Структуры данных для высокопроизводительных систем обработки космической информации

Рубрика: 
Космические материалы и технологии
Деркач, БТ
Косм. наука технол. 1998, 4 ;(4):93–96
https://doi.org/10.15407/knit1998.04.093
Язык публикации: русский
Аннотация: 
Раскрывается взаимосвязь между структурами данных и структурой параллельного алгоритма, а также исследуется их влияние на эффективность реализации параллельных алгоритмов на вычислительных системах различной архитектуры. Структуры данных,которые  рассматриваются широко применяются для решения задач обработки космической информации: задачи управления и навигации (линейная алгебра), корреляционный анализ, спектральный анализ (ортогональные преобразования), исследования и анализ нестационарных сигналов (преобразования wavelet) и другие.
Ключевые слова: обработка изображений
 
Полный текст (PDF)
References: 
1.     Грицик В. В., Деркач Б. Т., Куликов С. П. и др. Повы­шение эффективности и производительности решения сис­тем линейных алгебраических уравнений с разреженными матрицами   коэффициентов.    —    Львов,    1980.—54   с.— (Препринт/ АН УССР. Физ.-мех. ин-т; № 31).
2.     Параллельная   обработка   информации.    —    Киев:   Наук, думка, 1986.-Т. 3.-288 с.
3.     Brameller A., Allan R. Sparsity its practical application to system analys. — London: 1976. —192 p.
4.     Duff I. S., Reid J. K. A comparison of sparsity orderiugs for obtaining  a  pivot  sequence   in   Gaussian   Alimination   // J. lust. Math, and Appl.-1971.-N4.-P. 281-291.
5.     Gentelman W. M., George A. Sparse matrix software /,/ Sparse matrix  comput.   —   New York:  Acad.  press,   1976. -P. 243-262.
6.     Heller D. A. Survey of parallel algorithms in numerical lin­ear algebra // SIAM.-1978.-20, N 4.-P. 740-777.

7.     Samet  H.   Data structures for quadtree approximation and compression    //    Communs    ACM. —1985,—28,    N    5,— P. 973-979.