אלגוריתמים לנתוני עתק

הקורס מחולק לשלושה חלקים. כל אחד מהחלקים עוסק במודל חישובי התופס פן שונה של עולם נתוני העתק.

• מודל זרם המידע – במודל זה, האלגוריתם מקבל זרם רציף של נתונים, ועליו לבצע חישוב עליהם תוך שימוש בכמות זיכרון הקטנה מכמות הנתונים. אלגוריתמים למודל זה מאפשרים להתמודד עם מצבים בהם לא ניתן כלל לשמור את המידע שמתקבל בשלמותו.
• אלגוריתמים תת-לינאריים בזמן –באופן מסורתי, סיבוכיות זמן לינארית נחשבת לאידאלית. אך, עבור יישומים רבים בעולם נתוני העתק, סיבוכיות זמן לינארית היא איטית מדי. עבור יישומים כאלה נדרשים אלגוריתמים תת-לינאריים בזמן, כלומר אלגוריתמים שזמן הריצה שלהם נמוך מהזמן הנדרש לקריאת הקלט שלהם.
• אלגוריתמים מבוזרים ומקומיים – דרך אחת להתמודד עם נתוני עתק היא באמצעות חישוב מקבילי. במרבית המקרים חישוב מסוג זה מבוצע במציאות באמצעות אשכול מחשבים רגילים (מן המדף) שמחוברים באמצעות רשת תקשורת. כמו כן במקרים מסויימים מספיק לעבד ולנתח רק חלק מקומי של הקלט במקום את כולו כדי להאיץ את סיבוכיות הזמן והזכרון מבלי לפגוע בתקינות הפלט.

במהלך הקורס הסטודנטים יגישו מטלות תאורטיות ומעשיות ועבודה מסכמת בסיום.