅读和学习,提供了预备知识绪论(第一章)和图灵机及复杂类问题介绍(第二章)。
《大数据计算理论基础:并行和交互式计算》框架清晰,内容翔实,对于一些经典问题有详细的证明,可作为高等学校计算机、计算数学以及相关专业的本科高年级学生和研究生的教学用书,亦可供从事高性能并行计算相关工作的科技人员阅读参考。
第一章 绪论1.1 大数据介绍1.1.1 大数据浪潮汹涌澎湃1.1.2 什么是大数据1.1.3 大数据引领社会、经济和1.2 计算理论简介1.2.1 可计算理论1.2.2 计算复杂性度量1.2.3 计算复杂类问题1.3 大数据计算框架1.3.1 大数据的泛构1.3.2 大数据划分原理1.3.3 大数据计算第二章 图灵机与复杂度分类2.1 确定型图灵机2.2 非确定型图灵机2.3 可计算性2.3.1 可计算性定义与特性2.3.2 可计算性理论的发展与意义2.3.3 丘奇-图灵论题2.3.4 不可计算性2.4 计算复杂性理论2.4.1 计算复杂性的发展2.4.2 计算复杂性2.4.3 形式语言2.4.4 时间复杂度2.4.5 空间复杂度2.4.6 复杂度的分层2.5 问题复杂性2.5.1 问题的形式化描述2.5.2 P类和NP类2.5.3 NP完全问题第三章 大数据泛构3.1 大数据泛构的基本概念3.1.1 应用软件获取高性价比的关键3.1.2 大数据的度量空间表示3.1.3 度量空间数据处理的基本法则3.2 支撑点空间模型3.2.1 支撑点空间3.2.2 完全支撑点空间3.2.3 采用欧几里得距离时的距离伸缩情况3.3 大数据基于距离的划分3.3.1 超平面划分3.3.2 球形划分3.3.3 划分方法的统一第四章 大数据P类计算问题4.1 大数据的并行NC计算4.1.1 并行复杂性理论4.1.2 NC计算和LNC计算4.1.3 NC计算实例4.2 P类问题快速近似计算4.3 P类问题近似计算实例第五章 大数据NP类计算问题5.1 NP复杂类近似计算5.2 近似归约5.2.1 精确归约5.2.2 近似归约5.3 交互式证明系统与交互式计算5.3.1 交互式证明系统5.3.2 交互式计算5.3.3 参数形式的交互式计算模型5.4 交互式计算实例第六章 大数据价值初探6.1 大数据认知6.2 数据价值6.3 大数据价值定理6.4 传播下的信息价值递减6.4.1 传播模型的介绍(广告模型)6.4.2 信息传播的构建6.4.3 信息网络的模拟及评价6.4.4.网络重构的预测后记
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开播时间:09月02日 10:30