АГРЕГАЦИЯ И ТЕХНИКА БЫСТРЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ДАННЫХ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

АГРЕГАЦИЯ И ТЕХНИКА БЫСТРЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ДАННЫХ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ : доклад, тезисы доклада

Перевод названия: AGGREGATION AND TECHNOLOGY OF FAST CALCULATIONS FOR BIG DATA

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Робототехника и искусственный интеллект; Железногорск; Железногорск

Год издания: 2018

Ключевые слова: агрегация, Большие Данные, численный вероятностный анализ, вероятностное расширение, кусочно-полиномиальные модели, рекурсивные параллельные вычисления

Аннотация: Рассматривается новое направление, связанное с понятием технология Big Data. Изучаются вопросы предобработки данных больших объемов на основе процедур агрегирования и численных методов распараллеливания вычислительных процессов. Для повышения эффективности и качества обработки и анализа данных в условиях неопределенности предлагается использовать численный вероятностный анализ. Рассматривается подход, основанный на построении вероятностных расширений и рекурсивных вычислениях. Предлагается процесс вычисления вероятностных расширений представить в виде параллельного рекурсивного вычислительного процесса, как технику быстрых вычислений для различных классов функций со случайными аргументами. We are discussing a new direction related to the concept of Big Data technology. We study the issues of preprocessing large amounts of data based on aggregation procedures and numerical methods for paralleling computational processes. To improve the efficiency and quality of data processing and analysis under uncertainty, it is proposed to use numerical probabilistic analysis. An approach based on the construction of probabilistic extensions and recursive calculations is considered. It is proposing to present the process of calculating probabilistic extensions in the form of a parallel recursive computational process as a method of fast calculations for various classes of functions with random arguments.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Робототехника и искусственный интеллект

Номера страниц: 191-196

Издатель: Литера-Принт

Авторы

  • Попова Ольга Аркадьевна (Сибирский федеральный университет)
  • Жмурова Анастасия Александровна (Сибирский федеральный университет)
  • Мерко А.М. (Сибирский федеральный университет)
  • Сибирский федеральный университет; Межинститутская базовая кафедра «Прикладная физика и космические технологии»

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.