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エイト・クイーンとエドガー・ダイクストラ

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

エイト・クイーンとエドガー・ダイクストラの違い

エイト・クイーン vs. エドガー・ダイクストラ

イト・クイーンとは、チェスの盤とコマを使用したパズルの名称である。. ドガー・ダイクストラ(Edsger Wybe Dijkstra, 1930年5月11日 - 2002年8月6日)は、オランダ人の計算機科学者。1972年、プログラミング言語の基礎研究への貢献に対してチューリング賞を受賞。構造化プログラミングの提唱者。1984年から2002年に亡くなるまでテキサス大学オースティン校の計算機科学の Schlumberger Centennial Chair を務めた。 2002年の死の直前、プログラム計算のについての仕事に対して ACM PODC Influential Paper Award を授与された。この賞は翌年からダイクストラを称えてと呼ばれるようになった。 エズガー・ダイクストラと表記されることもある。オランダ語での発音は、IPA表記で で、エツハー・ウィベ・デイクストラに近い。.

エイト・クイーンとエドガー・ダイクストラ間の類似点

エイト・クイーンとエドガー・ダイクストラは(ユニオンペディアに)共通で2ものを持っています: バックトラッキング分散コンピューティング

バックトラッキング

バックトラッキング (backtracking)は、制約充足問題の解を探索する戦略の一種で、力まかせ探索を改良したもの。「バックトラック」という用語は、アメリカの数学者デリック・ヘンリー・リーマー (Derrick Henry Lehmer)が1950年代に作った造語である。.

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分散コンピューティング

分散コンピューティング(ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing)とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理(ぶんさんしょり)ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割(同時に実行できる部分にプログラムを分けること)が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

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上記のリストは以下の質問に答えます

エイト・クイーンとエドガー・ダイクストラの間の比較

エドガー・ダイクストラが84を有しているエイト・クイーンは、16の関係を有しています。 彼らは一般的な2で持っているように、ジャカード指数は2.00%です = 2 / (16 + 84)。

参考文献

この記事では、エイト・クイーンとエドガー・ダイクストラとの関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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