Cтраница 1
Оптимальность алгоритма оценивается одновременно но количеству ФБ и по времени установления соединения, поскольку - в ЛСА, содержащей большее число членов, могут быть заложены возможности повышения скорости установления соединения. Оптимальным следует считать тот алгоритм, который при одинаковых качественных показателях обслуживания соединений требует наименьшее число ФБ. [1]
Оптимальность алгоритма работы управляющего устройства определяется на основе тех требований, которые предъявляются к процессу обслуживания. [2]
Хотя оптимальность алгоритма многошагового поиска не будет иметь места, но этот алгоритм, как показано ниже, сходится со скоростью геометрической прогрессии, а полученные выражения для критерия точности Q позволяют постоянно контролировать точность вычисления минимума. [3]
Под фактором оптимальности алгоритмов понимается разумный подход к алгоритмизации задач. Если разработчик алгоритмов будет учитывать события, вероятность появления которых мала, то этот учет увеличит количество необходимых команд и время решения. Это может свести на нет положительные качества алгоритма за счет общего снижения надежности работы ЭВМ. Поэтому, как уже указывалось, при анализе надежности ВМ надо рассматривать надежность не отдельного алгоритма и не отдельно машины, а их надежность в целом. [4]
Для доказательства оптимальности алгоритма 2.2 для двух процессоров необходимо установить взаимосвязь между системой заданий и соответствующим расписанием. Основная идея доказательства заключается в следующем. [5]
Таким образом, утверждение об оптимальности алгоритма С доказано. [6]
Как и для процессов нитрования внедренная АСЗ процесса получения реактива Гриньяра не снабжалась ВУ; производные определяли таймеры, что, конечно, снижало оптимальность алгоритма защиты. [7]
Как и для процессов нитрования, внедренная АСЗ процесса получения реактива Гриньяра не снабжалась ВУ; производные определяли таймеры, что, конечно, снижало оптимальность алгоритма защиты. [8]
Как указано в разделе 5.1.4, решение этой проблемы заключается в модификации алгоритма Витерби таким образом, чтобы установить фиксированную задержку декодирования без существенной потери качества оптимальности алгоритма. Напомним, что модификация сводится к тому, чтобы удержать в заданное время t только самые последние 5 декодированных информационных бит ( символов) в каждой выжившей последовательности. По мере приема новых информационных битов ( символов) оптимальное решение принимается относительно бита ( символа), принятого на б ветвей раньше по решетке, путем сравнения метрик выживших последовательностей и принятия решение о бите в последовательности, имеющей наибольшую метрику. Если 6 выбран достаточно большим, все выжившие пути будут содержать одинаковый декодируемый бит ( символ), принятый на 5 ветвей раньше. Экспериментально показано ( компьютерное моделирование), что задержка 5 5К обеспечивает пренебрежимо малое ухудшение качества относительно оптимального алгоритма Витерби. [9]
В настоящее время разработан целый ряд алгоритмов / 3 6 11 12 /, принципиально позволяющих решать поставленную задачу, эффективность применения которых в сильной степени зависит от мощности вычислительных средств, оптимальности алгоритмов, специфики конструкции я технологии производства технических устройств. [10]
Помимо организационных трудностей реализации крупномасштабного тестирования через Интернет существуют чисто технические проблемы. Связаны они с пропускной способностью каналов, с мощностью серверов и рабочих станций, с оптимальностью алгоритмов передачи, приема и обработки больших объемов информации. [11]
Эти взаимосвязи интересны с математической точки зрения. Кроме того, они представляют немалый практический интерес, так как многие глубокие или труднодоказываемые результаты теории аппроксимации можно использовать для установления оптимальности информационных операторов и / или оптимальности алгоритмов. И наоборот, результаты по оптимальности информационных операторов и алгоритмов могут быть иногда полезными для решения чисто аппроксимационных задач. [12]
Существуют ли более быстрые алгоритмы для вычисления числа единиц в слове. Существует ли оптимальный алгоритм. Вопрос оптимальности алгоритмов важен, но он требует конкретизации. Для того чтобы показать оптимальность алгоритма, необходимо точно определить класс допустимых алгоритмов и критерий оптимальности. [13]
Функция р задается на непустых подмножествах индексов заданий и используется для введения упорядочения на множестве наборов заданий. Мы введем также понятия начального множества и р-максимального множества индексов заданий, р-максимальные множества играют важную роль, поскольку, как показано в следующем параграфе, индексы в таком множестве должны появляться в виде непрерывной последовательности во всех оптимальных перестановках. Наконец, мл дадим двойственную формулировку в терминах конечных множеств и р-минимальных множеств, которая используется при доказательстве оптимальности алгоритмов составления расписаний. [14]
Существуют ли более быстрые алгоритмы для вычисления числа единиц в слове. Существует ли оптимальный алгоритм. Вопрос оптимальности алгоритмов важен, но он требует конкретизации. Для того чтобы показать оптимальность алгоритма, необходимо точно определить класс допустимых алгоритмов и критерий оптимальности. [15]