Параллельная обработка данных и знаний методами алгебры кортежей
Ключевые слова:
параллельные вычисления, алгебра кортежей, структуры данных, базы знанийАннотация
Алгебра кортежей – математическая система для формализации многоместных отношений. С ее помощью можно моделировать в одних и тех же структурах как данные (графы, многоместные отношения), так и знания (семантические сети, модели рассуждений, формулы исчисления высказываний и предикатов, продукционные системы, онтологии и т.д.). В то же время сами эти структуры имеют матрицеподобную форму, а все алгоритмы их обработки легко распараллеливаются.
Литература
2. Loganantharaj R., Mueller R. A. Parallel Theorem Proving with Connection Graph // 8th Int. Conf. on Autom. Deduc. LNCS 230. 1986. pp. 337–352.
3. Кулик Б.А. Вероятностная логика на основе алгебры кортежей // Известия РАН. Теория и системы управления. 2007. № 1. С. 118–127.
4. Kulik B., Fridman A., Zuenko A. Logical Inference and Defeasible Reasoning in N-tuple Algebra // In: “Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems”. IGI Global. 2013. pp. 102–128.
5. Кулик Б.А., Зуенко А.А., Фридман А.Я. Алгебраический подход к интеллектуальной обработке данных и знаний // СПб.: Изд-во Политехн. ун-та. 2010. 235 с.
6. Кулик Б.А. Новые классы КНФ с полиномиально распознаваемым свойством выполнимости // Автоматика и телемеханика. 1995. № 2. С. 111–124.
7. Severance C., Dowd K. High Performance Computing (RISK Architectures, Optimization & Benchmarks). 2nd Edition // O’Reily Media. 1998. 466 p.
8. Batcher K. E. Design of a Massively Parallel Processor. IEEE Transactions on Computers. 1980. vol. C–29 (9). pp. 836–840.
Parallel Processing of Data and Knowledge by Means of N-tuple Algebra
Abstract
N-tuple algebra is a mathematical system to formalize n-ary relations. This algebra provides for modelling both data (graphs, n-ary relations, etc.) and knowledge (semantic networks, reasoning models, formulas of propositional and predicate calculi, production systems, ontologies and so on) by the same structures. These structures look like matrices and can be easily processed by parallel algorithms.
