JetBrains Research — наука, меняющая мир

JetBrains Research — это объединение научных групп в разных областях знаний, созданное компанией JetBrains. Участники проекта исследуют широкий круг вопросов, занимаясь как чисто теоретическими, так и более прикладными задачами, но всех их объединяет новизна идей, стремление изменить мир и заглянуть вперёд — чуть дальше, чем принято сегодня в науке с её относительно небольшим горизонтом планирования.

JetBrains Research помогает учёным и исследовательским группам сосредоточиться на своих изысканиях и творческой работе, не отвлекаясь на поиск грантов и другие организационные вопросы.

Последние публикации

  • Evgenii Moiseenko, Anton Podkopaev, Ori Lahav, Orestis Melkonian, Viktor Vafeiadis
    The European Conference on Object-Oriented Programming (ECOOP),
  • Susanina Y.A., Yaveyn A.N., Grigorev S.V.

    В данной работе предложен алгоритм, который является модификацией алгоритма Валианта. Его основным достоинством является возможность разбиения матрицы разбора на подслои непересекающихся подматриц, которые могут быть обработаны независимо. Доказана корректность и приведена оценка сложности предложенного алгоритма. Проведенные эксперименты показывают, что он сохранил основные преимущества исходного алгоритма, главное из которых – высокая производительность, полученная за счет использования эффективных методов перемножения матриц. Также предложенный алгоритм позволил заметно уменьшить время, затрачиваемое на поиск подстрок, сократив большое количество избыточных вычислений.

    Proceedings of the Institute for System Programming,
  • Arseniy Terekhov, Artyom Khoroshev, Rustam Azimov, Semyon Grigorev

    A recent study showed that the applicability of context-free path querying (CFPQ) algorithms with relational query semantics integrated with graph databases is limited because of low performance and high memory consumption of existing solutions. In this work, we implement a matrix-based CFPQ algorithm by using appropriate high-performance libraries for linear algebra and integrate it with RedisGraph graph database. Also, we introduce a new CFPQ algorithm with single-path query semantics that allows us to extract one found path for each pair of nodes. Finally, we provide the evaluation of our algorithms for both semantics which shows that matrix-based CFPQ implementation for Redis-Graph database is performant enough for real-world data analysis.

    GRADES-NDA'20: Proceedings of the 3rd Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES) and Network Data Analytics (NDA),