Cтраница 3
Программа SISPIL реализует алгоритм СРС восстановления решения интегрального уравнения в виде кубического сплайна с сопряжениями в узлах равномерной сетки и одновременной селекцией данных таким образом, чтобы на построенном решении функционал среднего риска принимал гарантированно наименьшее значение. Число узлов сопряжений и данные, подлежащие удалению, определяются в процессе выполнения алгоритма. Подробно алгоритм СРС описан в § 2 гл. [31]
Процесс перевода алгоритма ( трансляция) и процесс его выполнения машиной ( выполнение рабочей программы) могут сочетаться двумя способами. Первый способ, называемый ком пиляцией, заключается в том, что процесс выполнения алгоритма машиной осуществляется после того, как процесс перевода полностью завершен. Для компиляции характерно, что осуще-ствляющая ее программа-транслятор во время выполнения рабочей программы уже не нужна и потому не находится в оперативной памяти ЭВМ. Тем самым достигается более экономное использование ячеек оперативной памяти. [32]
Первичный выбор модели ЭВМ обычно производится на основе внимательного изучения информационных массивов и алгоритмов. Сюда входит оценка объема каждого массива и частота обращения к нему в процессе выполнения алгоритма обработки данных. Результаты этого исследования обычно позволяют распределить массивы между различными типами внешних запоминающих устройств, определить количество устройств каждого типа и грубо оценить нужную емкость оперативной памяти. Анализ алгоритмов позволяет оценить необходимость и возможность мультипрограммной обработки данных и помогает уточнить нужные емкости запоминающих устройств. [33]
Этот процесс заканчивается, если на очередном этапе все строки рассматриваемой матрицы оказались вычеркнутыми. Подматрица, составленная из тех столбцов исходной матрицы А, которые выделялись в процессе выполнения алгоритма, и является искомой подматрицей. [34]
Величины делятся на переменные и постоянные. Постоянной ( константой) является величина, значение которой указано в тексте алгоритма непосредственно и не может быть изменено в процессе выполнения алгоритма. [35]
В заключение отметим, что имеются две основные структуры данных, связанные с методом заметания плоскости, а именно: ( i) список критических точек, представляющий последовательность абсцисс, упорядоченных в порядке прохождения слева направо, и ( п) статус заметающей прямой, представляющий соответствующее описание необходимой информации относительно геометрических объектов, находящихся на заметающей прямой. Заметим, что эти структуры данных в различных ситуациях могут быть разными, а список критических точек может динамически изменяться в процессе выполнения алгоритма. Так, в рассмотренном выше примере список критических точек является фиксированным упорядоченным списком, а статус заметающей прямой реализован как сбалансированное по высоте дерево. [36]
В заключение отметим, что имеются две основные структуры данных, связанные с методом заметания плоскости, а именно: ( i) список критических точек, представляющий последовательность абсцисс, упорядоченных в порядке прохождения слева направо, и ( ii) статус заметающей прямой, представляющий соответствующее описание необходимой информации относительно геометрических объектов, находящихся на заметающей прямой. Заметим, что эти структуры данных в различных ситуациях могут быть разными, а список критических точек может динамически изменяться в процессе выполнения алгоритма. Так, в рассмотренном выше примере список критических точек является фиксированным упорядоченным списком, а статус заметающей прямой реализован как сбалансированное по высоте дерево. [37]
Это позволяет обойтись без изменения адреса связи, ведущего к вершине перестраиваемой цепочки и, следовательно, избежать необходимости запоминания адреса узла, предшествующего возможной перестраиваемой цепочке в процессе выполнения алгоритма записи в дерево нового элемента. [38]
Рассмотрим пример: пусть необходимо разместить в оперативной памяти и заполнить некоторыми значениями массив целых чисел, провести обработку элементов массива ( например, каждый элемент с четным номером возвести в квадрат и посчитать сумму элементов) и освободить оперативную память. Поместив обработку элементов массива в блок try, а освобождение памяти - в блок finally, можно таким образом обеспечить освобождение памяти при любом исходе - даже если в процессе выполнения алгоритма обработки массива произошла какая-нибудь ошибка. [39]
С другой стороны, из процесса вычислений нельзя полностью исключить анализ планов назначений, так как конечным результатом алгоритма должен быть план Хп, и его придется отыскивать, используя перебор планов назначения в некотором х - Этот перебор, возможно, потребует большого объема вычислений, определяемого мощностью множества х - Поэтому необходимо позаботиться об эффективном ограничении множеств вида ПРИ их анализе в процессе выполнения алгоритма. [40]
К достоинствам алгоритма можно отнести, во-первых, то, что вычисляется матрица схемных функций ( входных и передаточных импедансов и передаточных функций), а не одна только схемная функция. Это ускоряет полный анализ сложных схем, когда требуется вычислять несколько выходных параметров. Во-вторых, в процессе выполнения алгоритма формируется контрольная матрица ( KA koI), отличие которой от нулевой матрицы позволяет оценивать точность вычислений. [41]
Для обозначения объектов алгоритмического языка используется широко распространенное в математике понятие переменной величины. Аналогично занесению новых значений в ячейки машины Тьюринга любой переменной в процессе выполнения алгоритма можно присвоить новое значение и использовать его впоследствии сколько угодно раз, причем после каждого употребления переменная сохраняет свое прежнее значение. Старое значение переменной забывается только тогда, когда в эту переменную вписывается новое значение. Однако в отличие от безымянных ячеек машины Тьюринга каждая переменная имеет свое имя, по которому непосредственно к ней можно обратиться. [42]
Операторы 1 - й управляющей таблицы исполняются сверху вниз, однако возможна передача управления по меткам. Например, в табл. П-9 оператор безусловного перехода ПЕ осуществляет обход диагностического сообщения по метке Y; когда поиск в табл. П-7 оказывается неудачным, происходит переход по метке X. Имеется вариант оператора динамической передачи управления: значение метки становится известным в процессе выполнения алгоритма. [43]
Этот аргумент выглядит значительно слабее предыдущего. Я думаю, что доказательство Серла наиболее убедительно в случае одного исполнителя алгоритма, где мы должны ограничиться алгоритмом, чья степень сложности допускает его выполнение за время, не превышающее нормальную продолжительность человеческой жизни. Я не рассматриваю этот аргумент как непреложное свидетельство того, что не существует никакого бестелесного понимания, ассоциируемого с процессом выполнения алгоритма людьми, чье присутствие никак не влияет на их собственное сознание. Однако, я бы скорее согласился с Серлем, что эта возможность представляется, мягко говоря, малоправдоподобной. [44]
I, часто оказывается полезным удалить из рассмотрения некоторые пары наблюдений - провести селекцию выборки. При этом удается строить зависимости, на которых функционал среднего риска принимает меньшее гарантированное значение, чем при использовании всей данной выборки. Наблюдения, подлежащие удалению ( отсеву) при построении одномерной функции регрессии, их число и соответствующее приближение регрессии определяются в процессе выполнения алгоритма ПС ( полиномиальная селекция) для построения оценки регрессии в классе полиномов или алгоритма СС ( сплайн-селекция) для построения кубического сплайн-приближения регрессии с сопряжениями на равномерной сетке. Оптимальная степень полинома и оптимальное число сопряжений сплайна также определяются в процессе выполнения этих алгоритмов. [45]