Вероятностный алгоритм

Cтраница 2

Понятие квантового алгоритма является расширением понятия вероятностного алгоритма ( см. [2], [ 191); в его основе лежит быстрое унитарное преобразование. В [16] было показано, что квантовый алгоритм может вычислять за полиномиальное время преобразование Фурье фп для циклической группы Zn порядка п для гладких п, а именно, когда п р - ре является произведением попарно различных малых простых чисел. В [6] 02fc вычисляется квантовым алгоритмом, основанным на быстром преобразовании Фурье. [16]

Мы оставляем также в стороне вопрос о вероятностных алгоритмах, где выбор образа для того или иного слова определяется не однозначно, а случайно, в соответствии с какими-либо вероятностными критериями. Ясно, что применительно к шахматным алгоритмам рассмотрение случайных переходов является весьма уместным. [17]

Вероятности случайных событий, связанных с результатами работы вероятностных алгоритмов, будут определяться распределениями используемых в этих алгоритмах случайных битов и явно указанных параметров, если не оговорено противное. [18]

Существуют, однако, и модели обучения, использующие вероятностные алгоритмы. Наиболее известной моделью является так называемая машина Бодьцмана, предложенная в 1984 г. Дж. [19]

Вычисление вектора невязки системы х в условиях неконтролируемости возмущающих воздействий в вероятностном алгоритме следует производить с использованием идеальной эталонной модели. [20]

Конструктивные методы декодирования всегда опираются: математическую структуру кода, а последовательное декодирование вероятностный алгоритм, почти всегда пригодный для почти вс случайно выбранных сверточных кодов. Грубо говоря, при поел довательном декодировании производится попытка принять решен для каждого полученного символа, но при этом учитываются ран принятые решения. Если при декодировании последовательности си волов на некотором шаге невозможно сделать разумный выбор, декодер возвращается назад и изменяет некоторые из ранее принят ] решений. [21]

Блок - схема метода оценивания характеристик канала для алгоритма Витерби. [22]

Правило МП последовательного детектирования, реализованное алгоритмом Витерби, воплощенное в расчете метрик (10.1.23), и вероятностный алгоритм посимвольного детектирования, описанный в разделе 5.1.5, требуют знания коэффициентов fk эквивалентного канала с дискретным временем. [23]

Наконец отметим, что критерий существования, даваемый теоремой 8.2.3, может быть использован для построения вероятностного алгоритма, позволяющего находить совершенное паросочетание в графе. [24]

Автоматизация управления производством требует решения задачи алгоритмизации производства, которое может быть описано либо детерминированным, либо вероятностным алгоритмом. Алгоритмы управления производственными процессами подразделяются на следующие основные виды: 1) программное управление; 2) самонастройка; 3) самообучение. [25]

Второй путь повышения достоверности связан с рациональным выбором алгоритма контроля показателя точности, в основу которого должен быть также положен четкий вероятностный алгоритм, отражающий физический смысл самого показателя. [26]

Мы будем строить быстрый квантовый алгоритм не для решения задачи факторизации, а для решения другой задачи НАХОЖДЕНИЕ ПЕРИОДА, к которой задача факторизации сводится с помощью классического вероятностного алгоритма. [27]

Выше рассмотрены алгоритмы распознавания: детерминированные алгоритмы, основанные на проведении в признаковом пространстве решающей границы ( границы, разделяющей классы и представляющей собой некоторую гиперповерхность или гиперплоскость), вероятностные алгоритмы, основанные на теории статистических решений, алгоритмы вычисления оценок ( АВО), логические алгоритмы, базирующиеся на алгебре логики, и, наконец, структурные ( лингвистические) алгоритмы. [28]

Решение задачи оптимального построения трансферентной системы учебного процесса возможно только с помощью ЭВМ, так как это связано с множеством разнообразных характеристик, оценок параметров по экспериментальным данным с интерпретацией эксперимента на вспомогательных имитационных моделях и проверкой многообразных экспериментальных и вероятностных алгоритмов. [29]

Решение задачи оптимального построения трансферентной системы учебного процесса возможно только с помощью ЭВМ, так как все это связано с множеством разнообразных характеристик, оценок параметров по экспериментальным данным с интерпретацией эксперимента на вспомогательных имитационных моделях и проверкой многообразных экспериментных и вероятностных алгоритмов. [30]

Страницы: 1 2 3