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This book brings together two important trends: graph algorithms and high-performance computing. Efficient and scalable execution of graph processing applications in data or network analysis requires innovations at multiple levels: algorithms, associated data structures, their implementation and tuning to a particular hardware. Further, programming languages and the associated compilers play a crucial role when it comes to automating efficient code generation for various architectures. This book discusses the essentials of all these aspects. The book is divided into three parts: programming, languages, and their compilation. The first part examines the manual parallelization of graph algorithms, revealing various parallelization patterns encountered, especially when dealing with graphs. The second part uses these patterns to provide language constructs that allow a graph algorithm to be specified. Programmers can work with these language constructs without worrying about their implementation, which is the focus of the third part. Implementation is handled by a compiler, which can specialize code generation for a backend device. The book also includes suggestive results on different platforms, which illustrate and justify the theory and practice covered. Together, the three parts provide the essential ingredients for creating a high-performance graph application. The book ends with a section on future directions, which offers several pointers to promising topics for future research. This book is intended for new researchers as well as graduate and advanced undergraduate students. Most of the chapters can be read independently by those familiar with the basics of parallel programming and graph algorithms. However, to make the material more accessible, the book includes a brief background on elementary graph algorithms, parallel computing and GPUs. Moreover it presents a case study using Falcon, a domain-specific language for graph algorithms, to illustrate the concepts.

Software engineering. --- Computer software engineering --- Engineering --- Computer science—Mathematics. --- Software Engineering. --- Discrete Mathematics in Computer Science.

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Algorithms. --- Numerical analysis. --- Computer science—Mathematics. --- Discrete mathematics. --- Algorithms. --- Numerical Analysis. --- Discrete Mathematics in Computer Science.

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Lernen Sie gerne etwas Langweiliges, von dem Sie nicht wissen, wozu es gut ist? Nein? Wir auch nicht! Deshalb war unser Leitsatz: "Mathematik ist praxisrelevant und interessant". In diesem Lehrbuch werden die mathematischen Grundlagen exakt und dennoch anschaulich und gut nachvollziehbar vermittelt. Sie werden durchgehend anhand zahlreicher Musterbeispiele illustriert, durch Anwendungen in der Informatik motiviert und durch historische Hintergründe oder Ausblicke in angrenzende Themengebiete aufgelockert. Am Ende jedes Kapitels befinden sich Kontrollfragen, die das Verständnis testen und typische Fehler bzw. Missverständnisse ausräumen. Zusätzlich helfen zahlreiche Aufwärmübungen (mit vollständigem Lösungsweg) und weiterführende Übungsaufgaben das Erlernte zu festigen und praxisrelevant umzusetzen. Dieses Lehrbuch ist daher auch sehr gut zum Selbststudium geeignet. Ergänzend wird in eigenen Abschnitten das Computeralgebrasystem Mathematica vorgestellt und eingesetzt, wodurch der Lehrstoff visualisiert und somit das Verständnis erleichtert werden kann.

Mathematics. --- Computer science—Mathematics. --- Mathematics, general. --- Discrete Mathematics in Computer Science.

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Lernen Sie gerne etwas Langweiliges, von dem Sie nicht wissen, wozu es gut ist? Nein? Wir auch nicht! Deshalb war unser Leitsatz: "Mathematik ist praxisrelevant und interessant". In diesem Lehrbuch werden die mathematischen Grundlagen exakt und dennoch anschaulich und gut nachvollziehbar vermittelt. Sie werden durchgehend anhand zahlreicher Musterbeispiele illustriert, durch Anwendungen in der Informatik motiviert und durch historische Hintergründe oder Ausblicke in angrenzende Themengebiete aufgelockert. Am Ende jedes Kapitels befinden sich Kontrollfragen, die das Verständnis testen und typische Fehler bzw. Missverständnisse ausräumen. Zusätzlich helfen zahlreiche Aufwärmübungen (mit vollständigem Lösungsweg) und weiterführende Übungsaufgaben das Erlernte zu festigen und praxisrelevant umzusetzen. Dieses Lehrbuch ist daher auch sehr gut zum Selbststudium geeignet. Ergänzend wird in eigenen Abschnitten das Computeralgebrasystem Mathematica vorgestellt und eingesetzt, wodurch der Lehrstoff visualisiert und somit das Verständnis erleichtert werden kann.

Computer science—Mathematics. --- Mathematics. --- Mathematics of Computing. --- Discrete Mathematics in Computer Science. --- Mathematics, general.

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Lernen Sie gerne etwas Langweiliges, von dem Sie nicht wissen, wozu es gut ist? Nein? Wir auch nicht! Deshalb war unser Leitsatz: "Mathematik ist praxisrelevant und interessant". In diesem Lehrbuch werden die mathematischen Grundlagen exakt und dennoch anschaulich und gut nachvollziehbar vermittelt. Sie werden durchgehend anhand zahlreicher Musterbeispiele illustriert, durch Anwendungen in der Informatik motiviert und durch historische Hintergründe oder Ausblicke in angrenzende Themengebiete aufgelockert. Am Ende jedes Kapitels befinden sich Kontrollfragen, die das Verständnis testen und typische Fehler bzw. Missverständnisse ausräumen. Zusätzlich helfen zahlreiche Aufwärmübungen (mit vollständigem Lösungsweg) und weiterführende Übungsaufgaben das Erlernte zu festigen und praxisrelevant umzusetzen. Dieses Lehrbuch ist daher auch sehr gut zum Selbststudium geeignet. Ergänzend wird in eigenen Abschnitten das Computeralgebrasystem Mathematica vorgestellt und eingesetzt, wodurch der Lehrstoff visualisiert und somit das Verständnis erleichtert werden kann.

Computer science—Mathematics. --- Mathematics. --- Discrete Mathematics in Computer Science. --- Mathematics, general.