کتاب فاکتورگیری QR در مقیاس بزرگ: افزایش سرعت و پایداری با الگوریتم‌های Gram-Schmidt کم‌همگام‌سازی
, ,

کتاب فاکتورگیری QR در مقیاس بزرگ: افزایش سرعت و پایداری با الگوریتم‌های Gram-Schmidt کم‌همگام‌سازی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017520 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب فاکتورگیری QR در مقیاس بزرگ: افزایش سرعت و پایداری با الگوریتم‌های Gram-Schmidt کم‌همگام‌سازی

موضوع کلی: پردازش موازی و محاسبات با کارایی بالا

موضوع میانی: بهینه‌سازی الگوریتم‌های جبر خطی برای سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و توزیع شده
  • 2. معماری‌های موازی: SIMD، MIMD و غیره
  • 3. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: MPI، OpenMP و غیره
  • 4. مبانی جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها و عملیات
  • 5. مروری بر تجزیه QR: اهمیت و کاربردها
  • 6. الگوریتم کلاسیک Gram-Schmidt (CGS): اصول و محدودیت‌ها
  • 7. الگوریتم Modified Gram-Schmidt (MGS): بهبود پایداری
  • 8. تجزیه و تحلیل پایداری CGS و MGS
  • 9. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Block Gram-Schmidt
  • 10. Block CGS: افزایش کارایی و کاهش ارتباطات
  • 11. Block MGS: ترکیبی از کارایی و پایداری
  • 12. همگام‌سازی در الگوریتم‌های موازی: سربار ارتباطات
  • 13. استراتژی‌های کاهش همگام‌سازی در الگوریتم‌های موازی
  • 14. الگوریتم‌های کم‌همگام‌سازی: انگیزه و رویکردها
  • 15. Reorthogonalization: بهبود پایداری در CGS
  • 16. Reorthogonalization در Block CGS
  • 17. انواع Reorthogonalization: Selective, Iterative
  • 18. تحلیل هزینه Reorthogonalization
  • 19. الگوریتم CGS با Reorthogonalization یک مرحله‌ای
  • 20. الگوریتم CGS با Reorthogonalization دو مرحله‌ای
  • 21. Block CGS با Reorthogonalization یک مرحله‌ای
  • 22. Block CGS با Reorthogonalization دو مرحله‌ای
  • 23. پیاده‌سازی موازی CGS و MGS با MPI
  • 24. پیاده‌سازی موازی Block CGS و Block MGS با MPI
  • 25. بهینه‌سازی ارتباطات در MPI برای CGS و MGS
  • 26. ارزیابی کارایی پیاده‌سازی‌های MPI
  • 27. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع شده
  • 28. شبکه‌های محاسباتی و خوشه‌ها
  • 29. مفاهیم تاخیر و پهنای باند در شبکه‌های توزیع شده
  • 30. الگوریتم‌های توزیع‌شده CGS و MGS
  • 31. Block CGS و Block MGS توزیع‌شده
  • 32. مسائل مربوط به تحمل خطا در محاسبات توزیع شده
  • 33. تکنیک‌های تحمل خطا در تجزیه QR
  • 34. تحلیل عددی الگوریتم‌های Gram-Schmidt
  • 35. خطای گرد کردن و انتشار خطا
  • 36. تاثیر اندازه بلاک بر پایداری و کارایی
  • 37. پیاده‌سازی با استفاده از کتابخانه‌های جبر خطی: ScaLAPACK، DPLASMA
  • 38. انتخاب اندازه بلاک بهینه
  • 39. پروفایل‌بندی و بهینه‌سازی کد
  • 40. مقدمه‌ای بر GPU Computing
  • 41. CUDA و OpenCL: مدل‌های برنامه‌نویسی GPU
  • 42. پیاده‌سازی CGS و MGS روی GPU
  • 43. Block CGS و Block MGS روی GPU
  • 44. موازی‌سازی CGS و MGS روی GPU
  • 45. استفاده از حافظه GPU بهینه
  • 46. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
  • 47. ادغام CPU و GPU در تجزیه QR
  • 48. مقدمه‌ای بر FPGA
  • 49. پیاده‌سازی سخت‌افزاری CGS و MGS
  • 50. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای سرعت و مصرف انرژی
  • 51. تجزیه و تحلیل انرژی مصرفی در الگوریتم‌های موازی
  • 52. مدیریت انرژی در محاسبات با کارایی بالا
  • 53. ملاحظات معماری برای الگوریتم‌های Gram-Schmidt
  • 54. انطباق الگوریتم با معماری سخت‌افزاری
  • 55. استراتژی‌های توزیع داده
  • 56. توزیع داده Block Cyclical
  • 57. توزیع داده Column-Major و Row-Major
  • 58. ارزیابی تاثیر توزیع داده بر کارایی
  • 59. تحلیل مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 60. مقیاس‌پذیری قوی و ضعیف
  • 61. بهبود مقیاس‌پذیری با کاهش همگام‌سازی
  • 62. مقایسه الگوریتم‌های CGS، MGS و Householder
  • 63. الگوریتم Householder: مزایا و معایب
  • 64. تطبیق الگوریتم با ویژگی‌های ماتریس ورودی
  • 65. ماتریس‌های تنک (Sparse Matrices) و تجزیه QR
  • 66. الگوریتم‌های خاص برای ماتریس‌های تنک
  • 67. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 68. تجزیه QR در محیط ابری
  • 69. استفاده از خدمات ابری برای محاسبات با کارایی بالا
  • 70. مسائل مربوط به امنیت داده در محیط ابری
  • 71. پیاده‌سازی CGS و MGS با استفاده از Spark
  • 72. پیاده‌سازی CGS و MGS با استفاده از Hadoop
  • 73. تحلیل کارایی Spark و Hadoop
  • 74. مقایسه چارچوب‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 75. الگوریتم‌های Reorthogonalized Block CGS با همپوشانی ارتباط و محاسبات
  • 76. استفاده از Threading برای همپوشانی ارتباط و محاسبات
  • 77. روش‌های زمانبندی Task (Task Scheduling)
  • 78. بررسی الگوریتم‌های Gram-Schmidt غیر دقیق (inexact)
  • 79. مزایا و معایب محاسبات تقریبی (Approximate Computing)
  • 80. تحلیل حساسیت الگوریتم به خطا
  • 81. استفاده از محاسبات ممیز شناور (floating point) با دقت کاهش یافته (reduced precision)
  • 82. ماتریس‌های بزرگ و داده‌کاوی
  • 83. کاربرد تجزیه QR در یادگیری ماشین
  • 84. کاربرد تجزیه QR در تحلیل تصویر
  • 85. کاربرد تجزیه QR در پردازش سیگنال
  • 86. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای موجود برای تجزیه QR
  • 87. نرم‌افزارهای تجاری و متن باز
  • 88. ابزارهای پروفایل‌بندی و اشکال‌زدایی
  • 89. تکنیک‌های بهینه‌سازی Compiler
  • 90. بررسی استانداردهای IEEE برای محاسبات ممیز شناور
  • 91. اثر استانداردهای مختلف بر پایداری الگوریتم
  • 92. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های تجزیه QR
  • 93. آینده الگوریتم‌های تجزیه QR در محاسبات با کارایی بالا
  • 94. مثال‌های کاربردی از تجزیه QR در علم و مهندسی
  • 95. ماتریس‌های کم رتبه (Low-Rank Matrices) و تجزیه QR
  • 96. استفاده از ساختار ماتریس برای بهینه‌سازی محاسبات
  • 97. روش‌های نمونه‌گیری تصادفی (Randomized Sampling) برای تجزیه QR
  • 98. ماتریس‌های نامتقارن (Non-Square Matrices) و تجزیه QR
  • 99. برنامه‌های تست و راستی آزمایی
  • 100. ایجاد برنامه‌های تست برای تجزیه QR

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب فاکتورگیری QR در مقیاس بزرگ: افزایش سرعت و پایداری با الگوریتم‌های Gram-Schmidt کم‌همگام‌سازی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا