Объем - требуемая память
Cтраница 2
Каждая из этих программ отличается временем реализации, объемом требуемой памяти и / или другими характеристиками. [16]
Целью настоящего раздела является поиск путей сокращения вычислений и объема требуемой памяти благодаря переходу от поиска оптимального решения к поиску субоптимальных решений, последовательно приближающихся к оптимальному по мере увеличения времени поиска. [17]
В настоящей работе из соображений легкости программиров а-ния, сокращения объема требуемой памяти и возможности изменять шаг интегрирования использован стандартный метод Рунге - Кутта четвертого порядка. Для удобства программа была разделена на четыре блока: ввод, вывод, интегрирование и расчет производных. [18]
Приведем некоторые соотношения для оценок, связанных с временем поиска и объемом требуемой памяти симметричных древовидных структур, так как такие структуры весьма часто встречаются в рассматриваемых системах. На рис. 4.1 дан пример симметричной древовидной структуры. [19]
 |
Пример обычной усредненной записи базы данных. [20] |
Схемы хранения данных для разных методов доступа различаются между собой и оказывают сильное влияние на объем требуемой памяти и производительность созданной базы данных. [21]
Вот и настал момент, когда вы можете на практике тщательно исследовать зависимость между скоростью работы программы и объемом требуемой памяти. С другой стороны, вы ограничены доступной рабочей памятью вашего ПК. [22]
В развитых программных системах для часто употребляемых модулей нередко существует несколько вариантов машинной реализации, различающихся между собой быстродействием, объемом требуемой памяти, эксплуатационными расходами и другими показателями. [23]
Например, при кодировании каждого пэла 1 битом ( высветить или погасить) и хранении информации о 8 пэлах в 1 байте памяти объем требуемой памяти сокращается до 8 Кбайт. [24]
Как видно из рассмотренного примера, механизм условной генерации позволяет составлять на автокоде достаточно общие заготовки программ, из которых затем на этапе трансляции можно достаточно просто ( путеь; зада ния соответствующих значений одной или нескольким переменным периода генерации) получать конкретный вариант объектной программы, в которой нет ничего лишнего - тем самым обеспечивается максимальная эффтктиБ воеть программы как по объему требуемой памяти, так а по затратам ма шинного времени на ее выполнение. [25]
Преимуществом режима коротких векторов является более экономная запись: для полного дисплейного слова, описывающего вектор, требуется только 12 разрядов вместо 18 разрядов в обычном векторном режиме. Таким образом, в буфере дисплея объем требуемой памяти сокращается на одну треть. [26]
С формальной точки зрения для обращения матрицы можно использовать любое из разложений, описанных в табл. 34.1. Однако в практическом отношении не все они равноценны. Основное различие между ними связано с объемом требуемой памяти ЭВМ. Как видно из табл. 34.1, уже на этом этапе некоторые из Гразложений требуют значительной дополнительной памяти. Разложения, в которых матрица G двухдиаго-нальная, трехдиагональная или почти треугольная, требуют большой дополнительной памяти и на этапе вычисления G 1, так как матрица G 1 будет полной. Поэтому в действительности из всех разложений в табл. 34.1 для обращения матрицы наиболее удобны лишь те, которые связаны с ее разложением на треугольные множители или ее приведением к треугольному виду с помощью преобразований отражения. [27]
При этом желательно, с одной стороны, чтобы трудоемкость критерия была существенно меньше трудоемкости метода максимума правдоподобия [1], а с другой стороны, чтобы в случае принятия гипотезы HQ проделанная работа могла быть использована для нахождения истинного решения. Дополнительно следует следить за тем, чтобы объем требуемой памяти для реализации критерия не был слишком большим. [28]
Структурная природа декомпозиционно-координационных алгоритмов очень хорошо сочетается с современными тенденциями в вычислительных системах, направленными на параллельные и распределенные вычисления. Применение таких вычислительных возможностей дает преимущества в плане объема требуемой памяти и времени вычислений и особенно эффективно, если компьютерная сеть увязана с информационными выходами в исследуемой системе. [29]
Для этого нам необходимо иметь дополнительную область, которая хранится вне списка, что позволит уменьшить его коэффициент заполнения. Уменьшая число обращений при поиске и добавлении записей, мы одновременно увеличиваем объем требуемой памяти. Таким образом, мы повышаем производительность, но вводим дополнительную память. [30]
Страницы: 1 2 3 4