分布式图形算法英文解释翻译、分布式图形算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed graph algorithm

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

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

delineation; figure; graph; logo
【计】 G; graph; graphics
【医】 figure

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

分布式图形算法（Distributed Graph Algorithms）是计算机科学中结合分布式系统与图论的前沿领域，其核心目标是通过多节点协同计算，高效解决大规模图结构数据的处理问题。该术语可分解为以下两个维度：

分布式系统特性
分布式系统由多个独立节点组成，通过通信协议实现任务分配与结果整合。在此框架下，图形算法将图数据（如顶点与边）划分至不同节点并行处理，例如采用MapReduce模型实现最短路径计算或社群发现。麻省理工学院《分布式计算导论》指出，此类算法需满足容错性、负载均衡和低通信开销三大技术指标。
图形算法应用场景
基于图论的算法设计常用于社交网络分析、交通路径优化、神经网络训练等领域。谷歌研究院在2023年发布的《大规模图处理技术白皮书》中，详细论证了分布式PageRank算法如何通过异步迭代机制，将网页排名计算效率提升300%以上。此类算法通常采用BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型实现全局状态同步。

当前技术挑战集中在动态图更新、异构节点资源调度等方面。IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems期刊2024年的一篇综述提出，基于增量计算的Delta-based方法可有效降低动态图实时处理的延迟。

学术引用来源

“分布式图形算法”可能有两种解读方向，需结合不同领域的定义进行解释：

主要针对图论中的图结构数据（如社交网络、交通网络），在分布式系统中进行并行计算的方法。

核心目标：解决单机无法处理的大规模图数据问题，通过任务拆分、并行计算提升效率。
关键设计：
- 数据划分：将图数据分割到不同节点，如按顶点或边切割（哈希划分、范围划分）。
- 负载均衡：动态分配任务，避免节点过载或空闲。
- 容错机制：通过副本或检查点恢复故障节点计算状态。
典型算法：PageRank（网页排名）、最短路径算法（如BFS的分布式实现）。
应用场景：社交网络分析、推荐系统、生物基因网络研究等。

另一种可能的解释是数值计算的分布式优化，如FPGA中用于加速乘法的分布式算法。

图（Graph） vs. 图形（Graphics）：
- 图算法：处理节点与边的关系（如路径规划）。
- 图形算法：处理图像渲染、几何变换等（搜索结果未直接涉及）。
分布式系统类型：前者依赖多计算节点协作（如Spark GraphX），后者多指硬件级并行优化（如FPGA）。

建议根据具体场景进一步明确需求。如需更深入的某一方向解析，可提供更多上下文。