2019年度 分散コンピューティング論 (4001)
科目区分 |
専門科目 |
教職科目 |
情報 |
単位数 |
1 |
選択・必修・自由 |
選択 |
授業形態 |
講義 |
主な使用言語 |
英語 |
開講時期 |
Ⅱ
|
履修登録システム |
使用する |
履修登録期間 |
2019/05/29~2019/06/18 |
履修取消期限 |
2019/06/18 |
教育プログラム別の履修区分
プログラム名 |
IS |
CB |
BS |
BN |
MS |
CP |
DS |
履修区分 |
○ |
△ |
△ |
△ |
△ |
○ |
○ |
コア科目 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
履修方法 |
・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。 |
授業科目概要
担当責任教員 |
井上 美智子 |
担当教員 |
井上美智子、大下 福仁 |
教育目的/学修到達目標 |
複数のコンピュータやプロセッサが協調して問題を解決する分散コンピューティングは、一台のコンピュータのための計算理論とは異なる設計パラダイムや評価尺度を必要とする。本講義では、分散コンピューティングのための計算理論に関し、計算モデルとアルゴリズムの設計・解析に関して学習する。 |
授業概要/指導方針 |
分散コンピューティングに関する理論の専門家である本学の教員が、分散コンピューティングのための計算モデル、代表的な設計パラダイム、アルゴリズムの設計・解析手法について、演習を交えながら講義を行い、さらに、履修生の理解を深めるための課題を与える。 |
クラス情報
授業計画
[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 |
日付 [時間] |
担当教員 |
テーマ |
内容 |
1 |
6/11 [1] |
- |
分散コンピューティングの計算モデル(井上) |
分散計算を行うための分散システムの計算モデルとアルゴリズムの評価尺度について学習する。 |
2 |
6/18 [1] |
- |
基本アルゴリズム(井上) |
分散コンピューティングの基本問題である、リーダー選挙問題を解くアルゴリズム、および、分散アルゴリズムの評価尺度に関して学習する。 |
3 |
6/25 [1] |
- |
同期システムとアルゴリズム(井上) |
同期分散システムの計算モデルであるコンジェストモデルと代表的なアルゴリズムに関して学習する。 |
4 |
7/2 [1] |
- |
ロバストアルゴリズム(井上) |
非同期分散システムでの故障耐性の概念を学習し、システムに故障が存在しても故障のない部分で正しく計算を行うロバストアルゴリズムに関して学習する。 |
5 |
7/16 [1] |
- |
自己安定アルゴリズム(井上) |
システム内に故障が発生しても、システムが自律的に正常な状況に回復し安定する自己安定アルゴリズムに関して学習する。 |
6 |
7/23 [1] |
- |
無待機共有メモリアルゴリズム(井上) |
共有メモリシステムのための分散コンピューティング計算モデルと強い故障耐性である無待機性、および、無待機共有メモリアルゴリズムを学習する。 |
7 |
7/30 [1] |
- |
モバイルエージェントアルゴリズム(大下) |
計算機ネットワーク内を自律的に移動するモバイルエージェント群のためのアルゴリズムを学習する。 |
8 |
8/6 [1] |
- |
まとめと試験(大下) |
講義のまとめを行い、試験よって理解度を判定する。 |
授業日程
[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 |
日付 |
時間 |
講義室 |
備考 |
1 |
6/11 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
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2 |
6/18 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
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3 |
6/25 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
|
4 |
7/2 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
|
5 |
7/16 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
|
6 |
7/23 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
|
7 |
7/30 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
|
8 |
8/6 |
1 |
エーアイ大講義室[L1](IS) |
|
テキスト・参考書
テキスト |
特に指定しない、講義資料を用意する。 |
参考書 |
1. G. Tel : Introduction to Distributed Algorithms, Cambridge University Press, 1994 2. H. Attiya, J. Welch : Distributed Computing: Fundamentals, Simulations and Advanced Topics, John Wiley & Sons, 2004 3. D. Peleg : Distributed Computing: A Locality-Sensitive Approach, SIAM, 2000. |
その他
履修条件 |
アルゴリズムとデータ構造に関する基礎知識があることが望ましい。 |
オフィスアワー |
Eメールで連絡の上、日時を決める |
成績評価の方法と基準 |
・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。 ・レポート(40%)と試験(60%)で評価する。 |
関連科目 |
特になし |
関連学位 |
工学 |
注意事項 |
特になし |
授業関連URL
配布資料