Vorlesungen über Informatik: Paralleles Rechnen und nicht-analytische Lösungsverfahren

Author:   Gerhard Goos
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Edition:   1998 ed.
ISBN:  

9783540606505


Pages:   292
Publication Date:   15 April 1998
Format:   Paperback
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Vorlesungen über Informatik: Paralleles Rechnen und nicht-analytische Lösungsverfahren


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Overview

Full Product Details

Author:   Gerhard Goos
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Edition:   1998 ed.
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.70cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.474kg
ISBN:  

9783540606505


ISBN 10:   3540606505
Pages:   292
Publication Date:   15 April 1998
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
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Language:   German

Table of Contents

19 Paralleles Rechnen.- 19.1 Parallele Rechenmodelle.- 19.1.1 Die parallele Registermaschine.- 19.1.2 Datenflussmodell.- 19.1.3 Abstrakte Netzwerkmodelle.- 19.2 Technische Modelle.- 19.2.1 Klassifikation von Parallelrechnern.- 19.2.2 Vektorrechner.- 19.2.3 Gemeinsamer Speicher.- 19.2.4 Verbindungsnetzwerke.- 19.2.5 Abbildung von PRAM- auf LogP-Algorithmen.- 19.2.6 PVM und MPI.- 19.3 Entwurfstechniken fur parallele Algorithmen.- 19.3.1 Die KomplexitatsklasseNC.- 19.3.2 Paralleles Teile-und-Herrsche.- 19.3.3 Ausgewogene Baume.- 19.3.4 Prafixgraphen.- 19.3.5 Zeigerspringen.- 19.3.6 Die Euler-Tour.- 19.4 Anmerkungen und Verweise.- 20 Zellularautomaten.- 20.1 Grundlagen.- 20.2 LIFE: Das Spiel des Lebens.- 20.3 Turing-Machtigkeit.- 20.4 Anwendungen.- 20.4.1 Ein Synchronisierungsproblem.- 20.4.2 Modelle aus Differentialgleichungen.- 20.4.3 Gittergase.- 20.4.4 Verkehrssimulation.- 20.5 Anmerkungen und Verweise.- 21 Kunstliche neuronale Netze.- 21.1 Neuronen.- 21.1.1 Das biologische Vorbild.- 21.1.2 Kunstliche Neuronen.- 21.2 Zur Konstruktion von KNNs.- 21.2.1 Einsatzbedingungen.- 21.2.2 Lernen statt Programmieren.- 21.3 Vorwartsgerichtete Netze.- 21.3.1 Das einfache Perzeptron.- 21.3.2 Das mehrschichtige Perzeptron.- 21.4 Unuberwachtes Lernen.- 21.4.1 Wettlernen.- 21.4.2 Topologie-erhaltende Karten.- 21.5 Hopfield-Netze.- 21.5.1 Synchrone Hopfield-Netze.- 21.5.2 Asynchrone Hopfield-Netze.- 21.6 Anwendungen.- 21.7 Anmerkungen und Verweise.- 22 Zufallsgesteuerte Optimierung.- 22.1 Optimierungsaufgaben.- 22.1.1 Schrittweise Optimierung.- 22.1.2 Gradientenverfahren.- 22.2 Stochastische Optimierung.- 22.2.1 Simuliertes Tempern.- 22.2.2 Tempern mit deterministischer Akzeptanz.- 22.3 Evolutionare Algorithmen.- 22.3.1 Evolutionsstrategien.- 22.3.2 Genetische Algorithmen.- 22.3.3 Evolutionsstrategien und genetische Algorithmen im Vergleich.- 22.4 Anmerkungen und Verweise.- 23 Unscharfe Informationsverarbeitung.- 23.1 Unscharfe Mengen.- 23.1.1 Grundoperationen auf unscharfen Mengen.- 23.1.2 Allgemeinere unscharfe Mengen.- 23.2 Unscharfe Relationen.- 23.2.1 Max-Min Komposition und Erweiterungsprinzip.- 23.2.2 Relationengleichungen.- 23.3 Unscharfe Regelung.- 23.3.1 Entwurf unscharfer Regler.- 23.4 Unscharfe Masse.- 23.4.1 Massbasen.- 23.4.2 Glaubwurdigkeits-und Plausibilitatsmasse.- 23.4.3 Moeglichkeits-und Notwendigkeitsmasse.- 23.4.4 Klassifikation unscharfer Masse.- 23.4.5 Moeglichkeitsmasse und unscharfe Mengen.- 23.4.6 Unscharfe Masse in der Anwendung.- 23.5 Anmerkungen und Verweise.- D Fourierreihen und Fouriertransformation.- D.1 Fourierreihen.- D.2 Fouriertransformation.- D.2.1 Eigenschaften von Fouriertransformierten und Fourierreihen.- D.2.2 Das Abtasttheorem.- D.3 Diskrete Fouriertransformation.- D.3.1 Polynommultiplikation.- D.3.2 Schnelle Fouriertransformation.- D.4 Anmerkungen und Verweise.- Programmverzeichnis.- Stichwortverzeichnis.

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