Cтраница 1
Объем входных данных составляет необходимый минимум для детализации задачи и представлен в наиболее доступной форме, так что инженер-проектировщик должен выполнить по возможности мало предварительных вычислений. В соответствии с исходными данными допустим ряд различных вычислительных процедур; так, например, при отсутствии данных по энтальпии программа будет использовать заданный профиль потока пара и тогда нет необходимости в тепловом балансе. [1]
Если в рассматриваемой задаче имеются условия симметрии, то объем входных данных, необходимых для этой задачи, может быть сокращен. [2]
Однако в ПДО имеются и команды, время обработки которых зависит от объема входных данных и может исчисляться секундами и минутами. [3]
Программа осуществляет сбалансированную сортировку, если она может использовать более трех магнитных лент и объем входных данных не задан или подсчитан приблизительно. Доступный объем основной памяти при сбалансированной сортировке не может быть меньше 12К, а для промежуточного хранения данных допускается использование не более 32 магнитных лент. [4]
Она должна фиксироваться на первичных носителях информации ( перфокартах) в цифровом кодовом алфавите с целью минимизации объема входных данных. [5]
В [268, 311] введено разделение вычислительных задач на два основных класса: задачи, в которых время вычислений решения растет как полиномиальная функция от объема входных данных, и задачи, в которых время решения растет по экспоненте. [6]
Загрузка - время работы программы в режиме первоначальной загруэЗ ки составляет 1 мин для порции загрузочного файла объемом 105 символов; время работы программы в режиме корректировки базы для того же объема входных данных составляет 10 мин. [7]
Мы видим, что вес инициализации по отношению к времени выполнения алгоритма незначителен. В терминах анализа при увеличении объема входных данных стоимость инициализации становится пренебрежимо малой. [8]
Каким бы минимальным ни было количество вводимых данных, существует информация, обязательно требуемая для процедур структурирования - имена локальных представлений, а также имена и связи элементов данных каждого локального представления. Как уже говорилось выше, минимизация объема входных данных ухудшает качество редактирования, уменьшает возможность разрешения противоречивых ситуаций и определения коэффициентов производительности системы. Для обеспечения автоматизированного логического проектирования и затем на его основе физического проектирования обработка информации с использованием этих средств чрезвычайно важна. [9]
Сложность алгоритмов определяется рядом факторов, некоторые из них взаимосвязаны. Например, алгоритм обработки зависит от-структуры и объема входных данных, а также от структуры и количества выводимых показателей. В свою очередь количество выводимых показателей определяется числом составляемых выходных таблиц. [10]
Точное знание количества операций, выполненных алгоритмом, не играет существенной роли в анализе алгоритмов. Куда более важным оказывается скорость роста этого числа при возрастании объема входных данных. Она называется скоростью роста алгоритма. Небольшие объемы данных не столь интересны, как то, что происходит при возрастании этих объемов. [11]
Нетрудно построить алгоритм, вычисляющий БМУ для пары термов языка LDL. Отметим, что объемы выходных и входных данных для такого алгоритма часто связаны экспоненциальной зависимостью, поскольку может существовать экспоненциально большое число независимых максимальных унификаторов. Задача проверки унифицируемости двух термов LDL является WP-сложной, поэтому вряд ли можно построить очень эффективный алгоритм для поиска даже одного максимального унификатора. Информация по реализации унификации множеств в системе LDL приведена в разд. [12]
Недостаток этой схемы корректировки в пакетном режиме в том, что количество итераций корректировки может быть велико и для некоторой части входной информации процесс корректировки баз данных становится несходящимся. В результате получается сходящийся за шесть циклов корректировок график ввода и загрузки данных, но так как корректировка завершается одновременно с поступлением новой ежемесячной информации, то на использование актуализированной базы времени уже не остается. Если же цикл поступления такой информации не ежемесячный, а декадный или объем входных данных больше, то к началу поступления новой порции данных предыдущая порция еще не вся поступила в базу данных. В результате происходит накопление остатков за предыдущие циклы ввода данных, и базы данных не удается привести в актуальное состояние для работы с ними пользователей или решения задач АСУ. [13]
На самом деле, фактическое количество операций алгоритма на тех или иных входных данных не представляет большого интереса и не очень много сообщает об алгоритме. Именно скорость роста играет ключевую роль, поскольку при небольшом размере входных данных алгоритм А может требовать меньшего количества операций, чем алгоритм В, но при росте объема входных данных ситуация может поменяться на противоположную. [14]
Следует ли производить более детальную классификацию оборотного капитала. Другими словами, есть ли преимущество в изучении отдельных статей, таких как счета к получению, материально-производственные запасы и счета к оплате. Ответ зависит от анализируемой фирмы и от того, насколько далеко в будущее прогнозируется оборотный капитал. Очевидно, для фирм, где материально-производственные запасы и счета к получению ведут себя по-разному с ростом выручки, имеет смысл более подробная классификация. Разумеется, это приведет к увеличению объема входных данных, необходимых для оценки фирмы. Кроме того, преимущества классификации оборотного капитала по отдельным статьям уменьшатся, когда мы обратимся к более отдаленному будущему. Для большинства фирм легче произвести оценку совокупного числа, представляющего неденежный оборотный капитал, сделав это более точно, чем классифицировать его более детально. [15]