複数のコンピュータやプロセッサが協調して問題を解決する分散コンピューティングは、一台のコンピュータのための計算理論とは異なる設計パラダイムや評価尺度を必要とする。本講義では、分散コンピューティングのための計算理論に関し、計算モデルとアルゴリズムの設計・解析に関して学習する。分散コンピューティングに関する理論の専門家である本学の教員が、分散コンピューティングのための計算モデル、代表的な設計パラダイム、アルゴリズムの設計・解析手法について、演習を交えながら講義を行い、さらに、履修生の理解を深めるための課題を与える。表示可能なデータがありません。分散計算を行うための分散システムの計算モデルとアルゴリズムの評価尺度について学習する。分散コンピューティングの基本問題である、リーダー選挙問題を解くアルゴリズム、および、分散アルゴリズムの評価尺度に関して学習する。同期分散システムの計算モデルであるコンジェストモデルと代表的なアルゴリズムに関して学習する。非同期分散システムでの故障耐性の概念を学習し、システムに故障が存在しても故障のない部分で正しく計算を行うロバストアルゴリズムに関して学習する。システム内に故障が発生しても、システムが自律的に正常な状況に回復し安定する自己安定アルゴリズムに関して学習する。共有メモリシステムのための分散コンピューティング計算モデルと強い故障耐性である無待機性、および、無待機共有メモリアルゴリズムを学習する。計算機ネットワーク内を自律的に移動するモバイルエージェント群のためのアルゴリズムを学習する。講義のまとめを行い、試験よって理解度を判定する。エーアイ大講義室[L1](IS)テキスト・参考書テキスト特に指定しない、講義資料を用意する。履修条件アルゴリズムとデータ構造に関する基礎知識があることが望ましい。・レポート(40%)と試験(60%)で評価する。