W artykule przedstawiono metody detekcji błędów w czasie pracy systemu informatycznego. Wskazano, że techniki unikania błędów powinny być wspomagane przez narzędzia sprzętowe i programowe. W pracy zaproponowano strategię tolerowania błędów w czasie pracy systemu informatycznego. Opisano w jaki sposób identyfikuje się obszary problemowe oraz jak na ich podstawie określić można cele związane z ograniczeniem występowania błędów.
EN
This article presents methods of detecting errors in computer science systems during their work. It shows, that techniques of avoiding errors should be supported by program tools and processing equipment. Article offers : strategy of tolerating errors in computer science systems, describes how to find problematic areas and suggest how to define targets, that could eliminate appearing errors.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Let the unit interval [0; 1] represent a cake to be divided among n players estimating the measurable subsets of [0; 1] by non-atomic probability measures μ1,…, μn. An approximate method is presented of obtaining an exact fair division {A1,…, An} of the cake such that μi (Aj) ≈ 1/n for all i, j = 1,…, n and Ui Ai = [0, 1].
PL
Niech odcinek jednostkowy [0; 1] reprezentuje tort, który ma być podzielony między n graczy, którzy oceniają mierzalne podzbiory odcinka [0; 1] przy pomocy bezatomowych miar probabilistycznych μ1,…, μn. W pracy pokazano przybliżoną metodę uzyskania ściśle sprawiedliwego podziału {A1,…, An}, takiego że μi (Aj) ≈ 1/n dla każdego i, j = 1,…, n oraz Ui Ai = [0, 1].
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We present an algorithm for nding almost optimal partitions of the unit interval [0; 1) according to given nonatomic measures μ1, μ2, ... μn. This algorithm is based on the idea of Riemann integral and the linear programming method. We also discuss the number of cuts needed for nding the optimal partitions.
PL
W pracy zaprezentowano algorytm uzyskania prawie optymalnego podziału odcinka jednostkowego [0; 1) według danych probabilistycznych miar bezatomowych μ1, μ2, ... μn. Algorytm ten oparty jest na idei całki Riemanna oraz wykorzystuje metodę programowania liniowego. Ponadto autorzy podają wystarczającą liczbę cięć potrzebnych do uzyskania podziałów optymalnych.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.