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分布式解题英文解释翻译、分布式解题的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 distributed problem-solving

分词翻译:

分布的英语翻译:

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

式的英语翻译:

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

解的英语翻译:

dispel; divide; separate; solution; explain; relieve oneself; send under guard
unbind; uncoil; understand
【医】 ant-; anti-

题的英语翻译:

inscribe; problem; subject; title; topic

专业解析

分布式解题(Distributed Problem Solving)指通过分散的多个计算节点协同完成复杂任务的计算模式。其核心特征是将问题拆解为多个子任务,利用网络中的独立单元并行处理,最终整合结果实现全局目标。该概念源自分布式计算理论,常见于区块链技术、云计算及大规模数据分析领域。

从系统架构看,分布式解题依赖任务分配算法和节点通信协议。典型模型包括主从架构(Master-Worker)和对等网络(P2P),前者通过中央节点协调任务分配,后者依赖节点自主协商。例如Apache Hadoop的MapReduce框架即采用主从模式实现数据并行处理。

权威技术词典如《IEEE分布式系统术语表》指出,该方法具备三大优势:容错性(单点故障不影响系统)、可扩展性(按需增加节点)和资源优化(利用闲置计算能力)。实际应用中,欧洲核子研究中心(CERN)即通过分布式计算网格处理大型强子对撞机产生的海量数据。

网络扩展解释

分布式解题(即分布式计算)是一种通过将复杂问题分解为多个子任务,并利用多台计算机协同处理的计算模式。以下是其核心要点:

一、基本定义

分布式解题的核心是将大规模计算任务拆分为多个小任务,分配给网络中的多台计算机(节点)并行处理,最终整合结果。例如,寻找超大素数或分析蛋白质结构等需要海量计算的问题,单台计算机难以完成,而分布式计算可通过整合全球志愿者的闲置计算资源高效解决。

二、实现步骤

  1. 任务分解:将问题划分为多个独立或弱相关的子任务(如将天气预报数据按区域拆分)。
  2. 资源分配:通过服务端将子任务分配给不同节点,优先选择空闲或负载低的设备。
  3. 并行计算:各节点以低优先级后台运行,利用CPU闲置时间处理任务,互不干扰。
  4. 结果整合:服务端收集各节点计算结果,合并生成最终答案。

三、核心优势

四、典型应用场景

  1. 科研领域:分析天文信号(如SETI@home)、模拟病毒结构(如Folding@home)。
  2. 工程领域:天气预报、地震模拟等需要海量数据处理的场景。
  3. 互联网服务:负载均衡、分布式数据库(如区块链技术)。

五、与集中式计算的区别

对比维度 分布式计算 集中式计算
硬件依赖 普通计算机集群 专用超级计算机
成本 低(利用闲置资源) 极高(设备与维护)
扩展性 灵活增减节点 固定规模,升级困难
典型场景 长期、分散型任务(如公益计算) 短期密集计算(如核爆模拟)

扩展意义:分布式计算不仅提升效率,还推动科研协作。例如,普通用户通过贡献电脑闲置算力,即可参与重大科学项目,形成“全民科研”模式。

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