Suche   SiteMap
Home
A bis Z
BIB-KAT
Andere Bibliothekskataloge
Digitale Medien
Dokumentlieferung
Fachspezifische Informationen
Suchhilfen und Datenbanken
 
Eingang zum Volltext in OPUS

Hinweis zum Urheberrecht

Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:hbz:385-8499
URL: http://ubt.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2014/849/


Multithread Plattformen für Divide und Conquer und inkrementelle Algorithmen und Anwendungen in der Computational Geometry

Multithread platforms for Divide and Conquer and incremental algorithms and applications to Computational Geometry

Schmitt, Daniel

pdf-Format:
Dokument 1.pdf (2.443 KB)

Bookmark bei Connotea Bookmark bei del.icio.us
SWD-Schlagwörter: multicore , computational geometry , convex hull , divide and conquer , incremental algorithm
Freie Schlagwörter (Englisch): multicore , computational geometry , convex hull , divide and conquer , incremental algorithm
Institut: Informatik
Fakultät: Fachbereich 4
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Näher, Stefan (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 28.11.2013
Erstellungsjahr: 2012
Publikationsdatum: 27.03.2014
Kurzfassung auf Deutsch: In dieser Arbeit präsentieren wir einen systematischen Ansatz zur Multithread Implementierung von Divide und Conquer sowie inkrementellen Algorithmen. Wir stellen für beide Kategorien von Algorithmen ein Framework vor. Beide Frameworks sollen die Behandlung von Threads erleichtern, die Implementierung von parallelen Algorithmen beschleunigen und die Rechenzeit verringern. Mit Hilfe der Frameworks parallelisieren wir beispielhaft zahlreiche Algorithmen insbesondere aus dem Bereich Computational Geometry, unter anderem: Sortieralgorithmen, konvexe Hülle Algorithmen und Triangulierungen. Der Programmcode zu diese Arbeit ist in C++ unter Verwendung templatisierter Klassen implementiert und basiert auf der LEDA Bibliothek.
Kurzfassung auf Englisch: We present a systematical approach for multithread implementations of divide and conquer and incremental algorithms. We introduce a framework for both classes of algorithms. Both frameworks are supposed to improve the usability of threads, to speed up the implementation of parallel algorithms and to reduce computation time. rnWe are using the frameworks to parallelise several algorithms especially from the field of Computational Geometry. These are amongst others: sorting algorithms, convex hull algorithms, and triangulations. The Code is written in C++ by the use of templates. The implementation is based on the LEDA library.

Home | Suchen | Veröffentlichen | Hilfe | Viewer