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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2002.tde-20210729-131306
Documento
Autor
Nome completo
Carlos Eduardo Rodrigues Alves
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2002
Orientador
Título em português
Algoritmos paralelos de granularidade grossa para problemas de alinhamento de cadeias
Palavras-chave em português
Arquiteturas E Programação Paralelas
Resumo em português
Problemas de alinhamento de cadeias são fundamentais em aplicações diversas, das quais se destacam as relacionadas à Biologia Molecular. O alinhamento de duas cadeias A e B indica quão semelhantes elas são ou quais operações são necessárias para transformar uma em outra. Uma variação do problema de alinhamento de cadeias envolve comparar a cadeia A com todas as subcadeias de B. Para este problema, são conhecidos algoritmos seuqenciais que o resolvem em tempo O(|A||B|log(|A|+|B|)), um dos quais é apresentado nesta tese. É também apresentado um algoritmo seqüencial de tempo O(|A||B|) para um caso especial de alinhamento de todas as subcadeias, que envolve a busca pela maior subseqüência comum a duas cadeias. Propomos novos algoritmos paralelos para estes problemas, utilizando um modelo próprio para máquinas de memória distribuída, o CGM (Coarse Grained Multicomputers). Um dos objetivos fundamentais no desenvolvimento de algoritmos CGM é a redução do número de rodadas de comunicação, se possível tornando-o dependente apenas do número de processadores (p). Os algoritmos aqui propostos apresentam aceleração (speed-up) linear e apenas O(log p) etapas de comunicação. Não há algoritmos do nosso conhecimento com tais características na literatura
Título em inglês
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Resumo em inglês
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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