文献类型：期刊文章

作　　者：许道云[1]

XU Daoyun(College of Computer Science and Technology, Key Lab of Public Big Data of Guizhou Province, Guizhou University, Guiyang 550025, Chin)

机构地区：[1]贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省公共大数据重点实验室,贵州贵阳550025

出　　处：《贵州大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目资助(61262006)

年　　份：2016

卷　　号：33

期　　号：4

起止页码：1-11

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在经典计算中,对前端输入数据的复杂性不做分析。在大数据计算中,前端输入数据的复杂性分析反而成为大数据计算和分析的重点。本文讨论大数据计算的基础理论问题,将大数据计算问题分为目标任务型和内容认知型。大数据计算形式上依赖于一个外部信息源,从计算的有效性,将大数据计算的讨论限制在对数空间复杂类,涵盖了并行计算复杂类。基于带Oracle的图灵计算模型,限制在对数空间内图灵可计算,并且外部信息源能够用一个对数空间可计算的递归函数枚举,引入了大数据可计算的计算模型和大数据可计算性、可判定问题等概念。

关 键 词：大数据计算  对数空间可计算性  并行可计算性  带Oracle图灵机  大数据可计算性  

分 类 号：O171[数学类]