Сложность алгоритмическая

Примем следующие допущения о сложности алгоритмических операций. Будем считать, что построение и проверка по ограничениям (3.31) одного плана выбора, построение одного целочисленного плана назначения, выполнение одного шага переназначения при поиске целочисленного плана назначения и один шаг решения задачи [c.135]

Математические модели функциональных схем цифровой РЭА на регистровом подуровне. Первая особенность ММ на регистровом подуровне связана с разнообразием типов функциональных узлов, рассматриваемых в качестве элементарных при моделировании. Разнообразие типов элементов влечет за собой разнообразие их математических моделей. В ММ элементов могут использоваться различные типы данных, в частности величины булевы, целые, вещественные. Эти величины могут быть скалярными и векторными. Введение векторных переменных позволяет лаконично описывать многоразрядные счетчики, регистры, их входные и выходные сигналы. С помощью вещественных величин и операций над ними, которые присущи алгоритмическим языкам общего назначения, можно описать разнообразные алгоритмы, реализуемые в функциональных узлах различной сложности. [c.195]

Сложность — свойство объектов, заключающееся в том, что функция, реализуемая объектом, не может быть представлена в виде композиции функций, реализуемых элементами объекта. Например, при структурном синтезе ЭВМ рассматривается как система, состоящая из взаимосвязанных функциональных блоков и узлов, организованных таким образом, чтобы их функционирование приводило к реализации заданных функций — вычислениям на основе алгоритмов. Одни и те же функции могут быть реализованы различными структурами, обеспечивающими производительность решения задач при различных затратах оборудования. Закон функционирования ЭВМ невозможно рассмотреть только с точки зрения электрических процессов, происходящих в цепях ЭВМ. Функции ЭВМ выявляются лишь при рассмотрении процессов в ЭВМ в информационном и алгоритмическом аспектах. Это объясняется эффектом организации, порождающим в совокупностях элементов новые свойства. [c.305]

Хотя из одного нелинейного уравнения (3.29) необходимо найти один параметр a +i, задача достаточно сложна. Сложность обусловливается построением этого уравнения. Ведь компоненты матрицы жесткости Кц,г, в свою очередь, зависят от q)n, а эта зависимость может быть настолько сложной, что возможна только алгоритмическая запись. [c.79]

При всем многообразии алгоритмов решения задач в них можно выделить три основных (канонических) вида алгоритмических структур линейную, ветвящуюся (разветвляющуюся) и циклическую. С помощью этих трех видов структур можно построить алгоритм любой сложности. [c.152]

Таким образом, получился ряд условий допустимости планов выбора У, для проверки которых необходимо решать задачи назначения, обладающие различной степенью алгоритмической сложности. Наибольшего коли- [c.109]

Можно отметить, например, проблему сочетания точностных и технических характеристик проектируемых систем управления. Появление работ по принципу сложности открывает возможный подход к решению таких задач. Принцип сложности позволяет получать технически и математически корректные алгоритмы, что особенно важно для создания алгоритмического и программного обеспечения САПр. [c.4]

В отличие от обычных постановок задач оптимизации СУ, их постановка, например, по критерию (1) или (2), удовлетворяющему указанному выше требованию учета не только качества, но и сложности реализации, назовем технически корректной . Кроме этого необходимо учитывать, что основным техническим средством автоматизации проектирования и расчета систем управления в настоящее время являются цифровые вычислительные машины. Поэтому методы отыскания экстремума функционала О (д ) должны приводить к алгоритмам, которые можно удобно реализовать с помощью вычислительных машин, все шире используемых не только для расчета и проектирования, но и в качестве элемента контура управления для непосредственного управления в реальном масштабе времени. При этом оказывается, что с этой точки зрения известные методы решения задач теории управления нередко являются непригодными прежде всего потому, что они не обеспечивают устойчивости решения в связи с неизбежными ошибками реализации алгоритмических процедур на ЦВМ и в связи с погрешностями исходных данных. [c.21]

При использовании принципа минимальной сложности параметр % (X) выбирают исходя из равенства / (х) = а, где а — заданное значение показателя качества, между тем как в случае метода регуляризации параметр а при возмущенных данных должен быть определенным образом согласован с величиной этих возмущений. Известные методы такого согласования, во-первых, требуют знания погрешности исходных данных, которую обычно трудно определить, во-вторых, процесс согласования сводится к многократному решению задачи при различных а или с различным набором исходных данных. Следовательно, такой подход сложен и при его алгоритмической реализации. [c.36]

Операторный метод автоматизации программирования не нашел широкого применения в практике. Это объясняется малым объемом оперативной памяти, сложностями в кодировании информации (не предусмотрены устройства, работающие с текстом), а также тем, что выполнение отладки невозможно на уровне входного языка. Впоследствии эти недостатки были преодолены, но в распоряжение программистов стали поступать алгоритмические языки, имеющие большие преимущества перед языком операторных схем. [c.13]

Оптические операторы, осуществляющие взаимные преобразования различных характеристик светорассеяния полидисперсными системами частиц, вводились в оптику дисперсных сред на примере частиц сферической формы. В настоящее время эта система частиц играет роль основной морфологической модели при решении прямых и обратных задач оптики атмосферного аэрозоля. Заметим, что построение аналогичных операторов для полидисперсных систем, частицы которых имеют иную геометрическую форму, может быть осуществлено аналогичным образом. Действительно, если микроструктуру дисперсной среды описывать распределением Л (/, 1 ), то соответствующие полидисперсные интегралы будут двухкратными, и, следовательно, операторы типа Ка находятся путем численного обращения двухмерных матричных уравнений. Операторы перехода будут также двухмерными. Поэтому обобщение изложенной в первой главе теории светорассеяния системами частиц на дисперсные среды с произвольной морфологией связано, прежде всего, с увеличением размерности операторов. Хотя это и влечет увеличение объема вычислений при обработке оптической информации, в алгоритмическом плане не вызывает каких-либо особых затруднений. Описанные выше процедуры обращения могут быть достаточно просто расписаны для многомерных обратных задач. Более существенные трудности обусловливаются сложностью решения дифракционных задач при переходе к частицам с формой, отличной от сферической. Обстоятельный обзор по этим вопросам дан в монографии [9]. [c.84]

Именно эту функцию мы и возьмем в качестве результата операции проектирования (и). Алгоритмическая сложность этой операции оценивается в (2 / — 1)Л арифметических операций. [c.94]

Оценку сложности решаемых оператором задач в различных режимах работы рекомендуется проводить на основе алгоритмического анализа (на технологическом и психофизическом уровнях) и определения коэффициентов стереотипности, логической сложности и загруженности [20, 39]. [c.115]

Программная реализация. Численный эксперимент. Решив первую (и основную) задачу этапа анализа, заключающуюся в построении математической модели устройства СВЧ, исследователь приступает к решению двух оставшихся задач программной реализации модели и численному эксперименту. В связи со сложностью математических моделей устройств СВЧ их применение всегда требует привлечения электронно-вычислительной техники. Математическая модель реализуется на ЭВМ в виде последовательности операторов, записанных на том или ином алгоритмическом языке. Это позволяет использовать ее для проведения численного эксперимента с целью получения необходимых численных значений и оценок. [c.36]

Недостатком описываемого выше алгоритма СВ двух мод является малая локальность измерения, или, по крайней мере, его алгоритмическая сложность, так как для перевода распределения поля (2) двух мод вдоль оси 2 из аналогового вида в цифровой (АЦН с большой памятью ОЗУ) и дальнейшей обработки большого массива данных в цифровую форму (МНУ) требуется большая дискретная база г с весьма малым шагом А г. [c.109]

Языки и системы программирования роботов. Существует два способа программирования робота обучение и программирование с помощью некоторого алгоритмического языка. Первый способ отличается простотой и не требует высокой квалификации человека-оператора, но он не позволяет программировать сложные технологические процессы. Языковое программирование более перспективно, так как практически не имеет ограничений по уровню сложности создаваемых программ и допускает интерактивное управление роботами. Второе поколение роботов характеризуется уменьшением роли непосредственного обучения и существенным повышением роли программирования с помощью языковых средств при составлении задания. [c.130]

Система построена на основе следующих основных положений система должна работать с независимыми программами, реализующими алгоритмы различных элементов процесса проектирования. Программы могут быть написаны на любом алгоритмическом языке и могут иметь внутреннюю структуру любой сложности [c.46]

Многие современные интерактивные пакеты являются командно-управляемыми в том смысле, что пользователь задает порядок действий с помощью часто довольно сложного командного языка. По сравнению с другими способами, например управлением с помощью диалога вопрос/ответ или с помощью меню, командный интерфейс является более быстрым, обеспечивает пользователю большую гибкость и лучше подходит для решения задач алгоритмического типа, встречающихся в теории управления. Однако любой разработчик такого командного языка должен идти на определенный компромисс если язык достаточно развит, сложность системы затрудняет его использование. С другой стороны, если в него включены всего несколько языковых элементов, система будет не в состоянии обеспечить пользователю возможность решения любых задач. В этом разделе речь пойдет о необходимости использования для автоматизированного проектирования систем управления сильно структурированного командного языка, конструкции которого в то же время были бы понятны неопытным пользователям. [c.143]

Достоверность диагностирования (высокая вероятность обнаружения дефектов при минимальной вероятности получения ложных диагнозов) во многом определяется алгоритмическим и программным обеспечением. Алгоритмы классифицируются тремя уровнями, в зависимости от сложности их реализации и глубины диагностирования. [c.58]

Многообразие языков программирования, сложность проектных процедур и разнообразие вариантов маршрутов проектирования требуют концентрации усилий разработчиков специального ПО САПР. Цикл разработки программного обеспечения включает в себя анализ требований, предъявляемых к САПР определение точного описания функций и проектных процедур (спецификаций), реализуемых с помощью ПО разработку алгоритмов реализации функций, проектных процедур программных модулей с использованием алгоритмических языков высокого уровня и методов структурного программироваиия тестирование программ эксплуатацию и сопровождение. [c.372]

Сообщение в форме некоторой фразы на ОЕЯ наиболее удобно в применении к проектировщику, не знакомому с алгоритмическими языками, но желающему иметь широкий диапазон возможных действий. Как правило, использование ОЕЯ влечет введение метадиалога с целью устранения неопределенностей, возникающих при построении фраз. Несмотря на сложность реализации, эта форма сообщений все шире используется в САПР, освобождая проектировщика от изучения специализированных языков общения с ЭВМ. [c.110]

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ (ЭС) - класс систем искусственного интеллекта,способных получать, накапливать, коррелировать знания из некоторой предметной области,представляемые в основном экспертами, выводитьновые знания, решить на основе этих знаний практические задачи и объяснять ход решения. С помощью ЭС решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных, слабо структурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них,или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Различные ЭС, реализованные обычно в виде систем математического обеспечения ЭВМ, ориентированы на задачи идентификации, интерпретации, распознавания, классификации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, контроля и предупре>кцения о возникновении нештатных ситуаций, тестирования, отладки, ремонта, обучения, управления. [c.91]

Зверев В. Ю. Принцип сложности и алгоритмизация функциональных задач АСУ. — В кн. Тезисы докладов Всесоюзного симпозиума по алгоритмическому обеспечению систем управления производственными процессами (Алма-Ата). М., ЦП НТО Приборпром, 1974, с. 64—66. [c.193]

Задачи второго класса непосредственным образом связаны с решением проблем технической диагностики, дефектоскопии конкретных объектов. В силу различных причин, например сложности объектов, многообразия диагностических признаков и дефектов, специфичных условий конфоля качества и т.д. для широкого круга практических задач НК и Д алгоритмического решения не существует или оно существует, но не обеспечивает в реальных условиях удовлетворительных результатов, и окончательное решение принимает человек. В данных случаях определяющую роль в успешном решении задачи ифают опыт и эвристические знания конкретного специалиста. Очевидно, что это обстоятельство вносит субъективный фактор в результаты полученных решений опыт и знания у каждого специалиста различны, на результатах также сказывается психофизическое состояние человека. Кроме того, не для всех приложений возможно участие человека в процессе конфоля (или диагностики), как, например, при наличии вредных и афес-сивных сред. [c.25]

Если интерактивная графическая система оперирует унифицированными конструктивными примитивами, то сложность этих правил невелика в противном случае алгоритмическая реализация этих правил слиш- [c.637]

Несмотря на относительную алгоритмическую сложность многосеточного метода, в 1964 г. Р.П. Федоренко [82] обосновал сходимость многосе- [c.10]

Мы рассмотрим детальное разбиение областей на треугольники (возможно с криволинейными сторонами) по двум причинам. Во-первых, для таких канонических объектов, как области, составленные из пря-мо) ольников, четырехугольников (возможно с криволинейными границами) разбиение не представляет алгоритмической сложности, а именно для таких областей чаще всего используются конечные элементы четырехугольной формы. Во-вторых, невырожденный треугольник легко разбивается отрезками медиан на 3 четырехугольника, как на рис. 2.14. Поэтому разбиение на четырехугольники всегда можно получить, имея разбиения на треугольники. Обратная операция разбиения четырехугольника на два треугольника еще очевиднее. Позтому можно считать, что разбиения на треугольники или четырехугольники в некоторой степени зк-вивалентны. [c.67]

Таким образом, алгоритмическая сложность операции интерполяции оценивается в арифметических операций умноже- [c.94]

Основные этапы процесса инновационного проектирования не особенно зависят от степени сложности или вида проекта (технических, организационных, управленческих, художественных и т.д.). Присущее отечественной инженерной щколе некоторое пренебрежение психологическими аспектами творчества, уклон в алгоритмические подходы есть своеобразное проявление технократизма. Думается, что при решении любой задачи проектирования необходимо определенное сочетание интуиции и логики. Надо признать, впрочем, что пути такого сочетания интуитивного с логическим не установлены и вряд ли их можно установить в общем виде, в отрьше от конкретной задачи и конкретного человека. Видимо, они зависят от того, какое количество информации имеется в распоряжении проектировщика, а также от его творческой квалификации и опыта. [c.106]

В качестве примера ниже приведена математическая модель быстродействующего привода высокоманевренного беспилотного ЛА вместе с источником гидропитания, имеющая средний уровешз сложности и предназначенная для цифрового моделирования на ЭВМ. На основании уравнений модели могут быть с<х тавлены алгоритм и программа расчета характе[ истик привода на любом алгоритмическом языке высокого уровня. Модель включает в себя дифференциаль- [c.144]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...