Главная » Просмотр файлов » Спец часть (часть 3) (3 поток) (2015) (by Кибитова)

Спец часть (часть 3) (3 поток) (2015) (by Кибитова) (1161603), страница 6

Файл №1161603 Спец часть (часть 3) (3 поток) (2015) (by Кибитова) (Ответы на спец часть) 6 страницаСпец часть (часть 3) (3 поток) (2015) (by Кибитова) (1161603) страница 62019-09-19СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

обсуждениеПоэтомуискомуюсложностьможнопереписатьв видеидеи такогоалгоритмараспознаванияпросложностей в среднемэтогоалгоритмапочислуоперацийкаждого$%m−1m−1"#"#!!стотычисла,1 затраткоторыйимеетm −полиномиальноограниченнуюслож. ФункцияФункциярандомизированногоалгоритма11m−1§§.затраталгоритматипаm−1 рандомизированногоmв−вотдельности.2+2+k=m−1+k.ностьхудшемслучае(темсамым,разумеется,ивсреднем),бу- kk2m− 12m− 1k =1 рассмотрелиk =1 .. ПриСрединаиболееэлементарныхмыпокадетпроведенов ..примереэтом речьпойдетне обалгебОпределение..Алгоритмысс сортировокэлементамислучайности,реалиОпределениеАлгоритмыэлементамислучайности,реалиЛегко проверяется,чтотолько1!kделений,!сортировкиm −случайных1 выполненосложностьвсложностисреднемдляпростымивставками.раическойпочислумультипликативнойсложнозуемымиобращениямикпригенераторамчисел,зуемымиобращениямикгенераторамслучайныхчисел,называютсяназываются"#"#Сразуможнодобавить,ее сложностисти ижет.

д.,а о битовойсложности,что приводитк существенноболееm −что1 для сортировкиm − 2 выборомрандомизированными.рандомизированными.k= (m − 1), kk−1почислу сравненийв среднеми в худшемслучаесовпадают,так каксильнымутверждениям.До этогов гл.  будетдетальнорассмотреноРандомизированныеалгоритмыможноразделитьнавероятностРандомизированныеалгоритмыможно разделитьвероятностчислосравненийоднозначноопределяетсядлиной n намассива.Числосамопонятиеные,или,что тобитовойже самое,сложности.алгоритмы типа Монте-Карло, и алгоритмыные, или, чтосамое,алгоритмытипаМонте-Карло,и алгоритмысравненийнатоi-мжеэтапе(i-мпросмотремассива)пузырьковойсортитипа Лас-Вегас. Первый тип допускает, что ответ, который дает алготипатип допускает,что ответ,трудностями,который даетможноалгоровкиравноn −Первыйi.

иНеконечныесталкиваясьс большими§ . Лас-Вегас.Сортировкавероятностныепространства.ритмдляпоставленнойзадачи с некоторымконкретнымвходом, можетритмдляпоставленнойзадачиснекоторымконкретнымвходом,можетпоказать(см. задачу), бычтоиполногоматематическоеожиданиеs(n)числаформулыожиданиябыть Применениенеправильным,хотяс малой математическоговероятностью;второйтип—бытьнеправильным,хотябыисмалойвероятностью;второйтип—просмотровмассиваестьЛас-Вегас — гарантирует правильный ответ, но (как и для алгоритмовЛас-Вегас— гарантируетправильныйответ, мы,но (каки длявсего,алгоритмовПри рассмотрениисложностивn среднемдолжнытипаМонте-Карло) времяполученияответадляпреждеконкретноговхода!n− kk!kтипаМонте-Карло)времяполученияответадля входомконкретноговходаn − однозначно.обладающих(.)превратитькаждоеиз множестввходов,фиксированнымнеопределяется,вообщеговоря,этим.Исключаяn!неопределяется,вообщеговоря,однозначноэтимвходом.Исключаяk =0 случаи, мыспециальнобудемработатьрассматриватьразмером, воговариваемыевероятностноередкиепространство.Прощес конечспециальнооговариваемыередкиеслучаи,мыбудемрассматриватьтолькоалгоритмыЛас-Вегас,не упоминаяэтогокаждый раз.ными вероятностнымипространствами,но какобходитьсятакимиОчевидно,что s(n)типа< n.

Сдругой стороны,толькоалгоритмытипаЛас-Вегас,неупоминаяэтогокаждыйраз.Анализ сложностирандомизированногоалгоритмасводится к на- пространствами,имеядело,например, с!nnnалгоритмами сортировки,!!n−kАнализ сложностирандомизированногоалгоритмасводитсяк на(n−1)!kk!k1n+1хождениюматематическихожиданийнекоторыхслучайныхвеличин.входом каждого из которых,при фиксированномразмереn, может!=k=.хождениюматематическихслучайныхвеличин.n!x , x ,ожиданийn различными2Носитуацияотличаетсяот n!той,некоторыхкогдамножествовходовфикбытьлюбой здесьмассивэлементами?12k =...,k =00 x n с попарноk =0Носитуацияздесьотличаетсяоттой,когдамножествовходовфиксированногоразмерарассматриваетсякакмывероятностноепространОбщий принципзаключаетсяв том, чторазбиваем всеимеющиеn+1n−1сированногоразмерарассматриваетсякаквероятностноествои затратыалгоритма,однозначноопределенныедля пространкаждогоПоэтомуs(n) "n−=n входы.

Мыимеемфиксированныйразмерна некоторыеклассы, включаяв один22однозначноство и затраты алгоритма,определенные для каждоготипадляМонте-Карло)время сполученияответа длявходом,конкретноговходаритмпоставленной задачинекоторым конкретнымможетне определяется,вообщеоднозначноэтимвторойвходомИсключаябытьнеправильным,хотя быговоря,и с малойвероятностью;тип. —специальнооговариваемыередкиеслучаи,будемрассматриватьЛас-Вегас— гарантируетправильныйответ,но (какмыи дляалгоритмовтипаМонте-Карло)для конкретноговхода раз.толькоалгоритмывремятипа полученияЛас-Вегас,ответане упоминаяэтого каждыйне определяется,вообщеговоря,однозначноэтимвходом.ИсключаяАнализ сложности рандомизированного алгоритма сводится к наспециальноредкиеслучаи,некоторыхмы будем рассматриватьхождению оговариваемыематематическихожиданийслучайных величин.только алгоритмы типа Лас-Вегас, не упоминая этого каждый раз.Но ситуация здесь отличается от той, когда множество входов фикАнализ сложности рандомизированного алгоритма сводится к насированногоразмера рассматриваетсякак случайныхвероятностноепространхождению математическихожиданий некоторыхвеличин.ствои затратыопределенныеНоситуацияздесь алгоритма,отличается отоднозначнотой, когда множествовходов дляфик-каждогоконкретногоразмеравхода, рассматриваетсястановятся случайнымивеличинамина этом просированногокак вероятностноепространствои затратыоднозначноопределенныедлякаждогостранстве(мы алгоритма,шли этим путемв двухпредыдущихпараграфах).Приконкретноговхода,становятся случайнымивеличинамивероятностноена этом происследованиирандомизированныхалгоритмовпространстве(мышлиэтимпутемвдвухпредыдущихпараграфах).Пристранство, на котором рассматриваются случайные величины, состоисследованиирандомизированныхалгоритмовдлявероятностноепро- входа,ит из сценариеввыполнения алгоритмафиксированногостранство, на котором рассматриваются случайные величины, состои каждый сценарий определяется тем, какие случайные числа буит из сценариев выполнения алгоритма для фиксированного входа,дутсгенерированыв соответствующиеалгоикаждыйсценарий определяетсятем, какиемоментыслучайныевыполнениячисла буритма;за каждымв такимсценариеммоментызакрепляетсянекотораядутсгенерированысоответствующиевыполненияалго- вероятность.

заВ каждымнашем такимконтекстегенераторслучайныхчиселвероятможно предритма;сценариемзакрепляетсянекотораяность.Внашемконтекстегенераторслучайныхчиселможнопред- положиставлять себе как стандартную функцию random(N) целогоставлятькак стандартнуюфункциювыполненияrandom(N) целогоположительногосебеаргументаN, результатомкоторойявляется элетельногоаргументаN,результатомвыполнениякоторойявляетсяэле- точно,мент множества {0, 1, ..., N − 1}, но невозможно предсказатьмент множества {0, 1, ..., N − 1}, но невозможно предсказать точно,каким именно будет значение этой функции, — любой из элементовкаким именно будет значение этой функции, — любой из элементовуказанногомножествамножестваможетпоявитьсяс вероятностью1/ N.указанногоможетпоявитьсяс вероятностью1/ N.

Такимобразом,образом,затратырандомизированногоалгоритмаТакимзатратырандомизированногоалгоритмапри фик-при фик§сированном. Функция входе,затратвообщерандомизированногоалгоритма однозначно, ноговоря,не определяютсясированномвходе, вообщеговоря,не определяютсяоднозначно, но Этаявляетсядостаточнораспространеннойв специальнойлитеразависятот сценариявычисления.Прираспространеннойфиксированномвходемы моЭтаклассификацияклассификацияявляетсядостаточнов специальнойлитературепорандомизированнымалгоритмам—см.,например,книгу[],—нонеединтуре порандомизированнымалгоритмам— см., например,книгу [],— но не единжемрассмотретьмножествовсехсценариеви,приписавадекватнымственной.в [,разд.разд..] рандомизированныеалгоритмыподразделяютсяственной.Например,Например,в [,.]некоторуюрандомизированныеалгоритмыподразделяютсяобразомкаждомуизсценариевввестина поиначе,а именно— на алгоритмытипа Монте-Карло,типавероятность,Лас-Вегас и шервудские.Мыиначе,аименно—наалгоритмытипаМонте-Карло,типаЛас-Вегасишервудские.Мынебудемостанавливатьсянаэтом.лученномвероятностном пространстве случайную величину, значене будем останавливаться на этом.ние которой для данного сценария равно соответствующим вычислительным затратам.

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
17,52 Mb
Высшее учебное заведение

Список файлов ответов (шпаргалок)

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6384
Авторов
на СтудИзбе
308
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее