Разработка - эффективный алгоритм
Cтраница 2
Настоящий раздел содержит краткое изложение некоторых идей, на основе которых разрабатываются современные алгоритмы. Подчеркнем тот факт, что сегодня наиболее интересные результаты в разработке эффективных алгоритмов связаны с привлечением аппарата других научных дисциплин, в частности - биологии и теоретических результатов специальных разделов современной математики. [16]
Эта глава преследует двойную цель. Во-первых, мы вводим некоторые из основных структур данных, которые полезны при разработке эффективных алгоритмов для обширных классов задач. Во-вторых, описываем некоторую технику программирования, такую, как рекурсия и динамическое программирование, которая применяется во многих эффективных алгоритмах. [17]
Разный уровень технологических разработок механообработки, разная форма их представления и степень формализации создают определенные сложности при использовании ЭВМ в технологической подготовке производства. Проводятся научно-исследовательские работы для получения качественных методических и нормативных материалов, на основе которых возможна разработка эффективных алгоритмов и программ АС ТПП. Применение ЭВМ в технологии машиностроения, в свою очередь, стимулирует научные исследования, позволяет разрабатывать и использовать расчетные методы и методы математического моделирования практически любой сложности, что без ЭВМ реализовать трудно или практически невозможно. [18]
Имея в свосч распоряжении процедуру слияния, нетрудно восполкюваться сю и качестве основы для рскурс ин юй процедуры сортмровки, Чтоби отсорти-ровать заданный файл, мы де: шм его на две части, выполняем рекурсивную сортировку обеих частей, после чего производим их слияние. Реализация этого алгоритма представлена в программе 8.3: [ tpvtHcp иллюстрируется ни рис, 8.2. Как отмечалось в главе 5, этот алгоритм двлнетсн одним из широко известных примеров использования принципа ртделяй и a / w - стдуи при разработке эффективных алгоритмов. [19]
Задача оптимизации многопродуктовых химико-технологических систем представляет частично-дискретную задачу большой размерности, содержащую переменные различных типов: булевские, целочисленные, дискретные и непрерывные. Непосредственное решение таких задач сопряжено со значительными вычислительными трудностями, обусловленными как большой размерностью, так и дискретностью некоторых переменных. Поэтому основным направлением в разработке эффективных алгоритмов их решения следует считать декомпозиционный подход, заключающийся в замене исходной труднорешаемой задачи последовательностью задач, решаемых легко. Обычно декомпозиционные методы используют либо специальную структуру исходной задачи, либо некоторые специальные искусственные приемы формулировки задач декомпозиции. [20]
Из ( 33) следует, что увеличение числа ретрансляционных пунктов приводит к существенному росту R. Кроме того, в динамических сетях, структура которых по тем или иным причинам претерпевает изменения, перечень путей между любой парой пунктов связи не является каноническим, и в общем случае его необходимо определять заново при каждом изменении структуры сети. Отсюда вытекает необходимость в разработке эффективных алгоритмов управления потоками информации в таких сетях, сводящихся к выбору оптимального пути из конечного множества путей по некоторому критерию. [21]
Главным преимуществом, достигаемым за счет введения огибающей функции е ( р), является существенное ускорение сходимости рядов; а следовательно, значительное сокращение времени машинного счета и улучшение качества восстановления 2D изображения. Отметим, что аналогичные приемы неоднократно применялись авторами при решении одномерных обратных задач ( см., например, гл. Развитие данной концепции при разработке новых эффективных алгоритмов РТ представляется многообещающим. [22]
Его длина не более чем в 4 раза превышает количество операторов схемы У. Это понятие играет большую роль при разработке эффективных алгоритмов распознавания свойстй параллельных схем. Во-первых, как показывает следующая теорема, оно полезно при распознавании свободы и однозначности схем. Во-вторых, характеристическая последовательность и величины Y ( я) могут быть основой для алгоритмов распознава-ния эквивалентности свободных однозначных простых операторных схем. [23]
В связи с этим итерационные методы по вычислительной эффективности уступают методу Гаусса, особенно при построении алгоритма с учетом слабой заполненности матрицы А. Итерационные методы широко применялись тогда, когда объем оперативной памяти ЦВМ являлся определяющим ограничением размерности задачи при расчете установившегося режима электрической системы. Развитие средств вычислительной техники, с одной стороны, и разработка эффективных алгоритмов метода Гаусса с учетом слабой заполненности матрицы А, с другой, привели к тому, что в настоящее время итерационные методы практически утратили свое значение для решения линейных уравнений состояния электрической системы. [24]
 |
Процедуры ТК в. [25] |
Проблема равномерности нагрева решается проще, чем при распределенном нагреве, а производительность испытаний выше, чем при поточечном сканировании, приблизительно в N раз, где N - число элементов в строке. В этом случае зона нагрева перемещается по поверхности изделия, поэтому строчное сканирование пригодно для обнаружения вертикальных трещин. В последние годы этот способ наиболее популярен благодаря появлению на рынке нового поколения тепловизоров, внедрению мощных импульсных нагревателей и разработке эффективных алгоритмов обработки тепловых изображений. [26]
Имея в своем распоряжении процедуру слияния, нетрудно воспользоваться ею в качестве основы для рекурсивной процедуры сортировки. Чтобы отсортировать заданный файл, мы делим его на две части, выполняем рекурсивную сортировку обеих частей, после чего производим их слияние. Реализация этого алгоритма представлена в программе 8.3; пример иллюстрируется на рис. 8.2. Как отмечалось в главе 5, этот алгоритм является одним из широко известных примеров использования принципа разделяй и властвуй при разработке эффективных алгоритмов. [27]
Разностная схема для уравнений газовой динамики в общем случае представляет собой систему нелинейных алгебраических уравнений относительно значений сеточных функций на / 1 - м временном слое. Данную систему уравнений нужно решать на каждом временном слое. Если принять во внимание, что размерность системы достаточно велика ( - nN, N 30 - г 300 - число узлов сетки, п % 10 - число переменных), то становится понятным, что разработка эффективного алгоритма для решения разностных уравнений представляет самостоятельную проблему. [28]
Таким образом, датчик становится более интеллектуальным устройством с одной стороны, а с другой, позволяет накапливать и передавать информацию на место оператора, следящего за несколькими устройствами подобного рода. Для более эффективной передачи информации зачастую используются специально разработанные, отраслевые протоколы передачи данных. Все это увеличивает материальные и временные затраты на разработку программного обеспечения, работающего с такими устройствами сбора информации. Сложность, связанная с разработкой эффективного алгоритма описания протоколов и проверки их корректности, повлекла за собой активное развитие теории протоколов. Для проверки корректности разрабатываемых протоколов - развитые в теории автоматов методы анализа. [29]
 |
Схема алгоритма получения случайных значений входных параметров. [30] |
Страницы: 1 2 3