Publicado

2003-11-28

Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures

Abstract network machine : parallel computation on associative networks with incompete data structures

Palabras clave:

Modelos paralelos, Paralelismo implícito, Programación declarativa (en)
Modelos paralelos, Paralelismo implícito, Programación declarativa, Evaluación parcial, Procesamiento de información incompleta, Parallel model, Implicit parallelism, Declarative programming, Partial evaluation, Incomplete information processing (es)

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Autores/as

  • Andrei Tchernykh CICESE Research Center
  • Andrei Stepanov Institute of Informatics Problems of the RAS
  • Alexander Lupenko Institute of Informatics Problems of the RAS
  • Natalia Tchernykh Institute of Multiprocessor Computer Systems of the RAS

RESUMEN: En este articulo se describe un modelo de computación paralela denominado máquina abstracta de red (ANM). Nos centramos en el papel que juega la evaluación parcial en la transformación, optimización y especialización de programas ANM, y el revelado automático de su paralelismo inherente La técnica se basa en computación paralela sobre redes asociativas implementadas en ANM. ANM usa redes asociativas tanto para representar tanto información completa como información incompleta. ANM sigue el estilo de transformación paralela de la computación basada en un proceso de unificación de red, el cual es una variante del mecanismo de reducción de grafos para computación paralela granular y para el procesamiento de información incompleta. Se da una breve descripción de esta aproximación, así como también una comparación con el esquema tradicional de evaluación parcial. Adicionalmente, se puntualiza sobre algunos de los problemas asociados con esta clase de computación paralela. (Texto tomado de la fuente)

En este artículo se describe un modelo de computación paralela denominado máquina abstracta de red (ANM). Nos centramos en el papel quo juega la evaluación parcial en la transformación, optimización y especialización de programas ANM, y el revelado automático de su paralelismo inherente. La técnica se basa en computación paralela sobre redes asociativas implementadas en ANM. ANM usa redes asociativas tanto para representar tanto información completa como información incompleta. ANM sigue el estilo de transformación paralela de la computación basada en un proceso de unificación de red, el cual es una variante del mecanismo de reducción de grafos para computación paralela granular y para el procesamiento de información incompleta. Se da una breve descripción de esta aproximación, así como también una comparación con el esquema tradicional de evaluación parcial. Adicionalmente, se puntualiza sobre algunos de los problemas asociados con esta clase de computación paralela. (Texto tomado de la fuente)

Referencias

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Cómo citar

IEEE

[1]
A. Tchernykh, A. Stepanov, A. Lupenko, y N. Tchernykh, «Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures », DYNA, vol. 70, n.º 140, pp. 71–88, nov. 2003.

ACM

[1]
Tchernykh, A., Stepanov, A., Lupenko , A. y Tchernykh , N. 2003. Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures . DYNA. 70, 140 (nov. 2003), 71–88.

ACS

(1)
Tchernykh, A.; Stepanov, A.; Lupenko , A.; Tchernykh , N. Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures . DYNA 2003, 70, 71-88.

APA

Tchernykh, A., Stepanov, A., Lupenko , A. & Tchernykh , N. (2003). Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures . DYNA, 70(140), 71–88. https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563

ABNT

TCHERNYKH, A.; STEPANOV, A.; LUPENKO , A.; TCHERNYKH , N. Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures . DYNA, [S. l.], v. 70, n. 140, p. 71–88, 2003. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563. Acesso em: 25 dic. 2025.

Chicago

Tchernykh, Andrei, Andrei Stepanov, Alexander Lupenko, y Natalia Tchernykh. 2003. «Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures ». DYNA 70 (140):71-88. https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563.

Harvard

Tchernykh, A., Stepanov, A., Lupenko , A. y Tchernykh , N. (2003) «Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures », DYNA, 70(140), pp. 71–88. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563 (Accedido: 25 diciembre 2025).

MLA

Tchernykh, A., A. Stepanov, A. Lupenko, y N. Tchernykh. «Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures ». DYNA, vol. 70, n.º 140, noviembre de 2003, pp. 71-88, https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563.

Turabian

Tchernykh, Andrei, Andrei Stepanov, Alexander Lupenko, y Natalia Tchernykh. «Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures ». DYNA 70, no. 140 (noviembre 28, 2003): 71–88. Accedido diciembre 25, 2025. https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563.

Vancouver

1.
Tchernykh A, Stepanov A, Lupenko A, Tchernykh N. Abstract Network Machine: Parallel Computation on Associative Networks With Incompete Data Structures . DYNA [Internet]. 28 de noviembre de 2003 [citado 25 de diciembre de 2025];70(140):71-88. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/115563

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