Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorMartinovič, Jancs
dc.contributor.authorBalcárek, Davidcs
dc.date.accessioned2012-10-30T09:38:46Z
dc.date.available2012-10-30T09:38:46Z
dc.date.issued2012cs
dc.identifier.otherOSD002cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/95416
dc.descriptionImport 30/10/2012cs
dc.description.abstractV dnešním světě Internetu existují velké kolekce textových dokumentů a je nutné v nich efektivně vyhledávat. Pro zvětšení počtu relevantních souborů a snížení počtu nerelevantních souborů při odpovědi na dotaz, musíme použít jiný přístup pro zjištění vývoje tématu. Jako vhodné řešení se jeví využití Fiedlerova vektoru, jenž lze využít i mimo DIS. A to tam, kde je potřeba vypočítat aproximativní Fiedlerův vektor u velkých řídkých matic, jejichž čas výpočtu exponenciálně roste s rostoucí dimenzí matice. Cíle této práce jsou ověřit vhodnost využití Fiedlerova vektoru pro získání vývoje tématu, optimalizovat a paralelizovat jeho algoritmus s využitím HPC clusteru.cs
dc.description.abstractIn this world of the Internet there exists huge collections of the text documents and it is necessary to effectively make search in them. We have to use another approach to find topic development, because we would like increase number of the relevant files and decrease number of the irrelevant files in response to a query. A proper solution would be using Fiedler vector, which has a wide using. Example of the using of Fiedler vector is calculating approximate Fiedler vector for the huge sparse matrixes. The time of this calculation rises exponentially according to dimension of the sparse matrix. The goals of the thesis are evaluating propriety of using Fiedler vector for getting topical development, optimizing and paralleling its algorithm with using HPC cluster.en
dc.format.extent1818628 bytescs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectFiedlerův vektor, HPC cluster, MPI.NET, SORT-EACH, Lanczos, Jacobi, Task Parallel Library, C#, vlastní čísla, vývoj tématucs
dc.subjectFiedler vector, HPC cluster, MPI.NET, SORT-EACH, Lanczos, Jacobi, Task Parallel Library, C#, eigenvalues, topic developmenten
dc.titleVyužití HPC při srovnání algoritmů pro výpočet vývoje tématucs
dc.title.alternativeUsing HPC for Comparison Algorithms for Topical Development Computingen
dc.typeDiplomová prácecs
dc.contributor.refereeDráždilová, Pavlacs
dc.date.accepted2012-08-14cs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department460 - Katedra informatikycs
dc.thesis.degree-programInformační a komunikační technologiecs
dc.thesis.degree-branchInformatika a výpočetní technikacs
dc.description.resultvelmi dobřecs
dc.identifier.senderS2724cs
dc.identifier.thesisBAL259_FEI_N2647_2612T025_2012cs
dc.rights.accessrestrictedAccess


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam