В.И. Костин, М.В. Краснокутская. Моделирование распараллеливания задачи с помощью графа потоков данных
article2005.htm

Доклад на I Республиканской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «КОМПЬЮТЕРНЫЙ МОНИТОРИНГ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ», ДонНТУ, май 2005 г. В докладе описывается представление распараллеливаемой задачи с помощью графа потоков данных. Уравновешивание вычислительной загрузки между процессорами можно отразить на задаче разбиения графа. Предлагается два алгоритма решения этой задачи - Kernighan-Lin / Fiduccia-Mattheyses (KL/FM), алгоритм спектральной бисекции. Описываются некоторые особенности их применения к графам с большим числом вершин.

Краснокутская М.В., Костин М.В. Исследование методов организации данных в задачах разбиения графов больших размерностей. «ИНФОРМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 2005». Сборник трудов первой международной студенческой научно-технической конференции. ДонНТУ, 2005  (http://cs.donntu.ru/studconf/CS_2005_Proceedings.pdf)
7krasnokutskaya(99 Kb)

Тезисы доклада на первой международной студенческой научно-технической конференции «ИНФОРМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 2005», которая проходила 15 декабря 2005 года в ДонНТУ. 

Краснокутская М.В. Исследование методов организации данных в задачах разбиения графов больших размерностей. Студенческая научная работа (поощрительный диплом Всеукраинского конкурса НИРС 2005г.)
competition_paper2005.pdf (483 Kb)

В данной работе были рассмотрены алгоритмы разбиения графов и определения собственных значений. Рассматривались особенности их реализации для графов больших размерностей. Были проанализированы два способа организации данных для представления разреженных матриц больших размеров. Была разработана программная реализация этих двух способов, построены диаграммы зависимости времени умножения матрицы на вектор от размерности матрицы и степени ее разреженности.

Bradford L. Chamberlain. Graph Partitioning Algorithms for DistributingWorkloads of Parallel Computations, 1998
generals.pdf (340 Kb)
http://www.cs.washington.edu/homes/brad/cv/pubs/degree/generals.html

Эта статья рассматривает алгоритмы разбиения графа, используемые для параллельного вычисления, с акцентом на проблему распределения рабочих нагрузок для параллельных вычислений. Описываются и сравниваются геометрический, структурный алгоритмы и алгоритмы основанные на уточнении. Кроме того, описываются многоуровневые методы разделения и вопросы связанные с параллельным разделением. Все алгоритмы оценены качественно по их скорости выполнения и способность генерировать разделение с маленькими разделителями.

Bruce Hendrickson, Robert Leland. Multidimensional Spectral Load Balancing. Sandia National Laboratories Albuquerque, 1993
hendrickson93multidimensional.pdf (204 Kb)
http://citeseer.csail.mit.edu/hendrickson93multidimensional.html

В статье  описывается алгоритм для балансирования загрузки научных вычислений, который обобщен и улучшен использованием спектрального деления пополам. Эти многомерные спектральные алгоритмы разбиения генерируют сбалансированное разделение, которое имеет более низкие коммуникационные накладные расходы и менее дороги для вычислений, чем произведенные спектральным делением пополам. Результаты на нескольких вычислительных сетках даются по сравнению с другими популярными методами.

Брюс Хендриксон, Роберт Лиланд. МНОГОМЕРНАЯ СПЕКТРАЛЬНАЯ БАЛАНСИРОВКА ЗАГРУЗКИ.  Sandia National Laboratories Albuquerque, 1993
hendrickson93multidimensional(rus).pdf (85 Kb)

Перевод части статьи, посвященной методу спектральной бисекции. В статье  описывается алгоритм для балансирования загрузки научных вычислений, который обобщен и улучшен использованием спектрального деления пополам. Эти многомерные спектральные алгоритмы разбиения генерируют сбалансированное разделение, которое имеет более низкие коммуникационные накладные расходы и менее дороги для вычислений, чем произведенные спектральным делением пополам. Результаты на нескольких вычислительных сетках даются по сравнению с другими популярными методами.

Бувайло Д.П., Толок В.А. Быстрый высокопроизводительный алгоритм для разделения нерегулярных графов. Вісник Запорізького державного університету № 2, 2002
graph_partitioning.pdf (450 Kb)
http://www.zsu.zp.ua/herald/articles/2612.pdf

В статье представлены многоуровневые методы разбиения графов и их применение к графам больших размеров, возникающих в различных прикладных областях.  Описывается несколько различных применяемых комбинаций эвристик для всех трех стадий: огрубление, разделение самого грубого графа, восстановление.

Краснокутская М.В. Муза Д.Е. Становление концепции бессознательного в психоанализе Зигмунда Фрейда и теории архетипов Карла Густава Юнга.
philosophy2003.pdf(303 Kb)

Краснокутская М.В., Дацун Н.Н.,Товстуха В.С. Электронная лабораторная работа на тему «Изучение поглощения γ-излучения в веществе»
geiger_programming2002.pdf(385 Kb)

Краснокутская М.В.,Товстуха В.С., Дацун Н.Н. Определение линейного коэффициента поглощения гамма-лучей в веществе
geiger_physics2002.pdf(400 Kb)