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Pigeonhole排序的平行化用于有效的数据排序
摘要 - 对并行排序算法的需求是由对大规模数据集有效处理的越来越多的需求所驱动的。Pigeonhole分选是在线性时间内携带排序的分类算法之一。本研究的重点是通过采用并行编程技术专门消息传递界面（MPI）和计算统一设备体系结构（CUDA）来提高提高孔分选方法的功效来提高算法的性能。主要目的是开发和评估鸽子孔分选的并行解决方案，以优化数据密集型应用中的排序效率。开始对Pigeonhole排序算法的顺序设计进行全面分析，该工作将使用CUDA进行图形处理单元（GPU）加速器和MPI创建并行实现，以进行分布式内存并行性。这项工作有助于将Pigonhole分类算法适应平行背景的宝贵见解。这些发现强调了平行化在减少总体计算时间方面的潜在优势。索引术语 - 伪造台面，并行编程，消息传递接口，计算统一设备体系结构，图形处理单元，加速
量子鸽子的足迹
量子佯谬描述的现象在自然严格遵循经典物理的情况下不可能发生。量子力学提出了许多佯谬。当我们考虑初始准备和最终测量之间的量子系统时，就会出现一类特殊的量子佯谬。此类预选择和后选择佯谬的著名例子包括三箱佯谬 [1]，该佯谬推断一个粒子肯定同时出现在两个不同的位置，以及哈代佯谬 [2]，该佯谬推断粒子-反粒子对中的每个粒子都曾穿过同一空间区域，但不会同时出现在那里。一个更新的例子是量子鸽巢佯谬 [3,4]，即将一定数量的粒子放入较少数量的盒子中，并推断没有两个粒子占据同一个盒子。后一个佯谬引发了广泛的讨论和一些实验实现 [5-9]。我们重新审视了这一鸽巢悖论，并提出了一个概念上更强的变体。我们还认为，现有的实验实施尚未明确证明这一悖论。经典的鸽巢原理指出，如果将 N 只鸽子放入 M 个鸽巢中，且 N > M ，则必定至少有一个鸽巢包含多只鸽子。该原理由狄利克雷于 19 世纪提出 [ 10 ]，广泛应用于数论和组合学。该原理看似显而易见，并将计数的基本概念形式化，但它显然可以被预选择和后选择量子系统违反。
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