Cтраница 1
Практические алгоритмы, реализующие идею метода определяющих величин, обычно предусматривают применение итерационного счета. [1]
Практический алгоритм оптимизации управления объектом с неизвестным математическим описанием состоит из следующих этапов. [2]
В практических алгоритмах менее жесткие условия, а именно во множество S ( X) входят все ХвКп, отходящие не дальше чем на величину s от любой граничной поверхности. [3]
В практических алгоритмах наиболее часто реализуется два метода нулевого порядка: методы Зейделя и Z - матрицы. [4]
Еще одно отношение в котором практический алгоритм Лан-цоша отклоняется от точного, связано с тем, что векторы Ритца при возрастании / не все обладают единичной длиной. [5]
Свойства квазиполных графов позволяют предложить практические алгоритмы раскраски вершин графа. [6]
Однако на его основе было разработано несколько практических алгоритмов итерационного типа, которые использовались для фактического решения реальных прикладных задач. Ниже эти алгоритмы будут описаны в общих чертах и обсуждены с точки зрения сходимости полученных с их помощью численных решений к решению исходной задачи. [7]
Однако в них недостаточное внимание уделено доведению методов до практических алгоритмов и особенно до машинных программ. [8]
Если мы хотим научить, хотя бы методом зубрежки, практическому алгоритму деления, очень мило. [9]
Что характеризует эффективность метода Зейделя и широкое его применение в практических алгоритмах расчета режимов. [10]
Нужно, однако, отдавать себе отчет в том, что практические алгоритмы построения сетевого графика выглядят значительно про ще. [11]
Эта задача считается сложной настолько, что на предположении о трудности ее решения основываются практические алгоритмы криптографии. С теоретической точки зрения положение несколько хуже: неизвестно ни сведение к задаче факторизации задач из класса NP, ни другие прямые свидетельства в пользу ее сложности. Слово прямые взято в кавычки из-за того, что в настоящее время неизвестен ответ на вопрос Р NP. Таким образом, предположение о сложности задачи факторизации пополняет и без того обильную коллекцию недоказанных гипотез в вычислительной теории сложности. Количество таких гипотез хочется по возможности уменьшать. В этом и состоит основная ценность результата Шора - если совершить один акт веры и уверовать в сложность задачи факторизации, то необходимость в еще одном акте веры ( относительно больших вычислительных возможностей квантового компьютера) отпадает. [12]
На рис. 11.7 приведен набор топологических решений, которые могут оказаться наиболее подходящими для тех или иных практических алгоритмов. Древовидные сети подвержены влиянию переменных задержек, имеющих место при добавлении узлов к поддереву, когда данные из всех узлов одного поддерева должны быть переданы на другое. Недостатком шинной топологии являются перегрузки, возникающие, когда все подключенные к шине узлы выражают стремление передавать информацию; в этом случае необходим механизм арбитража доступа к шине. [13]
Хотя большая часть результатов в теории графов была получена в тридцатые и сороковые годы, попытки отыскания практических алгоритмов обработки больших графов начались только в пятидесятые годы. [14]
Заметим, что рациональным моментом метода Хона является идея устранения промежуточных вершин, которая будет использована ниже при выборе практического алгоритма анализа схем. [15]