Cтраница 1
Оптимальный алгоритм является алгоритмом замещения стеков. Стековые интервалы, показанные на рис. 33.10, соответствуют оптимальному алгоритму на рис. 33.9. Из этого примера видно, что алгоритм замещения наименее часто используемого элемента для данного случая приближается по своим характеристикам к оптимальному. [1]
Оптимальный алгоритм заключается в следующем. [2]
Оптимальный алгоритм заменяет ту страницу, обращение к которой производилось раньше других, находящихся в данный момент в памяти. К сожалению, не существует способа определения того, какая страница будет последней, поэтому данный алгоритм не может использоваться на практике. Но он полезен в качестве тестовой задачи, относительно которой можно оценивать другие алгоритмы. [3]
Оптимальные алгоритмы выражены через элементы, определяющие функционалы. Найдены функции /, для которых L ( /) точно аппроксимируется оптимальным алгоритмом. [4]
Оптимальные алгоритмы и оценки точности выражены через элементы, определяющие эти функционалы. Рассмотрены приложения к задаче интегрирования. Указаны связи со сплайнами двух переменных. [5]
Оптимальные алгоритмы практически всегда принадлежат классу нерандомизированных алгоритмов. У таких алгоритмов множество точек разрыва решающих функций имеет нулевую меру Лебега. [6]
Оптимальный алгоритм заменяет ту страницу, обращение к которой производилось раньше других, находящихся в данный момент в памяти. К сожалению, не существует способа определения того, какая страница будет последней, поэтому данный алгоритм не может использоваться на практике. Но он полезен в качестве тестовой задачи, относительно которой можно оценивать другие алгоритмы. [7]
Оптимальные алгоритмы обеспечивают минимум ошибки, максимум быстродействия, поддерживают на экстремальном уровне определенные параметры САУ или комбинацию ( функционал) параметров САУ в условиях действия ограничений на управляющие функции и фазовые координаты ОУ. [8]
Оптимальный алгоритм решения этой задачи за время 0 ( п) был получен с помощью элегантного метода Дайером [118] и Меджиддо [257], который мы в некоторых деталях описали в разд. [9]
Оптимальные алгоритмы умножения, использующие кратные множимого. [10]
Оптимальный алгоритм сглаживания может быть получен по методу максимального правдоподобия, который приводит к минимуму дисперсии. [11]
Оптимальный алгоритм когерентного приема (6.37) позволяет определить в гильбертовом пространстве расстояния между принятым сигналом и всеми передаваемыми и выбрать тот, к которому принятый ближе. Оптимальный приемник, работающий по этому алгоритму, обладает потенциальной помехоустойчивостью, причем наибольшей - системы с ФТ, затем с ЧТ и АМн. Идеальные условия когерентного приема обычно не выполняются, поэтому основное значение этот прием имеет как эталонный. [12]
Оптимальные алгоритмы моделирования дискретных распределений изложены в разд. Количественные аспекты подобного построения анализируются в разд. [13]
Оптимальные алгоритмы обучения автоматических систем в случае неидеального учителя / / Докл. [14]
Оптимальный алгоритм решения системы уравнений определяется таким набором свободных переменных ХТС и выходных переменных, которые соответствуют заданным ТУ функционирования ХТС, требованиям ТЗ на проектирование и обеспечивают оптимальную стратегию решения системы уравнений путем декомпозиции этой системы на несколько строго соподчиненных подсистем уравнений, содержащих минимальное, число взаимосвязанных уравнений. [15]