Cтраница 4
Если в классе больше двух устройств, надо учитывать дополнительные коэффициенты совмещения, чтобы определить все взаимосвязи работы устройств. Обычно вычисления при этом выполняют, упорядочивая коэффициенты совмещения п устройств в порядке убывания времени работы устройств. В случае с тремя устройствами, например, надо было бы, вообще говоря, рассматривать совмещенную работу А и В, В и С, С и А и общее совмещение всех трех устройств. Однако синтетическая модель может аппроксимировать такую ситуацию путем учета совмещения по каскадному принципу. Если время работы устройств располагается в порядке А, В, С, в этой модели надо учитывать только два коэффициента совмещения: коэффициент совмещения для времени устройства В и коэффициент совмещения для времени работы устройства С. Если у двух или более устройств одинаковое время работы, в модели в качестве основы вычислений можно выбрать первое встреченное устройство. [46]
В последнее время делаются попытки детально охарактеризовать нефти месторождений Западной Сибири. Причем, что очень важно, наряду с углеводородным составом легкой и средней частей нефтей, изучаются и высокомолекулярные неуглеводородные компоненты нефтей, в частности асфальтены. Получены новые данные по содержанию порфирина в нефтях Сибири, изучен групповой состав и, молекулярные веса выделенных из нефтей порфиринов. Часть выделенных порфиринов идентифицирована с помощью синтетических моделей. К сожалению, отсутствие единой, в известной мере стандартной, методики выделения из нефти асфальтенов и дальнейшего их разделения затрудняет возможность сравнения результатов, полученных разными исследователями, а в ряде случаев приводит к совершенно неожиданным выводам. [47]
Другой подход состоит в том, чтобы использовать модель GARCH с распределением Стьюдента для шума с 4 степенями свободы, приспособленным к DJIA, чтобы непосредственно строить распределение просадок и сравнивать его с реальными данными. Из синтетического ценового временного ряда, сгенерированного моделью GARCH, распределение просадок построено согласно той же самой процедуре, как и в анализе реальных временных рядов. GARCH-ряда с шумовым распределением Стьюдента оказываются в пределах этих двух линий: таким образом, существует вероятность 1 %, что просадка в GARCH-ряде попадает выше верхней линии или ниже нижней линии. Заметьте, что распределение просадок из синтетической модели GARCH приблизительно экспоненциально или слегка субэкспоненциально для просадок величиной до, приблизительно, 10 % и хорошо соответствует эмпирическому распределению падений, показанному символом для DJIA. Однако, три самых больших просадки - явно выше верхней линии. Мы делаем вывод, что GARCH-зависимости не могут ( полностью) соответствовать зависимостям, наблюдаемым в реальных данных, в особенности, связанную с очень большими просадками. Это показывает, что одна из наиболее часто используемых эталонных моделей в финансах оказывается не в состоянии соответствовать экспериментальным данным. [48]
Другой подход состоит в том, чтобы использовать модель GARCH с распределением Стьюдента для шума с 4 степенями свободы, приспособленным к DJIA, чтобы непосредственно строить распределение просадок и сравнивать его с реальными данными. Из синтетического ценового временного ряда, сгенерированного моделью GARCH, распределение просадок построено согласно той же самой процедуре, как и в анализе реальных временных рядов. GARCH-ряда с шумовым распределением Стьюдента оказываются в пределах этих двух линий: таким образом, существует вероятность 1 %, что просадка в GARCH-ряде попадает выше верхней линии или ниже нижней линии. Заметьте, что распределение просадок из синтетической модели GARCH приблизительно экспоненциально или слегка субэкспоненциально для просадок величиной до, приблизительно, 10 % и хорошо соответствует эмпирическому распределению падений, показанному символом для DJIA. Однако, три самых больших просадки - явно выше верхней линии. Мы делаем вывод, что GARCH-зависимости не могут ( полностью) соответствовать зависимостям, наблюдаемым в реальных данных, в особенности, связанную с очень большими просадками. Это показывает, что одна из наиболее часто используемых эталонных моделей в финансах оказьшается не в состоянии соответствовать экспериментальным данным. [49]
Первый из них заключается просто в том, чтобы всякий раз использовать среднее время для соответствующего блока цилиндров. Это значение будет использоваться как среднее время доступа каждый раз, когда нам требуется получить доступ к данному блоку цилиндров. Второй способ состоит в использовании некоторой формулы рандомизации, которая будет выбирать среднее значение времени доступа с помощью набора граничных условий. В зависимости от типа алгоритма рандомизации этот способ может приводить к увеличению времени счета синтетической модели, реально не увеличивая ее точность. [50]
Синтез состоит в определении целого по комбинации частей. При оценке вычислительных систем синтетическая модель позволяет построить общую картину вычислительного процесса, объединяя различные части, которыми в данном случае являются работы, выполняемые подсистемами. Эта модель конструирует общий вид работы системы по работе таких ее подсистемных частей, как ЦП, устройства для единичных записей, устройства прямого доступа, магнитные ленты, линии связи. В свою очередь эти подсистемные компоненты описываются работами, выполняемыми отдельными устройствами. Работа, выполняемая устройством, определяется исходя из ее частоты и объема этой работы. Синтетическая модель учитывает характеристики прикладной программы, обслуживание, выполняемое управляющей программой, и ее структуру, а также конфигурацию системы. [51]
Наиболее близкий к нему по комплексу методов исследования областью является физика высокоскоростных ударных и высокотемпературных гидродинамических явлений. Временные масштабы изучаемых явлений в первом случае составляют десятки-сотни наносекунд, а во втором - единицы-десятки микросекунд. Это и определяет существенную разницу динамики возбуждаемых процессов и конечного результата. Примером тесной взаимосвязи данных направлений служит ранее отмеченное использование сильноточных релятивистских электронных пучков для моделирования повреждения металлической преграды космическими микрочастицами. Сложная термодинамическая система мощный ИПЗЧ-вещество, характеризующаяся предельно высокой скоростью эволюции, при описании представляет собой синтетическую модель, включающую несколько частных аспектов. По этой причине академические и прикладные задачи, посвященные исследованию вопросов, допускающих независимое рассмотрение, формируются в несколько направлений. Это исследование процессов тепло - и массопереноса на поверхности твердых тел под действием ИПЗЧ, физика и спектроскопия плазмы, образованной воздействием ИПЗЧ, ударное нагружение твердых тел ИПЗЧ большой мощности. При имеющейся базе для описания эволюции микроскопических параметров задача состоит в исследовании нелинейной системы взаимосвязанных микропроцессов. В каждом случае несколько частных аспектов, объединенных в модель, в известном приближении сопоставляются реальной системе. Однако, какое бы явление не рассматривалось, первичными, инициирующими процессами являются проникновение заряженных частиц в вещество и сопровождающее его энерговыделение. [52]
Первое из них - это вычисление задержки, вызванной передачей данных при обмене с устройствами для единичных записей. Судя по исходным данным, должно передаваться 44 000 байтов информации при времени задержки, равном 10 мкс / байт. Это дает 44 с добавочного времени ЦП, которое по определению целиком войдет в работу в режиме совмещения. Предположим, что на каждое чтение или запись при работе устройств для единичных записей требуется 12 команд. Поскольку эти команды осуществляют инициацию чтения или записи, они в основном не могут быть совмещены с работой устройства, к которому они относятся. Однако они могут совмещаться так же, как совмещается работа самих устройств. Итак, для этой части процедуры мы видим, что при чтении с перфокарт необходимо выполнить 4800 дополнительных команд, которые не могут быть совмещены с чтением карт. Для выполнения печати необходимо 1200 команд, причем эти команды могут быть совмещены с чтением карт, но не с печатью. Так как работа устройства печати может быть полностью совмещена с работой устройства чтения карт, можно без риска построить такую синтетическую модель, в которой выполнение дополнительных команд инициации печати совмещено с чтением карт. [53]