Algoritmos paralelos de granularidade grossa para problemas de alinhamento de cadeias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2002
Autor(a) principal: Alves, Carlos Eduardo Rodrigues
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Arquiteturas E Programação Paralelas
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-131306/
Resumo: 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
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