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Séance de cours

Séance de questions-réponses à l'examen

Dans cours

CS-451: Distributed algorithms

Computing is nowadays distributed over several machines, in a local IP-like network, a cloud or a P2P network. Failures are common and computations need to proceed despite partial failures of machines or communication links. This course will study the fo ...

Description

Cette séance de cours est une séance de questions-réponses avant l'examen, où l'instructeur répond aux questions des étudiants sur la preuve de l'exactitude de l'algorithme, les fonctions de classement, la complexité des messages et les relations d'équivalence. La session couvre des sujets tels que la démonstration d'algorithmes, l'utilisation de fonctions de classement et la compréhension de la complexité des messages dans les systèmes distribués.

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Enseignant·e

Rachid Guerraoui

Rachid Guerraoui has been affiliated with Ecole des Mines of Paris, the Commissariat à l'Energie Atomique of Saclay, Hewlett Packard Laboratories and the Massachusetts Institute of Technology. He has worked in a variety of aspects of distributed computing, including distributed algorithms and distributed programming languages. He is most well known for his work on (e-)Transactions, epidemic information dissemination and indulgent algorithms. He co-authored a book on Transactional Systems (Hermes) and a book on reliable distributed programming (Springer). He was appointed program chair of ECOOP 1999, ACM Middleware 2001, IEEE SRDS 2002, DISC 2004 and ACM PODC 2010. His publications are available at http://lpdwww.epfl.ch/rachid/papers/generalPublis.html

Source officielle

Concepts associés (12)

Algorithme de Las Vegas

En informatique, un algorithme de Las Vegas est un type d'algorithme probabiliste qui donne toujours un résultat correct ; son caractère aléatoire lui donne de meilleures performances temporelles en moyenne. Comme le suggère David Harel dans son livre d'algorithmique, ainsi que Motvani et Raghavan, le tri rapide randomisé est un exemple paradigmatique d'algorithme de Las Vegas.

Algorithme

thumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.

Algorithme probabiliste

En algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].

Classe de complexité

En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.

Complexité de Kolmogorov

En informatique théorique et en mathématiques, plus précisément en théorie de l'information, la complexité de Kolmogorov, ou complexité aléatoire, ou complexité algorithmique d'un objet — nombre, , chaîne de caractères — est la taille du plus petit algorithme (dans un certain langage de programmation fixé) qui engendre cet objet. Elle est nommée d'après le mathématicien Andreï Kolmogorov, qui publia sur le sujet dès 1963. Elle est aussi parfois nommée complexité de Kolmogorov-Solomonoff.

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