Современная цифровая вычислительная машина
Cтраница 2
Книга полезна научным работникам, инженерам, конструкторам и студентам, специализирующимся в области разработки современных цифровых вычислительных машин и импульсных схем. [16]
Post, см. [5]) и А. М. Тьюринг ( А. М. Turing, см. [3], [4]), их конструкции во многом предвосхитили идеи, заложенные в основу современных цифровых вычислительных машин. Известны также уточнения, сформулированные А. А. Марковым ( см. [10], [11], Нормальный алгорифм) и А. Н. Колмогоровым ( см. [12] [13]; последний предложил трактовать конструктивные объекты как топологич. Для каждого из предложенных уточнений соответствующая основная гипотеза хорошо согласуется с практикой. В пользу этой гипотезы говорит и то, что, как можно доказать, все предложенные уточнения в нек-ром естественном смысле эквивалентны друг другу. [17]
Однако и принцип максимума, и метод динамического программирования приводят в задачах высокой размерности к чрезвычайно трудоемким вычислительным процедурам, которые зачастую оказываются непосильными для самых современных цифровых вычислительных машин. В связи с этим делаются попытки усовершенствования численной процедуры динамического программирования и разработки алгоритмических схем, позволяющих максимально учитывать специфику задачи. [18]
Чтобы устранить возможные недоразумения, торжественно заверяем читателя в том, что мы ничего не упрощали, во всяком случае в той части, которая касается принципа действия современных цифровых вычислительных машин. Цифровая вычислительная машина действительно не содержит ничего другого, кроме памяти и автомата, способного выполнять перечисленные выше операции. Если что и добавляется, так это устройства, позволяющие автоматически вводить исходные данные или извлекать результаты вычислений, но эти устройства не оказывают непосредственного влияния на процесс вычислений. [19]
Приведенные выше утверждения в общем случае достаточно спорные. Современные цифровые вычислительные машины ( например, машина БЭСМ-6) могут работать со скоростью 1000000 операций в секунду. Ожидается, что в течение ближайшего десятилетия эта цифра возрастет еще в 100 раз. При та ком быстродействии практически все задачи, связанные с исследованием движения различных объектов, могут быть решены средствами одной толькой цифровой машины. С другой стороны, лишь в исключительных случаях при решении задач движения требуется точность, которую не могла бы обеспечить современная аналоговая машина. При прочих равных условиях точность ограничивается той точностью, с которой известны исходные данные, а не характеристиками машины. Поэтому перспективность данного направления представляется сомнительной. [20]
Современные цифровые вычислительные машины выполняют вычисления с 10 - 16-разрядными десятичными числами. [21]
В предыдущих главах были изучены различные устройства ЦВМ, предназначенные для ввода - вывода информации, ее хранения и обработки. В современных цифровых вычислительных машинах устройство управления и арифметическое часто объединяют в одно устройство, которое называют процессором. [22]
 |
Определение общего минимального объема изотермического каскада реакторов. [23] |
Градиентные методы оптимизации относятся к численным методам поискового типа. Эти методы универсальны, хорошо приспособлены для современных цифровых вычислительных машин и весьма эффективны в большинстве случаев поиска экстремального значения нелинейных функций с ограничениями и без них, а также, когда функция вообще аналитически неизвестна. Вследствие этого градиентные или поисковые методы широко применяются на практике. [24]
Градиентные методы оптимизации относятся к численным методам поискового типа. Эти методы универсальны, хорошо приспособлены для современных цифровых вычислительных машин и весьма эффективны в большинстве случаев поиска экстремального значения нелинейных функций с ограничениями и без них, а также, когда функция вообще аналитически неизвестна. Вследствие этого градиентные, или поисковые, методы широко применяются на практике. [25]
Градиентные методы оптимизации относятся к численным методам поискового типа. Эти методы универсальны, хорошо приспособлены для современных цифровых вычислительных машин и весьма эффективны в большинстве случаев поиска экстремального значения нелинейных функций с ограничениями и без них, а также, когда функция вообще аналитически неизвестна. Вследствие этого градиентные или поисковые методы широко применяются на практике. [26]
Неразрушающее считывание - режим работы запоминающего элемента, при котором информация, записанная в нем, сохраняется при многократном считывании. Подавляющее большинство оперативных запоминающих устройств на фер-ритовых сердечниках современных цифровых вычислительных машин работают в режиме разрушающего считывания, поэтому после каждого цикла считывания предусматривается цикл записи - регенерации. В запоминающих устройствах на электронно-лучевых трубках или в конденсаторных регенерацию можно производить гораздо реже, через несколько обращений. В таких ферритовых запоминающих элементах, как биакс или тороидальный сердечник с диаметральным отверстием, считывание может производиться неограниченное число раз. [27]
Для перераспределения объектов по позициям необходимо учитывать соотношение между значениями приписанных им признаков. Учет этого соотношения опирается, как правило, на использование двуместной операции сравнения в системе команд современных цифровых вычислительных машин. В каждом таком сравнении могут участвовать либо значения признаков двух объектов, либо значение признака одного объекта и некоторое заданное число, называемое в дальнейшем опорным значением признака или эталоном, и в результате выполнения сравнения выясняется, удовлетворяют ли эти значения заданяому отношению порядка. По результатам сравнения производится выбор того или иного действия. [28]
Теперь звено / не стабилизирует параметры звена 2, а управляет ими для наилучшей его работы. Огромную эволюцию претерпела и структура звена 1: от простейшего регулятора Ползу нова - Уатта до современной цифровой вычислительной машины. Новые идеи дали и новый подход к изучению взаимодействия звеньев 1 и 2, вершина которых лежит в возможности звеньев обучать самих себя. Эти идеи и разрабатывает теория управления. [29]
Выполнив во всех деталях второй и третий шаги, описанные выше, вы установите, что все функции, вычисляемые на абаках, вычислимы и по Тьюрингу. Это добавляет убедительности тезису Черча, поскольку функции, вычисляемые на абаках, - это функции, допускающие вычисление на современных цифровых вычислительных машинах, если только при их рассмотрении отбросить ограничения, касающиеся числа и объема регистров оперативной памяти. Разумеется, сохраняется возможность того, что в один прекрасный день будут изобретены существенно отличные типы вычислительных машин - машины, которые при соответствующей идеализации оказались бы в состоянии вычислять функции, не вычислимые ни на абаках, ни на машинах Тьюринга. Не зная, как будут функционировать эти машины, мы не можем и решить, какая идеализация потребуется. Можно предположить, однако, что эта идеализация будет сходна с применявшейся нами при рассмотрении машин Тьюринга и абаков и касавшейся возможностей их памяти: машина Тьюринга имеет большее пространство на ленте, чем ей реально требуется, и, аналогично, абак обладает пространством в своих регистрах для неопределенного количества неопределенно длинных чисел. С математической точки зрения тезис Черча остается недоказанным. Скорее мы получаем подтверждение его убедительности, подобное тому, какое могла бы получить эмпирическая научная теория. Новые аргументы в пользу тезиса Черча содержатся в следующих двух главах. [30]
Страницы: 1 2 3