Cтраница 1
Различные модификации алгоритма направлены на сокращение объема памяти и вычислений. [1]
Легко построить различные модификации алгоритма 4.4. Например, на каждой итерации можно включать в план и исключать из него не по одной, а по несколько точек. [2]
Существует около десятка различных модификаций алгоритмов БПФ: Кули - Тьюки, алгоритм простых множителей, алгоритм Винограда и др. В некоторых пакетах пользователь может выбирать интересующую его процедуру. Различные алгоритмы БПФ незначительно различаются по своему быстродействию ( как правило, в 1 5 - 2 раза) и требуют различной длины сигнала, подвергаемого преобразованию. Наиболее распространен вариант, в котором длина преобразуемого сигнала должна быть равна целой степени двух. При использовании алгоритма простых множителей необходима длина последовательности, равная произведению взаимно простых чисел. Пользователь должен помнить о том. Например, если длина сигнала равна 80 точками, то ближайшая степень двойки - 128 отсчетов. Для вычисления спектра в простейшем случае недостающие отсчеты дополняются нулями. Поэтому используются специальные сглаживающие окна, обеспечивающие плавный переход к нулевым значениям на концах сигнала. [3]
На этом этапе возможно применение различных модификаций алгоритма. Критерий останова - число итераций k превосходит заданное максимальное число итераций тах либо значения переменных в матрице экспериментов отклоняются от среднего значения не более чем на заданное малое положительное число. Полученное среднее значение переменных принимается за точку экстремума. [4]
Проблема выбора шага а приводит к различным модификациям аппроксимированного алгоритма на основе неполной квадратичной функции регрессии. [5]
В большинстве практических программ, разработанных для выполнения внутрисхемных соединений, используют различные модификации алгоритма Ли. Как правило, для решения этих программ требуются значительные затраты машинного времени. Например, для расчета схемы с числом элементов не более 15 на ЭВМ с быстродействием ( Зч-5) - 104 операций в секунду затрачивается до 3 ч машинного времени. Поэтому одной из основных проблем при выполнении внутрисхемных соединений является создание высокоэффективных вычислительных средств. [6]
На этом наши предварительные замечания закончены, и мы готовы перейти к обсуждению конкретных правил для нахождения ht F ( Z), применяемых в различных модификациях алгоритма сопряженных градиентов. [7]
Другое направление в области спектрального анализа связано с широким внедрением ЦВМ для расчета текущего спектра исследуемого сигнала. При этом используют дискретные значения сигнала, а его текущий спектр рассчитывают путем непосредственного применения дискретного преобразования Фурье и различных модификаций алгоритма быстрого преобразования Фурье. [8]
Следует отметить, что алгоритмы реализаций данного пакета имеют тот же порядок сложности, что и алгоритм построения расписания. Отсюда следует, что при алгоритмизации моделей этого пакета объективно необходимо использование некоторого числа эвристических правил, которые в данной задаче применяются для расслоения ресурсных ограничений, связывающих размеры партий, выполняемых на одном ресурсе. Различные эвристические правила определяют различные модификации алгоритмов реализации. [9]
Начальные значения весов, образующих сеть, выбираются случайным образом и, как правило, устанавливаются близкими к нулю. Шаг коррекции г чаще всего принимает большие значения ( близкие единице) на начальных этапах процесса обучения, но впоследствии его следует уменьшать по мере того как веса приближаются к некоторым заранее определенным значениям. В литературе, посвященной нейронным сетям ( например, в [3]), рекомендуются различные модификации алгоритма обратного распространения ошибки. [10]