Algorithme probabilisteEn 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].
Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Complexité en espaceEn algorithmique, la complexité en espace est une mesure de l'espace utilisé par un algorithme, en fonction de propriétés de ses entrées. L'espace compte le nombre maximum de cases mémoire utilisées simultanément pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Usuellement l'espace que l'on prend en compte lorsque l'on parle de l'espace nécessaire pour des entrées ayant des propriétés données est l'espace nécessaire le plus grand parmi ces entrées ; on parle de complexité en espace dans le pire cas.
Analyse de la complexité des algorithmesvignette|Représentation d'une recherche linéaire (en violet) face à une recherche binaire (en vert). La complexité algorithmique de la seconde est logarithmique alors que celle de la première est linéaire. L'analyse de la complexité d'un algorithme consiste en l'étude formelle de la quantité de ressources (par exemple de temps ou d'espace) nécessaire à l'exécution de cet algorithme. Celle-ci ne doit pas être confondue avec la théorie de la complexité, qui elle étudie la difficulté intrinsèque des problèmes, et ne se focalise pas sur un algorithme en particulier.
Complexité paramétréeEn algorithmique, la complexité paramétrée (ou complexité paramétrique) est une branche de la théorie de la complexité qui classifie les problèmes algorithmiques selon leur difficulté intrinsèque en fonction de plusieurs paramètres sur les données en entrée ou sur la sortie. Ce domaine est étudié depuis les années 90 comme approche pour la résolution exacte de problèmes NP-complets. Cette approche est utilisée en optimisation combinatoire, notamment en algorithmique des graphes, en intelligence artificielle, en théorie des bases de données et en bio-informatique.
Classe de complexitéEn 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.
Calcul distribuéUn calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.
Passage de messagesLe modèle de passage de messages (message passing en anglais) est un modèle de communication entre ordinateurs ou entre processus à l'intérieur d'un même ordinateur. Il réalise l’envoi de messages simples. Il constitue la couche de base des Middleware Orientés Messages. Au-dessus de cette couche, on trouve d'autres couches de middleware de plus en plus perfectionnées et qui sont : La (message queueing en anglais) qui ajoute la notion de persistance au passage de messages ; Le modèle par abonnement (publish-subscribe en anglais), qui utilise les fonctions du passage de messages ou des files d'attente de message et qui ajoute la notion d’anonymat et d’abonnement.
Distributed shared memoryIn computer science, distributed shared memory (DSM) is a form of memory architecture where physically separated memories can be addressed as a single shared address space. The term "shared" does not mean that there is a single centralized memory, but that the address space is shared—i.e., the same physical address on two processors refers to the same location in memory. Distributed global address space (DGAS), is a similar term for a wide class of software and hardware implementations, in which each node of a cluster has access to shared memory in addition to each node's private (i.
Mémoire partagée (communication inter-processus)Dans un contexte de la programmation concurrente, le partage de mémoire est un moyen de partager des données entre différents processus : une même zone de la mémoire vive est accédée par plusieurs processus. C'est le comportement de la mémoire de threads issus d'un même processus. Pour cela, dans un système utilisant la pagination, la table de page de chaque processus contient les pages mémoires communes, mais chaque processus ne les voit pas nécessairement à la même adresse. Communication inter-processus
Message Passing InterfaceMessage Passing Interface (MPI) est un outil pour le calcul scientifique à haute performance qui permet d'utiliser plusieurs ordinateurs. C'est une norme conçue en 1993-94 pour le passage de messages entre ordinateurs distants ou dans un ordinateur multiprocesseur. Elle est devenue de facto un standard de communication pour des nœuds exécutant des programmes parallèles sur des systèmes à mémoire distribuée. Elle définit une bibliothèque de fonctions, utilisable avec les langages C, C++ et Fortran.
Algorithmique répartieUn algorithme réparti (ou distribué) est une suite d'instructions et il est généralement un algorithme parallèle (mais pas toujours, exemple, une communication téléphonique) réparti sur plusieurs sites. Chaque site calcule (i.e. produit de nouveaux résultats) et communique (i.e. échange des données avec d'autres sites). Un algorithme réparti décrit le fonctionnement d'un système informatique composé de plusieurs unités de calcul reliées par un réseau de communication, tels que les routeurs dans Internet.
Uniform memory accessUniform memory access (UMA) is a shared memory architecture used in parallel computers. All the processors in the UMA model share the physical memory uniformly. In an UMA architecture, access time to a memory location is independent of which processor makes the request or which memory chip contains the transferred data. Uniform memory access computer architectures are often contrasted with non-uniform memory access (NUMA) architectures. In the NUMA architecture, each processor may use a private cache.
Système d'exploitation distribuéUn système d'exploitation distribué est une couche logicielle au dessus d'un ensemble de nœuds de calculs indépendants, communiquant par un système de réseau propre ou général. Chaque nœud comprend dans ce type de système d'exploitation un sous ensemble de l’agrégat global. Chaque nœud comporte son propre noyau servant à contrôler le matériel et les couches basses des communications en réseau. Des logiciels de plus haut niveau sont chargés de coordonner les activités collaboratives de l'ensemble de la grappe et des éléments de chacun de ces nœuds.
Parallel algorithmIn computer science, a parallel algorithm, as opposed to a traditional serial algorithm, is an algorithm which can do multiple operations in a given time. It has been a tradition of computer science to describe serial algorithms in abstract machine models, often the one known as random-access machine. Similarly, many computer science researchers have used a so-called parallel random-access machine (PRAM) as a parallel abstract machine (shared-memory).
Gestion de la mémoireLa gestion de la mémoire est une forme de gestion des ressources appliquée à la mémoire de l'ordinateur. L'exigence essentielle de la gestion de la mémoire est de fournir des moyens d'allouer dynamiquement des portions de mémoire aux programmes à leur demande, et de les libérer pour réutilisation lorsqu'elles ne sont plus nécessaires. Ceci est essentiel pour tout système informatique avancé où plus d'un processus peuvent être en cours à tout moment. Catégorie:Architecture informatique Catégorie:Pages avec
Memory pagingIn computer operating systems, memory paging (or swapping on some Unix-like systems) is a memory management scheme by which a computer stores and retrieves data from secondary storage for use in main memory. In this scheme, the operating system retrieves data from secondary storage in same-size blocks called pages. Paging is an important part of virtual memory implementations in modern operating systems, using secondary storage to let programs exceed the size of available physical memory.
Clustered file systemA clustered file system is a which is shared by being simultaneously mounted on multiple servers. There are several approaches to clustering, most of which do not employ a clustered file system (only direct attached storage for each node). Clustered file systems can provide features like location-independent addressing and redundancy which improve reliability or reduce the complexity of the other parts of the cluster. Parallel file systems are a type of clustered file system that spread data across multiple storage nodes, usually for redundancy or performance.
