异构机群系统上单模式单正文串近似串匹配并行算法研究的开题报告一、选题背景随着大数据时代的到来，数据量的快速增长给数据处理带来了巨大的挑战。数据的处理需要高效的算法和足够的计算资源支持。在分布式计算中，使用异构机群系统提高计算效率已成为一种流行的方法。同时，单模式单正文串近似串匹配也是数据处理中的一个重要问题。其应用场景广泛，如文本查重、图像匹配等。因此，在异构机群系统上研究单模式单正文串近似串匹配的并行算法，具有重要的实际意义。二、选题目的本课题将设计高效的单模式单正文串近似串匹配并行算法，并在异构机群系统上进行实现和优化，以提高串匹配的效率和系统整体的计算性能。三、研究内容1.研究单模式单正文串近似串匹配的串匹配算法，调研已有的串匹配并行算法，分析其优劣，并确定适合异构机群系统的并行算法。2.实现异构机群系统上的单模式单正文串近似串匹配并行算法，考虑数据划分、通信和负载均衡等问题，保证算法的正确性和高效性。3.对算法进行优化，如采用GPU或FPGA等加速器，或结合深度学习方法进行匹配精度的提升等，提高算法的计算性能和匹配准确度。4.对实现的算法进行测试和实验，分析不同配置的异构机群系统上算法的性能表现并对比，找出性能瓶颈和优化方案，论证算法的有效性。四、研究难点1.如何设计高效的单模式单正文串近似串匹配并行算法，考虑数据划分、通信和负载均衡等问题。这是本研究的核心难点。2.在异构机群系统中，如何对算法进行优化，结合GPU或FPGA等加速器，或结合深度学习方法进行匹配精度的提升等，提高算法的计算性能和匹配准确度。五、预期成果1.设计高效的单模式单正文串近似串匹配并行算法，实现在异构机群系统上，保证算法的正确性和高效性。2.对算法进行优化，提高算法的计算性能和匹配准确度。3.对实现的算法进行测试和实验，论证算法的有效性。4.发表相关学术论文，介绍研究内容和研究成果。六、研究方法1.调研串匹配算法，分析其优劣，并确定适合异构机群系统的并行算法。2.在异构机群系统中实现并行算法，调优算法的性能，同时保证算法的正确性和高效性。3.对实现的算法进行测试和实验，分析算法的性能表现和优化方案。七、论文结构1.绪论：阐述选题的背景和目的，介绍国内外相关研究情况，概述研究内容和方法。2.相关技术与理论：介绍串匹配算法、并行计算和异构计算等相关技术和理论。3.异构机群系统上的单模式单正文串近似串匹配并行算法：设计算法并进行详细描述，考虑数据划分、通信和负载均衡等问题。4.算法的优化和实现：对算法进行优化，如采用GPU或FPGA等加速器，或结合深度学习方法进行匹配精度的提升等。5.算法的测试和实验：对实现的算法进行测试和实验，分析算法的性能表现和优化方案。6.结论和展望：总结研究内容和成果，提出未来的研究方向和展望。参考文献[1]LiY,ZhangJ,YangT,etal.ScalableK-Mer-BasedDistributedComputingFrameworkforGenomicSequenceAlignment[J].IEEE/ACMTransactionsonComputationalBiologyandBioinformatics(TCBB),2020,17(3):935-948.[2]FangL,LiX,ShenHT,etal.Anovelandeffectivemethodforimagematching:Bayesian-basedlearningonauxiliarydata[J].InformationSciences,2018,436:82-95.[3]HastingsET,OlsonLN,KurcTM,etal.Ascalable,subsampledsimilaritysearchalgorithmforcomparisonofwholeslideimages[J].TheJournalofpathology,2019,247(1):114-126.