Большинство - алгоритм
Cтраница 4
Внимательно рассматривая нормальные алгоритмы, мы видим, что они вполне соответствуют нашему пониманию алгоритма, но имеют очень частный характер. Большинство алгоритмов, встречающихся на практике, не являются нормальными алгоритмами. Но, безусловно, нормальные алгоритмы описаны с полной математической строгостью и точностью. Они вполне пригодны для тех целей, для которых были разработаны, а именно - для целей обоснования математики и исследования неразрешимости проблем. [46]
Для каждой группы задач действительно разрабатывались свои стандартные программы и свое математическое обеспечение. Большинство алгоритмов и программ, разработанных автором, относятся к третьей и пятой группам. [47]
 |
Блочная диаграмма. преобразующее кодирование. [48] |
Примеры алгоритмов поиска включают в себя алгоритмы единичной траектории ( ветвь наилучшего выживания), алгоритмы множественной траектории и двоичные ( метод последовательной аппроксимации) алгоритмы кодовой книги. Большинство алгоритмов поиска делают попытку определить и отбросить нежелательные модели без проверки всей модели. [49]
К автономным не П - задачам относятся обработка сигналов, сортировка, поиск, автоматизация линейной алгебры. Большинство алгоритмов численного анализа имеют последовательный характер, поэтому при решении таких задач на параллельных ЭВМ необходимо преобразовать их в соответствующие параллельные алгоритмы. [50]
Большинство алгоритмов синтеза больших систем так или иначе связаны с перебором вариантов, что, в свою очередь, сводится к вычислению эффективности системы при заданных значениях ее параметров. Поэтому важной задачей является построение общих формул для эффективности системы, учитывающих возможность варьирования ее структуры. Заметим, что если имеются удобные аналитические формулы для эффективности систем из некоторого класса L, то выбор оптимального варианта системы из этого класса может быть осуществлен эффективно. Если же для каждой системы нужно выводить свою формулу для эффективности, то задача синтеза затрудняется. [51]
Мы убедились, что существуют очень эффективные алгоритмы для произвольных распределений в произвольных представлениях, где эффективность понимается в том смысле, что при этом требуется сравнительно немного случайных битов. Однако большинство алгоритмов, которые достигают оптимальных границ, являются очень сложными и требуют чрезмерного ( вплоть до бесконечного) объема памяти для хранения ПР-деревьев. Поэтому хотелось бы рассмотреть ограниченные классы алгоритмов, которые допускают относительно простую программную реализацию и требуют сравнительно мало памяти. [52]
Страницы: 1 2 3 4