Cтраница 1
Оценка вычислительной сложности обычно проводится на основании выделения нескольких классов вычислительной сложности и отнесения исследуемого комплекса программ к одному из них. [1]
Получены оценки вычислительной сложности алгоритма и даются рекомендации по ее уменьшению. [2]
Рассмотрим оценку вычислительной сложности алгоритма IDS. [3]
Ключом к оценке вычислительной сложности этого алгоритма является определение количества повторений внутреннего цикла и, следовательно, количества рекурсивных вызовов. [4]
Предыдущий пример может дать читателю слишком оптимистическую оценку вычислительной сложности задачи вычисления обобщенных симметрии. На практике вычисление всех обобщенных симметрии данного порядка данной системы дифференциальных уравнений принципиально осуществимо, однако только при значительных затратах времени и вычислительной ловкости со стороны исследователя. [5]
Однако содержание теории алгоритмов значительно шире, чем только область оценки вычислительной сложности алгоритмов, поэтому представляется логичным расширить издание за счет включения в него дополнительных разделов, посвященных элементам теории алгоритмов и оценкам трудоемкости. Кроме того, несомненно важно осветить некоторые новейшие направления в области разработки алгоритмов. [6]
Получены аналитические выражения ( реализованные в программном комплексе) и приведены оценки вычислительной сложности алгоритма, синтезированного методами АКОР; ПИД-алгоритма управления с адаптацией параметров алгоритмом Хука-Дживса и генетическим алгоритмом. Данные результаты позволяют сопоставить различные варианты алгоритмического обеспечения и получить оценки потенциально достижимого качества управления при заданных характеристиках технических средств. Экспериментально подтверждены теоретические предположения о свойствах САУ с ИЗ: возможное ухудшение показателей качества по мере усложнения описания объекта и / или алгоритмического обеспечения; наличие пределов уточнения модели объекта и увеличения размерности пространства состояния для учета ИЗ, превышение которых может привести к потере преимуществ вычислительно сложных оптимизационных алгоритмов перед простыми инженерными алгоритмами. [7]
Методы выбора математического обеспечения АСУ, на базе которых формируется оптимальная конфигурация МО для каждого объекта и процесса управления. При этом различают методы определения типа задач, оценки вычислительной сложности алгоритмов, оценки точности решения задач при использовании алгоритмов и моделей. [8]
В МО включаются также требования к содержанию документации при описании задач, составлении задания на алгоритмизацию, разработке экономико-математической модели, записи алгоритмов, при выполнении тестового и контрольного примеров. Кроме того, в МО входят методы определения типов задач, оценки вычислительной сложности алгоритмов, оценки допустимости отклонений полученных решений от оптимальных, инструкции персоналу, занятому разработкой математического обеспечения. [9]
Ввод исходного математического описания взаимодействующих процессов ( так для процессов в классе ОДУ - это набор уравнений 1-го порядка, приведенный к определенному виду), который берется из среды описания. При этом предполагается, что исходные процессы уже могут исполняться в параллельном режиме. Но сама процедура выделения параллельно исполняемых процессов зависит от класса математического описания и здесь не рассматривается. После ввода осуществляется оценка вычислительной сложности процессов; причем для этого могут выполняться и эксперименты на реальных процессорах. Введенное описание взаимодействующих процессов приводится к представлению, на котором проводится последующее решение. [10]