Kod: 01261519
The field of graph algorithms has become one of the pillars of theoretical computer science, informing research in such diverse areas as combinatorial optimization, complexity theory and topology. To improve the computational perf ... więcej
681.69 zł
Dostępność:
50 % szansaOtrzymaliśmy informację, że książka może być ponownie dostępna. Na podstawie państwa zamówienia, postaramy się książkę sprowadzić w terminie do 6 tygodni. Gwarancja pełnego zwrotu pieniędzy, jeśli książka nie zostanie zabezpieczona.Wpisz swój adres e-mail, aby otrzymać od nas powiadomienie,
gdy książka będzie dostępna. Proste, prawda?
Za ten zakup dostaniesz 397 punkty
The field of graph algorithms has become one of the pillars of theoretical computer science, informing research in such diverse areas as combinatorial optimization, complexity theory and topology. To improve the computational performance of graph algorithms, researchers have proposed a shift to a parallel computing paradigm. This book addresses the challenges of implementing parallel graph algorithms by exploiting the well-known duality between a canonical representation of graphs as abstract collections of vertices and edges and a sparse adjacency matrix representation. This linear algebraic approach is widely accessible to scientists and engineers who may not be formally trained in computer science. The authors show how to leverage existing parallel matrix computation techniques and the large amount of software infrastructure that exists for these computations to implement efficient and scalable parallel graph algorithms. The benefits of this approach are reduced algorithmic complexity, ease of implementation and improved performance.
Kategoria Książki po angielsku Computing & information technology Computer science Computer architecture & logic design
681.69 zł
Od roku 2008 obsłużyliśmy wielu miłośników książek, ale dla nas każdy był tym wyjątkowym.
Copyright! ©2008-24 libristo.pl Wszelkie prawa zastrzeżonePrywatnieCookies
Dobre na wszystkich stronach
Koszyk ( pusty )