کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
493920 | 723156 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A parallel Fruchterman–Reingold algorithm optimized for fast visualization of large graphs and swarms of data
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم موازی Fruchterman ـ رینگولد بهینه سازی شده برای تجسم سریع نمودارهای بزرگ و swarms اطلاعات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طرح بندی نمودار؛ نزدیکترین همسایگان؛ Fruchterman رینگولد؛ تجسم نمودار سریع؛ GPU؛ CUDA
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Graphs in computer science are widely used in social network analysis, computer networks, transportation networks, and many other areas. In general, they can visualize relationships between objects. However, fast drawing of graphs and other structures containing large numbers of data points with readable layouts is still a challenge. This paper describes a novel variant of the Fruchterman–Reingold graph layout algorithm which is adapted to GPU parallel architecture. A new approach based on space-filling curves and a new way of repulsive forces computation on GPU are described. The paper contains both performance and quality tests of the new algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Swarm and Evolutionary Computation - Volume 26, February 2016, Pages 56–63
Journal: Swarm and Evolutionary Computation - Volume 26, February 2016, Pages 56–63
نویسندگان
Petr Gajdoš, Tomáš Ježowicz, Vojtěch Uher, Pavel Dohnálek,