+7 (700) 521-36-15
методы оценки алгоритмов сортировки

методы оценки сложности алгоритмов

Чайников Сергей Иванович. Методы и алгоритмы оценки параметров вычислительных процессов : ил РГБ ОД 61:85-5/454.

Главная / Категории / Типы работ
Методы и алгоритмы оценки неизвестных параметров динамических систем с применением анализа чувствительности Дипломная работа - Компьютеры, программирование Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
Методы и алгоритмы оценки неизвестных параметров динамических систем с применением анализа чувствительности
Введение
Идентификация объектов в настоящее время является обязательным элементом и наиболее сложной стадией выполнения ряда прикладных проектов. Оперативное и адекватное решение ее проблем создает необходимые условия эффективного практического использования математических методов и сложных наукоемких технологий. Разработка методов и алгоритмов идентификации приобретает в настоящее время исключительно важное значение для фундаментальной науки. Развитие теории идентификации в классическом направлении сейчас также актуально и практически значимо, как и 50-е годы XX века, когда она зарождалась под влиянием насущных проблем практики. Постоянная необходимость в оптимизации процесса решения практических проблем за счет рациональной идентификации стимулирует прогресс теории в классическом направлении. В связи с этим по-прежнему актуальны для фундаментальной науки такие области исследования, как математические методы параметрической и непараметрической идентификаций, математическая теория структурной идентификации, математическое моделирование систем, математические проблемы управления с оперативным идентификатором, методологии идентификации при известной адекватной математической постановке практической проблемы.

4.1. Сравнительные оценки алгоритмов 22.  9. рекурсивные алгоритмы и методы их анализа 59.

Для решения многих классов задач управления и идентификации используется широко известный среди специалистов по автоматическому управлению и специалистов, занимающихся проблемами идентификации исследуемых процессов, явлений, объектов и т.п., алгоритм чувствительности (будем называть его базовым или стандартным). На его основе можно с единых позиций подходить к вопросам идентификации различных классов динамических объектов (непрерывных, дискретных, сосредоточенных, распределенных и др.), а также решать краевые задачи алгоритмического конструирования оптимальных регуляторов.
В стандартном алгоритме чувствительности (САЧ) в критерии качества подстройки оценок неизвестных параметров обыкновенного дифференциального уравнения (ОДУ) используется метрика, учитывающая расстояние между экспериментальными данными и решением этого уравнения, но не учитывающая расстояние между производной, вычисленной по экспериментальным данным, и производной решения уравнения. Настоящая работа направлена на устранение данного пробела, а именно на создание нового алгоритма, который будем называть модифицированным алгоритмом чувствительности (МАЧ). Это позволит применять данный алгоритм в тех задачах, где необходимо описать как экспериментальные данные, так и производную с наименьшей суммарной ошибкой аппроксимации. Кроме этого, плохая обусловленность матриц, возникающих при подстройке неизвестных параметров обыкновенных дифференциальных уравнений с помощью алгоритма чувствительности, привела к идее о модификации данного алгоритма iелью улучшения обусловленности матриц.

Его основу составляет триада : модель — метод ( алгоритм ) — программа .  Для оценки обусловленности системы вводят число обусловленности M А М А = А−1 ⋅ А

Цель работы: целью работы является синтез, исследование, программная реализация и применение МАЧ подстройки неизвестных параметров ОДУ, являющегося обобщением САЧ.
Для решения поставленных научных задач использовались элементы математического анализа, методы решения ОДУ, численные методы, методы функционального анализа и методы системного программирования.
В первой главе на основании обзора отечественной и зарубежной литературы рассмотрены вопросы, связанные с методами и задачами теории чувствительности (ТЧ), в основе которых лежит использование функций чувствительности (ФЧ), по существу представляющих собой градиенты показателей качества системы по некоторым совокупностям параметров, характеризующих саму систему и внешнюю среду. Рассмотрены вопросы, связанные с созданием и развитием ТЧ, которая сформировалась как самостоятельное научное направление в шестидесятых годах прошлого столетия в связи с бурным развитием теории и практики адаптивных (самонастраивающихся) систем управления (СУ), создаваемых для эффективной работы при наличии параметрических возмущающих воздействий. Обсуждены вопросы, связанные с созданием и применением САЧ.
В ТЧ в 70-х годах прошлого столетия возникла необходимость в создании алгоритма, требующего умеренного количества вычислений (например, как в градиентном алгоритме) и обладающего высокой скоростью сходимости. Такой алгоритм для минимизации определенного класса функционалов был предложен в 1961 году математиками С.Н. Соколовым и И.Н. Силиным и был назван алгоритмом линеаризации. По причине динамичности объекта существенным элементом алгоритма является получение и решение уравнений чувствительности. Из-за этой специфичности алгоритм линеаризации стали называть алгоритмом чувствительности. Отмечено, что в САЧ подстройка параметров осуществляется на основе той же информации, что и в градиентных алгоритмах, но перемещения по каждой координате совершаются оптимальным (в смысле выбранного критерия квадратичного вида) образом, т.е. среди всех градиентных методов данный алгоритм является наилучшим. Аналогичная ситуация возникает в методах наискорейшего спуска и квазилинеаризации, в которых используется одинаковая информация, но гораздо большего объема, чем в предыдущем случае. В конце главы приведен ряд работ, в которых в основном показана принципиальная возможно?/p>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Далее
На последнюю страницу

••• Методы оценки масштабируемости алгоритмов? Daniil Basanets Профи (513), на  Какие существуют методы оценки масштабируемости параллельных алгоритмов?


Мы говорим, что оценка сложности алгоритма.  Например, для метода сортировки heapsort оценка трудоёмкости составляет.

Автор рекомендует применять данный алгоритм для оценки неизвестных параметров ОДУ, решение которых  2.3.7.2. Методы , основанные на оценке параметров .


Оценка скорости.  Методы оценки алгоритмов сортировок: число сравнений, число перемещений, устойчивость.13 апреля 2006


6 Методы оценки алгоритмов компрессии. 6.1 Общее описание методов оценки.  6.1.1 Метод оценки алгоритма на основе разделения оцифрованных видеоданных.

Лекция 1: Методы оценки алгоритмов. 0 Введение в оценку алгоритмов. Вопрос «Зачем оценивать алгоритмы?» возникает первым.


§ Статистика использования различных методов оценки.  На что обращаем внимание? Методы оценки персонала.


Реферат: Разработка средств оценки эффективности алгоритмов поиска и  Жадные алгоритмы. : Ссылка Реферат: Методы разработки алгоритмов.

Техника вывода оценки Big-o на примере алгоритма сортировки вставками.  Алгоритм сортировки Шелла является улучшением алгоритма метода вставок.


Итак, алгоритм разложения на основе этого метода должен включать следующие процедуры  Сравнительная оценка характеристик алгоритмов Прони, EMD


Этот метод применим как к временной, так и пространственной сложности.  Итак, на сегодняшнем занятии мы рассмотрели анализ алгоритмов и оценку программ.

Метод упорядоченной минимизации риска. § 1. О критериях оценки качества алгоритмов. До сих пор мы интересовались только тем