Особенности вычислительного алгоритма

Особенности вычислительного алгоритма [c.171]

Оптимизирующие трансляторы позволяют получить высококачественную программу за счет учета в алгоритмах трансляции особенностей вычислительной машины, за счет преобразований исходной программы с целью улучшения ее показателей (например, преобразование выражений для получения минимальной погрешности вычислений, использование специальных команд машины и т. д. ). Улучшение показателей программы, однако, происходит за счет усложнения транслятора. Такие трансляторы более эффективны после окончательной доработки программы. [c.40]

Из приведенного здесь обзора методов ясно, что выбор такого решающего правила чрезвычайно затруднен ввиду большого многообразия алгоритмов и правил распознавания, разработанных к настоящему времени. Проверка условий применимости не всегда возможна и обычно связана с большими вычислительными затратами. Поэтому объединение различных решающих правил в коллектив позволяет наилучшим образом использовать особенности этих алгоритмов и решающих правил. [c.263]

Задача оптимизации разделительной способности ректификационной установки часто возникает в промышленной практике. Особенный интерес представляют частные случаи, сводящиеся к максимизации качества одного из целевых продуктоп. Данная задача рассмотрена в литературе [56, 62]. В этом случае критерий оптимизации с учетом вычислительного алгоритма равен [c.144]

Точный термодинамический - расчет ректификации нефтяных смесей представляет довольно сложную вычислительную задачу из-за сложности технологических схем разделения, используемых в промышленности, большого числа тарелок в аппаратах, применения водяного пара или другого инертного агента, из-за необходимое дискретизации нефтяных смесей на большое число условны компонентов и вследствие нелинейного характера зависимости констант фазового равновесия компонентов и энтальпий потоков от температуры, давления и состава паровой и жидкой ф 1з, особенно для неидеальных смесей. Таким образом, основная сложность расчета ректификации нефтяных смесей заключается в высокой размерности общей системы нелинейных уравнений. В связи с этим для разработки надежного алгоритма расчета целесообразно понизить размерность общей системы уравнений, представив непрерывную смесь, состоящей из ограниченного числа условных [c.89]

В области нелинейного программирования положение иное — нельзя ориентироваться на один метод. С возрастанием мощности ЭВМ вопрос о затратах вычислительного времени ставится менее остро, однако сохраняет прежнюю остроту проблема надежности алгоритмов, особенно тогда, когда целевая функция не удовлетворяет требованию непрерывности и дифференцируемости. В этом отношении среди методов одномерного поиска выделяются своей эффективностью методы аппроксимации полиномами, однако более устойчивыми являются методы золотого сечения, Фибоначчи и деления пополам. [c.234]

Решение других элементарных типовых задач проводится. аналогично с учетом индивидуальных особенностей каждой задачи. Решение задачи определения точки в поле при расчете течения занимает основную часть времени, поэтому составление рационального вычислительного алгоритма влияет на экономичность решения всей задачи. [c.275]

Для указанных проблем в численном анализе пока отсутствуют эффективные обш ие методы решения, поэтому в каждом конкретном случае при построении моделирующего алгоритма следует использовать особенности решаемой задачи. Существенную помощь может оказать знание физической природы получаемых решений, что иногда позволяет найти хорошие начальные приближения для итеративных процессов или даже разработать эффективные вычислительные алгоритмы. Примером является известный метод потарелочного расчета ректификационных колонн, при применении которого система нелинейных уравнений с большим числом неизвестных решается итеративным методом. [c.129]

В современной математике существует подход к решению некорректных в классическом смысле, но условно корректных задач, и разработаны соответствующие вычислительные алгоритмы. Однако вычисления могут быть произведены только с некоторой конечной точностью, которая зависит от типа уравнения (особенно если оно вырождается), размеров и формы области определения решения и от разрядности компьютера. [c.83]

Только между внешними параметрами вь рь 1 и ближайшими внутренними нет функциональных зависимостей. Разности температур вдоль потоков А, и -между потоками В,- зависят от особенностей работы и взаимного влияния всех элементов АХМ и могут быть определены из уравнения вершин СТП. Относительно этих разностей и решается система. Описание вычислительного алгоритма, разработанного для решения системы, приведено ниже (см.стр. 174). [c.167]

Известны самые общие модели процессов тепломассообмена [19], однако применять их в задачах управления (в особенности в задачах оптимального управления) чрезвычайно трудно — не решен вопрос о корректности, имеются трудности в идентификации процесса, в построении н обосновании вычислительных алгоритмов и реализации их на ЭВМ. [c.37]

Важной особенностью предлагаемой схемы является то, что па шаг Ая] практически не накладывается никаких ограничений, связанных с устойчивостью, а величина его определяется лишь допустимой ошибкой аппроксимации, па шаг Аж ограничения накладываются лишь в эллиптической (дозвуковой) области. Кроме того, в связи с очевидной простотой вычислительного алгоритма, затраты машинного времени чрезвычайно малы. [c.86]

В простейших случаях, когда возможно аналитическое решение системы уравнений математического описания, необходимость специальной разработки моделирующего алгоритма, естественно, отпадает, так как вся информация получается из соответствующих аналитических решений. Когда математическое описание представляет собой сложную систему конечных и дифференциальных уравнений, от возможности построения достаточно эффектив--ного моделирующего алгоритма может существенно зависеть практическая применимость математической модели. В особенности это важно при использовании модели для решения задач, в которые она входит составной частью более общего алгоритма, например алгоритма оптимизации. Как правило, в таких случаях для реализации математической модели приходится применять средства вычислительной техники — аналоговые и цифровые вычислительные машины, без которых фактически нельзя ставить и решать сколько-нибудь сложные задачи математического моделирования и, тем более, задачи оптимизации, где расчеты по уравнениям математического описания обычно повторяются многократно. [c.53]

Характерной особенностью обратных задач теплообмена является некорректность исходной постановки, связанная с возможной неоднозначностью и неустойчивостью их решения, что требует разработки специальных математических методов и вычислительных алгоритмов, а также оптимального планирования и должной технической организации экспериментальных исследований. [c.4]

С этой особенностью обратных задач связаны основные трудности построения эффективных вычислительных алгоритмов. Если не изменить исходную постановку неустойчивой задачи, то методы, разработанные для решения хорошо поставленных задач, далеко не всегда оказываются пригодными применительно к обратной задаче. Стремление получить точную или как можно более точную причинную характеристику и, отвечающую тонким структурным особенностям ее следственного образа /, заданного с некоторой ошибкой 5, ведет к неустойчивому результату. [c.42]

В книге описываются эффективные алгоритмы и особенности вычислительных процессов расчета фазового равновесия многокомпонентных систем. Все излагаемые методы расчета апробированы и реализованы авторами в виде комплексов программ для современных ЭВМ. [c.3]

Современные интеллектуальные системы автоматизации программирования, особенно ориентированные на использование в многопроцессорных ЭВМ, включают в себя действия по конструированию подходяш,ей конфигурации алгоритма и вычислительной схемы, оптимизации и реализации их в виде системы или пакета программ. Эти действия возможны лишь прп наличии в системах автоматизации программирования развитой техники аналитических преобразований с алгоритмами и программами. [c.248]

Вместе с тем, достижения химической термодинамики и ее использование стали особенно значительными в последние десятилетия. В термодинамических расчетах последних десятилетий большое внимание уделено сложным химическим равновесиям, что потребовало применения методов вычислительной математики и использования ЭВМ. Учитывая это, автор попытался дать информацию о формулировании термодинамических, уравнений для сложных многофазных систем, алгоритмах и методах решения. [c.7]

Язык конкретного представления предназначен для реализации Алгола на вычислительных машинах, и его применение обусловлено конструктивными особенностями машины. Программа, обеспечивающая перевод логико-математических конструкций алгоритма на язык машины, называемая транслятором, составляется исходя из конкретного представления эталонного языка. [c.51]

Принципы формирования моделирующих алгоритмов на основе топологических структур связи. Существенной особенностью диаграммного принципа описания ФХС является возможность построения полного информационного потока системы в виде блок-схемы или сигнального графа непосредственно по связной диаграмме, минуя этап формирования системных уравнений. Такой подход может служить основой автоматизированного синтеза вычислительных блок-схем и сигнальных графов, отвечающих основным требованиям к ним 1) они полностью основаны на естественных операционных причинно-следственных отношениях, которые, в свою очередь, путем формальных процедур (см. рис. 3.1) предварительно распределяются на связной диаграмме ФХС 2) число определяющих уравнений равно числу переменных состояния системы 3) число граничных и начальных условий соответствует числу и порядку уравнений в системе 4) каждое расчетное соотношение в информационном потоке системы занимает строго определенное место, предписанное логической структурой диаграммы связи (при этом практически полностью исключается субъективный фактор при формировании моделирующего алгоритма). [c.211]

Описанные алгоритмы обычно используются для выполнения расчетов на вычислительных машинах, применение которых особенно необходимо, если процесс характеризуется сложными уравнениями (VII, 442). [c.395]

Выбор численного метода, в свою очередь, связан с характером решаемой задачи и часто диктуется возможностями имеющейся вычислительной машины. Например, нельзя решить систему линейных уравнений сотого порядка на малой вычислительной машине прямыми методами, поскольку матрица ее коэффициентов может не поместиться в запоминающем устройстве или не может быть получена высокая точность. Таким образом, при анализе возможности решения математической задачи на ЦВМ требуется детальное знакомство с численными методами решения. С другой стороны, математическая задача в конкретной постановке является отображением физической сущности протекающего процесса со свойственными ему особенностями и ограничениями. Учет особенностей при составлении алгоритма решения часто значительно упрощает вычислительную процедуру без ограничения общности решения для процессов данного типа. Например, если известно, что решение лежит в области действительных чисел, то комплексные решения будут исключаться из рассмотрения при помощи логических операций. [c.98]

Данный подход является наиболее подходящим здесь в случае перехода к задаче безусловной минимизации функции вида (13.24) по контурным переменным. Вычислительная эффективность подобного процесса весьма зависит от быстродействия алгоритма одномерной минимизации. А поскольку функция (13.24) в общем случае принадлежит к классу недифференцируемых функций (из-за наличия постоянных составляющих а,- в удельных затратах и других особенностей), то речь должна идти о методах поиска экстремума без вычисления производных. [c.185]

Характерными особенностями автоматизированных систем управления является то, что они состоят из ряда подсистем, имеют иерархическую структуру, и если часть функций головного мозга и передается системе, то все же на данном этапе за человеком в АСУ остаются функции принятия решений. Именно то обстоятельство, что объект управления стал значительно сложнее, и привело к расширению круга задач, которые решаются при построении автоматизированных систем управления, и увеличению сложности самих систем. Совершенствование технических средств, естественно, является существенной предпосылкой возможности создания системы управления сложным объектом (например, рост быстродействия, объема памяти и т. п.). Вместе с тем применение современных технических средств выдвигает дополнительные требования к разработке методов получения, обработки и передачи информации. Применение современных электронных вычислительных и управляющих машин в системах управления потребовало разработки специальных языков, методов построения алгоритмов управления, входных и выходных устройств, а также согласующих устройств для связи объекта с машиной, методов преобразования информации и т. д. Эти требования сводились к формализации процессов получения, обработки и передачи информации. [c.9]

В настоящее время для решения вычислительных задач используют в основном аналоговые и цифровые вычислительные машины. Кроме того, разрабатывают также гибридные вычислительные машины сочетающие преимущества обоих типов машин. Для преодоления трудностей, обусловленных программированием вычислительных алгоритмов на конкретных цифровых маЕиииах, создан алгоритмический язык программирования АЛГОЛ-60 При его применении вычислительную машину снабжают специальной программой — транслятором, задачей которой является перевод программы реишния задачи, записанной иа АЛГОЛе, в систему команд машины. Сейчас большинство мои1,ных вычислительных машин, особенно вновь создаваемых, имеют трансляторы для записи программ на АЛГОЛ-60, что делает их доступными любому вычислителю, знакомому с данным алгоритмическим [c.28]

Развитие средств вычислительной техник позволило эффективно использовать их в информационно-измерительных системах (ИИС) и системах автоматизации эксперимента (САЭ) [10.3—10.6]. Большое разнообразие функциональных возможностей и широкая номенклатура гибких вычислительных средств позволяют использовать ЭВМ в качестве универсального измерительно-информационного и управляющего элемента в автоматизированной системе управления испытанием (АСУИ), сосредоточив все ее специфические и функциональные особенности в алгоритмах и программах. [c.429]

Это единственный случай (из трех рассматриваемых программ), в котором проблема экономизации вычислительного алгоритма решена в пользу экономии оперативной памяти, а не времени вычислений. Такой выбор обусловлен тем, что вычислоние матричных элементов (в арифметике 8-байтных чисел) производится значительно быстрее, чем последующее умножение комплексных (16-байтных) чисел, и, проигрывая во времени выполнения программы примерно на 20 %, мы более чем в 9 раз уменьшаем объем оперативной памяти, используемый для хранения матричных элементов. (При L=K=2i экономия составляет 870 кб). Преимущество такого подхода к генерации матрицы состоит еще и в том, что он позволяет во всех практически интересных случаях использовать только оперативную память машины, не обращаясь к внешним носителям. При использовании же внешней памяти (магнитные диски й особенно магнитные ленты) преимущества быстрого алгоритма счета быстро утрачиваются при увеличении L и К. [c.230]

Освобождение от помех и переведение в удобную форму аналитические данные нужно интерпретировать, т. е. сделать выводы о качественном и количественном составе пробы и, возможно, принять решения о характеристиках исходного объекта анализа. Эти действия подразумевают наличие информащш, с одной стороны, о существе и особенностях использованного метода (и методики) анализа, а с другой — о природе анализируемого объекта. Иными словами, речь вдет о построении и исследовании моделей процесса и объекта а галвза. Поскольку эти модели выражаются на языке математики, дпя обращения с ними широко применяют компьютеры. Математические приемы и вычислительные алгоритмы при этом во многом одинаковы, но мы рассмотрим две названные области по отдельности. [c.437]

Помимо прямых задач теплопроводности, т. е. нахождения температурных полей по известным значениям начальных распределений температур и известным теплофизическим коэффициентам и другим параметрам процесса (теплофизические свойства материалов, коэффициенты внешней теплоотдачи), в некоторых случаях существенно решение так назьшаемой обратной задачи , когда по измеренному температурному полю отыскиваются начальное распределение температур или, что встречается чаще, определяются численные значения теплофизических свойств исследуемых материалов (X, а) или коэффициента теплоотдачи а от наружной поверхности тела к окружающей среде. Характерной особенностью обратных задач (не только теплопроводности, но также конвективного и лучистого теплообмена) является их принципиальная неоднозначность и неустойчивость их возможных решений [16]. Последнее обстоятельство требует разработки специальных математических методов и вычислительных алгоритмов, а также оптимального планирования и должной технической организации экспериментальных измерений. Общим методом анализа некорректно поставленных обратных задач теплообмена является метод регуляризации с помощью вариационного принципа. [c.235]

Метод Монте-Карло, теоретическая основа которого известна с 1949 г., называют также методом статистических испытаний. Простая структура вычислительного алгоритма сделала его одшш го универсальных методов решения множества математических задач. Метод Монте-Карло часто оказьшается единственным численным методом, позволяющим решить задачу, не имеющую аналитического решения. Особенно эффективно он используется при решении тех задач, в которых достаточно получить результат с точностью 5-10 %. [c.661]

Что общего во всех этих озерах с точки зрения моделирования Им свойственна значительная пространственная неоднородность гидрофизических условий как по глубине, так и по горизонтали. Для всех этих озер развитие фитопланктона лимитировано фосфором. Кроме того, для таких озер как следствие их размеров характерно значительное время реакции на внешние воздействия, исчисляемое годами и даже десятилетиями. Для моделирования этих озер, учета перечисленных особенностей необходимо создание трехмерных моделей и таких вычислительных алгоритмов, которые позволили бы проводить расчеты на длительное время с целью воспроизведения как круглогодичной циркуляции и температурного режима, так и круглогодичного функционирования их экосистем. Компьютерные модели, основанные на таких алгоритмах, могут использоваться для уточнения различных количественных оценок процессов обмена веществом и энергией внутри экосистемы, полученных путем прямой обработки результатов наблюдений. К таким оценкам относятся оценка внутриводоемных потоков фосфора, оценка вклада различных групп гидробионтов в регулирование обмена веществом и энергией в экосистеме, оценка потоков вещества на границе вода— дно и т. п. Другое назначение моделей — прогнозирование изменений в озерных экосистемах при различных сценариях развития экономики в бассейнах озер, т. е. при изменении объемов и характера антропогенной нагрузки. [c.9]

Полученная оценка памяти вычислительной машины (УП1,218) должна при(гнматься во внимание при программировании рассмотренного алгоритма решения задач линейного программировании на конкретной машине. Разумеется, что ири этом нужно также учитьшать объем памяти, зани1маемой программой вычислений, кото )ый уже зависит от особенностей используемой машины и искусства программиста. [c.459]

Для того чтобы можно было прочитать операторную запись алгоритма, каждый из операторов сопровождается пояснениями. Операторный способ используется в основном как язык программирования для конкретных вычислительных машин. Поэтому оппсания операторов составляются с учетом особенностей машины, вплоть до указания адресов отдельных операндов. В этом случае логическая структура программы вместе с описаниями операторов вводится в запоминаюш ее устройство машины, машина по специальной программе расшифровывает операторы и записывает их в командах машины. [c.39]

Метод Ньютона — универсальная основа для разработки алгоритмов гидравлического расчета. Присущая ему линеаризация системы уравнений на каждом шаге вычиашгельного процесса позволяет эффективно использовать особенности топологической структуры расчетной схемы цепи и многократно обращаться к линейным преобразованиям к контурным или узловым величинам. Это резко снижает размерность системы уравнений, которую фактически надо решать, и дает возможность для компактного представления к обработки исходной к промежуточной информации путем сетевой интерпретации вычислительных и логических операций. Кроме того, линеаризация позволяет использовать богатейший опыт алгоритмизации расчетов линейных электрических цепей. [c.105]

Главная цель создания ИАСУ качеством атмосферного воздуха — организация интегрированной автоматизированной системы контроля и управления. В данном случае контроль — расчет выбросов загрязняющих веществ и построение зон загрязнения, а управление — принятие решений по оперативному и долгосрочному прогнозированию. Таким образом, КПС ИАСУ функционирует как система (а не отдельные программы) на базе ЛВС в режиме реального времени с возможностью оперативного прогнозирования путем выбора различных моделей и алгоритмов прогноза. В КПС ИАСУ реализуется единое информационное пространство источники загрязнения — станции контроля — пользователи (на уровне производства) — распределенные базы данных — хранение и доступ к результатам вычислительного эксперимента. Самой важной отличительной особенностью структуры ИАСУ от отдельных программных продуктов в области охраны окружающей среды и существующих автоматизированных систем контроля является наличие в ней подсистемы поддержки принятия решений, включающей средства искусственного интеллекта, экспертные системы, алгоритмы обучения и самообучения на базе искусственных нейронных сетей. [c.313]

В представленном в этом разделе кратком описании расчетных методов нашли отражение основные тенденции развития конформационного анализа пептидов и белков в последнее время. Несмотря на многочисленность и видимое разнообразие новых теоретических разработок, их сближает ряд общих черт принципиального характера, причем тех же самых, что были присущи предшествующим теоретико-методологическим исследованиям. Отмечу лишь три таких особенности. Во-первых, практически все предложенные методы расчета исходят из предположения, что нативная трехмерная структура белка имеет самую низкую внутреннюю энергию. Поэтому конечная цель каждого метода состоит в установлении глобальной конформации молекулы по известной аминокислотной последовательности. Такое предположение, сформулированное более 40 лет назад, до сих пор не встретило каких-либо противоречий со стороны экспериментальных фактов и, следовательно, может считаться оправданным. Во-вторых, в последние годы, как и ранее, во всех случаях предпринимались попытки подойти к расчету глобальной конформации белка путем усовершенствования предсказательных алгоритмов, процедур минимизации и вычислительной техники. Надежды на решение структурной проблемы по-прежнему связываются не с более глубоким проникновением в молекулярную физику белка и разработкой соответствующих теорий, а главным образом с достижением в области методологии теоретического конформационного анализа и развитием компьютерной аппаратуры. Между тем такой подход в принципе не может привести к априорному расчету глобальной конформации белка. В разделе 2.1 уже указывалось, что перебор со скоростью вращательной флуктуации (10 с) всех мыслимых конформационных состояний даже у низкомолекулярной белковой цепи (< 100 остатков) занял бы не менее 10 лет. Следовательно, при беспорядочно-поисковом механизме сборка белка как в условиях in vivo в процессе рибосомного синтеза, так и в условиях in vitro в процессе ренатурации не может осуществляться через селекцию конформации всех локальных минимумов потенциальной поверхности. Реальные же возможности самых совершенных современных методов расчета ограничены независимым анализом тетра- и пентапептидов, рассчитанных четверть века назад. Ни один из существующих теоретических методов не в состоянии проводить конформационный анализ сложных олигопептидов, а тем более белков, без привлечения дополнительной информации - результатов прямого эксперимента, касающегося исследуемого объекта, или статистической обработки имеющихся структурных данных. В-третьих для всех предложенных методов расчета характерно отсутствие классификации пептидных структур, оправданной с физической точки зрения и [c.246]

Далее на основании алгоритма записывают программу на одном из языков высокого уровня. При записи программы необходимо стремиться к ее компактности, для чего широко используют процедуры и процедуры-функции, поскольку в данном случае повторяющиеся вычислительные действия будут записаны в программе один раз. При составлении программы важно стремиться к минимизации требуемой памяти ЭВМ. Целесообразно записывать логически законченные части расчета в виде отдельных процедур (подпрограмм). В зтом случае возможно их занесение в библиотеки и использование в различных расчетах. При составлении программы можно использовать стандартные подпрограммы, имеющиеся в библиотеках, так как зто может значительно упростить работу по разработке программы. В особенности это относится к математическим методам, которые широко представлены в пакетах прикладньк программ. [c.21]