Cтраница 2
Применение алгоритма АСП-I дает возможность значительно уменьшить затраты расчетного времени при решении задачи экономической оптимизации. [16]
Применение алгоритма БПФ в устройствах цифровой обработки целесообразно при решении ряда сложных задач анализа сигналов: спектральный анализ, определение корреляционных функций, согласованная фильтрация сложных сигналов. В [3.30] приводятся характеристики специализированной БИС для БПФ. БИС выполняет функцию х ab cd, где х - выходная величина; а, Ь, с, d - гезависимые входные величины. Кроме умножителей, на кристалле размещены цепи синхронизации. [17]
Применение алгоритма распределения, предусматривающего закрепление за каждой программой по нескольку каналов, также плохо сочетается с рассматриваемым способом диспетчирования. Если связь с различными наборами данных для большинства программ осуществляется по разным каналам, то скорее всего каналы придется использовать совместно. В таких условиях максимально интенсивное диспетчирование может только нарушить сложившийся оптимальный баланс нагрузки на каналы. Например, если программы А и В совместно используют канал 1, то программа В, управление которой будет передано сразу же после того, как программа А запустит процесс ввода-вывода, не сможет начать свой ввод-вывод, поскольку канал 1 окажется занятым. В системе с совместным использованием каналов выбор комплексной стратегии диспетчирования-распределения - весьма тонкое дело, причем для того, чтобы определить программу, которой следует передать управление, возможно, придется не только учитывать время выполнения до ближайших запросов на обмен, но и вычислять соотношения между временем выполнения и временем обмена. [18]
Применение алгоритмов БПФ позволяет значительно сократить число операций умножения. [19]
Применение алгоритма ШФД для ранжирования объектов, среди которых имеются эквивалентные, иллюстрируется рис. 2.16, где рассматриваются те же десять чисел, что и раньше. Рассмотренные примеры показывают, что наличие эквивалентных объектов в исходном списке может привести к уменьшению числа парных сравнений, необходимых для упорядочения заданного числа объектов любым из эффективных алгоритмов экспертного ранжирования. [20]
Применение алгоритма подобного типа требует определенного вычислительного искусства. [21]
Применение алгоритмов нечеткой классификации перспективно в связи с отсутствием скачкообразных изменений состояний объектов, качества потоков и пр. [22]
Применение целевого алгоритма перебора вместо гибкой процедуры перебора для указанной задачи сокращает время счета примерно вдвое: 0 2 и 1 4 мин без проверки условия склеивания. [23]
Применение простейших расчетных алгоритмов для решения дифференциальных уравнений в частных производных, описывающих переходные процессы, возможно лишь в случаях, когда решение достаточно гладкое. [24]
Применение алгоритма построения дешифраторов в виде двухполюсной диодной сетки, предлагаемого в § 12, к этим исполнительным элементам дает еще больший эффект экономии диодов и сопротивлений. Дополнительная экономия получается в результате того, что, в отличие от применяемых ныне схем, исполнительные элементы включаются непосредственно в состав структуры, а не присоединяются просто к выходу матричного диодного дешифратора. В связи с этим сокращается количество диодов в схеме. [25]
Применение алгоритмов вероятностного подхода ограничено необходимостью использования на этапе обучения значительных экспериментальных массивов для получения надежных данных о виде распределения. В случае взаимокоррелированных признаков, что часто наблюдается в практических задачах, резко возрастает объем необходимых для принятия решений вычислений. [26]
Применение алгоритмов оптимальной организации проектируемых ХТС, сочетающих идеи эвристического и динамического программирования ( или эвристического и целочисленного программирования), позволяет с высокой степенью достоверности разбить исходные задачи синтеза с большим числом структурных переменных на ряд подзадач меньшей размерности. [27]
Применение алгоритма нахождения кратчайшей гамильтоновой цепи с указанными концевыми вершинами ( задача ( б)), основанного на теореме 3, будет продемонстрировано на примере. [28]
Рассмотрим применение алгоритма на примере разделения четырехкомпонентной смеси хъ х %, х3, х4, компоненты которой расположены в порядке уменьшения коэффициентов относитель ной летучести. Смесь подлежит разделению на относительно чистые компоненты путем простой ректификации. Пространство поиска можно представить в виде дерева вариантов ( рис. 8.16), вершина В которого является корнем дерева, соответствующим входу в систему исходной смеси. Связи между вершинами ( дуги) соответствуют операторам разделения I ( m / n) ( i, /) [ q ], которые служат для перехода из какой-либо вершины 7г к желаемой вершине qs с помощью оператора Г ( и точки деления т / п ( где т - легколетучий и п - тяжелолетучий компоненты в точке деления смесив. [29]
Кроме применения алгоритма и программы для ЭВМ в проектировании, открываются широкие возможности для анализа расхода материалов при цементировании скважин с целью установления объема потребления тампонажных цементов и химических реагентов в отрасли. [30]