Скорость - сходимость - алгоритм
Cтраница 2
С ростом значений параметра ц в задаче ( 2) скорость сходимости алгоритмов типа Удзавы падает. [16]
Учитывая, что управляющие машины, как правило, являются медленно действующими, скорость сходимости алгоритма будет иметь решающее значение. [17]
A - малый член, ограничивающий шаг коэффициентов, а значит, контролирующий скорость сходимости алгоритма и дисперсию устойчивого решения. [18]
Выбор величины шага имеет ключевое значение для успешной работы обучающего алгоритма, т.к. от значения шага h зависит скорость сходимости алгоритма. [19]
Раздел Общее описание технологии решения содержит сведения о назначении задачи и ее краткое описание; сведения о типе ЭВМ; необходимом комплекте внешних устройств; применяемых средствах общего математического обеспечения ( языки, трансляторы, библиотеки операционной системы); математической формализации задачи ( по усмотрению разработчика); о блок-схеме увязки модулей задачи; о внешних параметрах задачи2; описание машнного алгоритма или методы решения задачи, область применения, скорость сходимости алгоритма ( по усмотрению разработчика); принятый метод контроля достоверности исходной информации или ссылки яз. [20]
В общем случае наддиагональный элемент ( As) ij матрицы As на s - ом шаге QL-алгоритма асимптотически равен ki / ( Я 7Л -) 5, где ki / - постоянная величина. Скорость сходимости алгоритма, определенного соотношениями ( 4), вообще говоря, недостаточна. [21]
Обучение представляет собой итерационную процедуру, которая при реализации на персональных компьютерах требует значительного времени. Скорость сходимости алгоритма обучения является одной из самых важных характеристик программ для моделирования нейронных сетей. [22]
Ситуация выглядит несколько лучше, когда вопрос касается полного времени, потраченного на вычисления, и здесь мы можем высказать ряд, правда довольно общих, соображений по вопросу, хорош или плох конкретный алгоритм при решении конкретной задачи. Этими факторами являются: скорость сходимости алгоритма; время, потраченное на одну итерацию; и искусство программиста, разрабатывающего программу для ЭВМ. Искусство программиста, особенно если он вносит в алгоритм элементы творчества, играет решающую роль при определении полного времени расчетов. Например, известны случаи, когда программа решения задачи линейного программирования стала считать в 4 раза быстрее после того, как программист изменил правило, определявшее, когда очень малое число надо считать нулем. Поэтому мы советуем читателю выбирать самого искусного и опытного программиста, какого он только может найти. [23]
Прежде чем перейти к конкретным алгоритмам, напомним условия, при которых сходятся алгоритмы стохастической оптимизации. Строгий анализ сходимости и скорости сходимости алгоритмов представляет интерес фактически лишь для разработчиков методов оптимизации и выходит за рамки данной книги, поэтому в дальнейшем мы ограничимся лишь кратким их описанием. [24]
В приведенном выше алгоритме константу а можно выбирать двумя тособами: либо как фиксированное положительное число, например авное 1; либо как наименьшее целое число, с помощью которого еще: ожио выполнить модификацию вектора. Способ выбора этой констан-ы влияет на скорость сходимости алгоритма. [25]
При организации классической схемы расчета ( расчет разделительной способности всех ступеней разделения - расчет составов по всем ступеням разделения всех колонн - коррекция составов) определяемые в процессе расчета составов профили концентраций в колоннах не будут соответствовать корректированным концентрациям компонентов в связующих потоках комплекса колонн. Это несоответствие приводит к существенному снижению скорости сходимости алгоритма расчета и возможно раскачке решения. [26]
Математический эксперимент по определению решающего правила с помощью ПМА1 показал, что подмножества Т и F, являющиеся отображением заданных историй болезни, относятся к линейно-разделительным, что подтвердило гипотезу о линейной структуре решающего правила. Как показал эксперимент, порядок элементов в ОП не влияет на скорость сходимости алгоритма. [27]
Следовательно, за счет выбора параметров адаптивной системы позиционного управления точность приведения рабочего органа в требуемую позицию может быть сколь угодно высокой. Заметим, что если точность 6 решения эстиматорных неравенств фиксирована, то точность позиционирования тем выше, чем больше скорость сходимости алгоритма адаптации и быстродействие адаптатора, реализующего этот алгоритм. [28]
 |
Развертка дискретного поля при выделении минимальной выпуклой области содержащей все точки заданного множества.| Блок-схема устройства, выделяющего гамилыонов цикл, близкий к наикратчайшему. [29] |
Одной из широко известных задач в исследовании операций является задача о коммивояжере. Аналитического решения эта задача не имеет, а ее численные решения при использовании самого совершенного в смысле требуемого объема памяти и скорости сходимости алгоритма на имеющихся в настоящее время больших ЭЦВМ [1] осуществляются с приемлемым временем при условии, если в заданном множестве содержится не более 50 - 60 точек. Например, для универсальной машины типа IBM - 7QSO имеет место экспоненциальная зависимость требуемого времени от числа точек, которое для 48 точек составляет приблизительно 15 часов. Очевидно, что для оперативного решения задачи необходимы другие методы, отличающиеся возможностью находить решения быстро и для большого числа точек. [30]
Страницы: 1 2 3