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Séance de cours

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Dans cours

CS-206: Parallelism and concurrency

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Description

Cette séance de cours couvre la mise en œuvre d'appendices à temps constant dans Conc-Trees, en introduisant un nouveau nœud d'appendice avec différentes sémantiques pour atteindre des appendices O(1) avec des facteurs constants faibles. Il explore également le comptage dans un système de nombres binaires et la représentation des nombres binaires, en discutant de la mise en œuvre d'une structure de données immuable avec les appendices O(1) et la concaténation O(log n), et de la possibilité d'une variante de données plus efficace et mutable Conc-tree.

Enseignant·e·s (3)

Viktor Kuncak

Viktor Kunčak joined EPFL in 2007, after receiving a PhD degree from MIT. Since then has been leading the Laboratory for Automated Reasoning and Analysis and supervised at least 12 completed PhD theses. His works on languages, algorithms and systems for verification and automated reasoning. He served as an initiator and one of the coordinators of a European network (COST action) in the area of automated reasoning, verification, and synthesis. In 2012 he received a 5-year single-investigator European Research Council (ERC) grant of 1.5M EUR. His invited talks include those at Lambda Days, Scala Days, NFM, LOPSTR, SYNT, ICALP, CSL, RV, VMCAI, and SMT. A paper on test generation he co-authored received an ACM SIGSOFT distinguished paper award at ICSE. A PLDI paper he co-authored was published in the Communications of the ACM as a Research Highlight article. His Google Scholar profile reports an over-approximate H-index of 38. He was an associate editor of ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS) and served as a co-chair of conferences on Computer-Aided Verification (CAV), Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD), Workshop on Synthesis (SYNT), and Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI). At EPFL he teaches courses on functional and parallel programming, compilers, and verification. He has co-taught the MOOC "Parallel Programming" that was visited by over 100'000 learners and completed by thousands of students from all over the world.

Sanidhya Kashyap

Sanidhya Kashyap is a systems researcher and an assistant professor at the EPFL School of Computer and Communication Sciences (IC). His research focuses on designing systems software that are performant and robust for heterogeneous hardware. He is broadly interested in the area of systems with a particular focus on operating systems, databases, concurrency, scheduling, networks, data analytics, and software testing (fuzzing).

Martin Odersky

Martin Odersky heads the programming research group at EPFL. His research interests cover fundamental as well as applied aspects of programming languages. They include semantics, type systems, programming language design, and compiler construction. The main focus if his work lies in the integration of object-oriented and functional programming. His research thesis is that the two paradigms are just two sides of the same coin and should be unified as much as possible. To prove this he has experimented a number of language designs, from Pizza to GJ to Functional Nets. He has also influenced the development of Java as a co-designer of Java generics and as the original author of the current javac reference compiler. His current work concentrates on the Scala programming language, which unifies FP and OOP, while staying completely interoperable with Java and .NET. Martin Odersky got his doctorate from ETHZ, in 1989. He held research positions at the IBM T.J. Watson Research Center from 1989 and at Yale University from 1991. He was then a professor at the University of Karlsruhe from 1993 and at the University of South Australia from 1997. He joined EPFL as full professor in 1999. He is associate editor of the Journal of Functional Programming and member of IFIP WG 2.8. He was conference chair for ICFP 2000, and program chair for ECOOP 2004 as well as ETAPS/CC 2007.

Source officielle

Concepts associés (24)

Structure de données persistante

En informatique, une structure de données persistante est une structure de données qui préserve ses versions antérieures lorsqu'elle est modifiée ; une telle structure est immuable, car ses opérations ne la modifient pas en place (de manière visible) mais renvoient au contraire de nouvelles structures. Une structure est partiellement persistante si seule sa version la plus récente peut être modifiée, les autres n'étant accessibles qu'en lecture. La structure est dite totalement persistante si chacune de ses versions peut être lue ou modifiée.

Purely functional data structure

In computer science, a purely functional data structure is a data structure that can be directly implemented in a purely functional language. The main difference between an arbitrary data structure and a purely functional one is that the latter is (strongly) immutable. This restriction ensures the data structure possesses the advantages of immutable objects: (full) persistency, quick copy of objects, and thread safety. Efficient purely functional data structures may require the use of lazy evaluation and memoization.

Ensemble (informatique)

En informatique, un ensemble ou set est un type abstrait qui peut stocker certaines valeurs, sans ordre particulier, et sans répétition. Il s'agit d'une mise en œuvre informatique de la notion mathématique d'ensemble fini. Un ensemble stocke des valeurs, sans ordre défini, et ne contient pas de données en double (la tentative d'insertion d'une donnée déjà présente est sans effet). Contrairement à la plupart des autres types de collections les ensembles sont plus utilisés pour tester l'appartenance d'une valeur à cet ensemble que pour en extraire des données.

Concaténation

Le terme concaténation (substantif féminin), du latin cum (« avec ») et catena (« chaîne, liaison »), désigne l'action de mettre bout à bout au moins deux chaînes de caractères ou de péricopes. Formellement, dans le contexte théorique des langages formels : on se donne un ensemble fini Σ, et on appelle l'ensemble des séquences d'éléments de Σ ; la concaténation est alors la loi de composition interne sur qui aux séquences et , où m et n sont des entiers naturels, associe la séquence .

Type abstrait

En informatique, un type de donnée abstrait (en anglais, abstract data type ou ADT) est une spécification mathématique d'un ensemble de données et de l'ensemble des opérations qu'on peut effectuer sur elles. On qualifie d'abstrait ce type de donnée car il ne spécifie pas comment les données sont représentées ni comment les opérations sont implémentées. Les types abstraits les plus utilisés sont : arbre binaire conteneur dictionnaire ou tableau associatif ensemble Graphe liste multiensemble pile Union-find Un type abstrait est composé de cinq champs : Type abstrait ; Utilise ; Opérations ; Pré-conditions ; Axiomes.

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Séances de cours associées (31)

Conc-Trees: Programmation parallèle en Scala

Couvre la mise en œuvre de Conc-Trees à Scala pour la programmation parallèle.

Opérations sur les langues formelles

Explore les opérations formelles du langage, y compris la concaténation, l'union, l'intersection et l'étoile Kleene pour la répétition du langage.

Structures de données fonctionnelles : Collections et opérations

Couvre les structures de données fonctionnelles et leurs relations, leurs implémentations et leur efficacité.

Représentation du modèle : Structures et fonctions

Couvre la représentation des modèles mathématiques, des fonctions et des structures de données dans les systèmes d'information.

Introduction aux chaînes C++

Couvre les bases de travail avec des chaînes en C++, y compris la déclaration, l'initialisation, les caractères, l'assignation, la concaténation et la comparaison.

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