深圳计算科学研究院

科学研究

Yue Wang

增量计算理论

研究简介

大数据的动态性体现在大数据的不断更新。这对大数据的有界增量计算提出了需求，即当数据变化时，无需重新开始计算，而只需利用上次计算结果和数据更新部分就能得到新的计算结果；由于计算结果与数据更新部分通常远小于原始数据，这将大幅提高计算效率。目前针对各个问题专门设计的增量程序存在较高的设计门槛。我们正在研究一种有效且通用的增量方法，使用编程语言、编译器和算法技巧来赋予程序增量特性。

研究领域

聚焦研究大数据增量计算模型和算法。1)研究如何刻画一个增量算法的有效性，以及是否存在一种通用的增量方法来达成这种有效性；2)研究增量算法的有界性，通过输入和输出的变化量，来刻画增量计算的开销；3) 研究基于不同增量算法有界性的通用增量方法。