Využití knihovny noarr pro implementaci efektivních algoritmů

Abstract

Tato bakalářská práce se zaměřuje na knihovnu Noarr, navrženou pro efektivní vývoj algoritmů v jazyce C++, s důrazem na její výkon a použitelnost. Cílem práce je zhodnotit schopnosti této knihovny na základě testování běžných výpočetních úloh a jedné složitější simulační úlohy. Mezi testované úlohy patří operace s vektory a maticemi a simulace proudění tekutin založená na metodě Lattice Boltzmann. Práce zkoumá silné a slabé stránky knihovny v různých algoritmických kontextech a poskytuje vhled do jejího potenciálu v oblasti vysokovýkonných výpočtů a celkové přívětivosti pro vývojáře. Vyhodnocení ukazuje, že knihovna Noarr výkonnostně nezaostává při řešení běžných výpočetních úloh a nabízí efektivní abstrakci pro průchod datovými strukturami, i když v náročnějších scénářích může její výkon klesat.

This bachelor thesis focuses on the Noarr library, a C++ library designed for efficient algorithm development, with an emphasis on performance and usability. The goal is to evaluate the library’s capabilities by testing it on a set of common computational tasks and a more advanced simulation task. The tested tasks include vector and matrix operations, as well as a fluid dynamics simulation based on the Lattice Boltzmann Method. The study examines the library’s strengths and limitations across various algorithmic contexts, providing insights into its suitability for high-performance computing and its overall usability for developers. The evaluation shows that Noarr introduces little to no overhead in typical computational tasks while offering a convenient abstraction for data traversal, although it may fall short in performance when handling more complex scenarios.