1) complicated arithmetic
复杂算法
1.
Simple model complicated arithmetic control system is DCS with advanced control arithmetic.
简单模型复杂算法控制系统(UCS)是具有先进控制算法的DCS。
2) algorithmic complexity
算法复杂性
1.
According to symbol series complexity theory, algorithmic complexity and fluctuation complexity were used to denote the dynamic characteristics of the pressure fluctuation time series in a gas-solid fluidized bed.
研究了气固流化床从起始流化态、鼓泡态、湍动态直至快速流化的四个典型流型下,压力脉动时间序列的算法复杂性和涨落复杂性随表观气速的变化趋势。
3) algorithm complexity
算法复杂性
1.
We compared Sequence Operation Theory with Monte Carlo method by a case study of power market risk assessment, and analyzed the algorithm complexity of them.
序列运算的算法复杂性及其与其他不确定性分析方法相比较的结果,都为序列运算理论提出了值得深入研究的问题。
4) complexity algorithm
复杂度算法
1.
In order to quantify the information of EEG, the complexity algorithm proposed by Lem-Ziv is used to calculate the complexity of the measured EEG signals of SD mice under different depth of anesthesia.
脑电(EEG)是能反映麻醉深浅程度的电生理信号,为了能从非线性、非平稳的脑电信号中提取与麻醉深度相关的有效信息,笔者采用由Lempel和Ziv提出的复杂度算法,对实测SD大鼠在不同麻醉状态下脑电信号的复杂度进行计算,比较了不同麻醉深度下脑电复杂度的变化情况。
5) computational complexity
算法复杂度
1.
The computational complexity of the new algorithm is better than basic algorithm of pattern-matching in string,and it is also easy to be implemented.
结果表明此算法具有比基本的串匹配算法更优越的算法复杂度,并且相对KMP算法而言更简洁易懂,在计算机上容易实现。
6) complexity of algorithm
算法复杂性
1.
In view of the complexity of algorithm, the efficiency of algorithm about Newton iteration method with quadratic convergence rate and predictor iteration method with cubic convergence is discussed by using the concept of effective index of iteration process that was presented by Ostrowski.
从算法复杂性出发，采用Ｏｓｔｒｏｗｓｋｉ给出的“迭代过程有效性指标”的概念，讨论了具有二阶收敛速度的牛顿迭代法和具有三阶收敛速度的预测式迭代法的有效性问题，给出牛顿迭代法的有效性指标为。
补充资料：算法的计算复杂性
算法的计算复杂性
algorithm, computational complexity of an
算法的计算复杂性【aig州白m，仪.pu.而on.I 0.1 IP】e劝ty健助:切oP盯Ma幼。搜~‘.“，口e二益1 一个函数，它给出一个算法用于输人的执行过程的困难程度(包括时间和存储量)的数字估计.算法的计算复杂性的更确切定义是费用函数(哪t function)(计步函数(step一counting funCtion”的概念—定义为算法可应用对象和自然数之间的一个可判定关系，它的定义范围和算法的可应用范围相重合. 通常考虑算法执行过程的时间和空间指标，对一个T而.9机汀uring machine)M，时间费用函数仇ime姗t fun由on)(工作持续时间)写(P)是M由尸的初始格局到终结格局的转换所需的工作周期时间t.存储费用孕攀(memory姗‘funCtion)(或宇回甲攀(sPa，允n侧on))SM(P)定义为机器读头在带上注视的单元数目.相仿地可定义正规算法(normalal即rlthm)，迭代阵列，多头多带Turing机等等的时间和存储费用. 这些费用函数的共同性质是存在一能行步骤可对任意算法以即特别地对Turing机或更确切地对它的程序)，任意输人x及任意非负整数t，确立把“应用于x过程是否将终止且具有复杂性t.这点引出了计算复杂性的抽象理论(见【l]).一个能行步骤;称为计算度早(~Putational measure)，如果:1)当用于形为<算法，愉人，自然数>的三元组时总是给出值O或1;2)它有性质:对任意算法“及输人x，等式r恤，x，t)=1对不多于一个自然数t为真，这个t存在，当且仅当把a应用到x的过程最终停止.关于度量r对“的费用函攀R。被引进，当且仅当r帆‘，‘)一1且R。(x)一‘· 这最后等式等价于语句““对x(在度量r下)计算复杂性为t”. 给定某计算度量，人们可以考虑给定函数f的计算复杂性，例如，找一个计算f的算法“，它“比其他算法都好”.但是正如下面的加速定理所指出的那样，这样的表述并不总是恰当的.真正问题可能是费用函数R二增长速度的描述，这里仪计算、f.例如找厂的计算复杂性的上下界，即两个函数C(x)和g扛)，使得存在函数f的一计算:满足R。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条