Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  analiza algorytmów
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Innowacyjne spojrzenie czy technologiczny konceptualizm?
PL
Pandemia COVID-19 istotnie przyspieszyła rozkwit nowych technologii w medycynie. Teleporady już dzisiaj wykorzystują analizy algorytmów i danych w oparciu o sztuczną inteligencję. Badania diagnostyczne i schematy terapeutyczne stają się bardziej precyzyjne, stosowane są nowe, nieznane dotychczas rozwiązania i materiały.
EN
In this communication we present a hardware-oriented algorithm for constant matrix-vector product calculating, when the all elements of vector and matrix are complex numbers. The main idea behind our algorithm is to combine the advantages of Winograd’s inner product formula with Gauss's trick for complex number multiplication. The proposed algorithm versus the naïve method of analogous calculations drastically reduces the number of multipliers required for FPGA implementation of complex-valued constant matrix-vector multiplication. If the fully parallel hardware implementation of naïve (schoolbook) method for complex-valued matrix-vector multiplication requires 4MN multipliers, 2M N-inputs adders and 2MN two-input adders, the proposed algorithm requires only 3N(M+1)/2 multipliers and [3M(N+2)+1,5N+2] two-input adders and 3(M+1) N/2-input adders.
PL
W komunikacie został zaprezentowany sprzętowo-zorientowany algorytm mnożenia macierzy stałych przez wektor zmiennych w założeniu, gdy zarówno elementy macierzy jak i elementy wektora są liczbami zespolonymi. Główna idea proponowanego algorytmu polega na łącznym zastosowaniu wzoru Winograda do wyznaczania iloczynu skalarnego oraz formuły Gaussa mnożenia liczb zespolonych. W porównaniu z tradycyjnym sposobem realizacji obliczeń proponowany algorytm pozwala zredukować liczbę układów mnożących niezbędnych do całkowicie równoległej realizacji na platformie FPGA układu wyznaczania iloczynu wektorowo-macierzowego. Jeśli całkowicie równoległa implementacja tradycyjnej metody wyznaczania omawianych iloczynów wymaga 4MN bloków mnożących, 2M N-wejściowych sumatorów oraz 2MN sumatorów dwuwejściowych, to proponowany algorytm wymaga tylko 3N(M+1)/2 błoków mnożenia, [3M(N+2)+1,5N+2] sumatorów dwuwejściowych i 3(M+1) sumatorów N/2-wejściowych.
3
EN
The maximum subarray problem (MSP) is to the find maximum contiguous sum in an array. This paper describes a method of Kadanes algorithm (the state of the art) optimization for specific data (continuous sequences of zeros or negative real numbers). When the data are unfavourable, the modification of the algorithm causes a non significant performance loss (1% > decrease in performance). The modification does not improve time complexity but reduces the number of elementary operations. Various experimental data sets have been used to evaluate possible time efficiency improvement. For the most favourable data sets an increase in efficiency of 25% can be achieved.
PL
Problem najwiekszej podtablicy to inaczej znalezienie podciągu, którego suma na największą wartość. Artykuł opisuje optymalizację algorytmu Kadane dla specyficznych danych (z powtarzającymi się ciągami zer lub liczb negatywnych). W przypadku niekorzystnych danych wejściowych zaproponowa modyfikacja nieznacznie spowalnia działanie algorytmu (mniej niż 1% szybkości działania). Ulepszenie algorytmu nie zmienia rzędu asymptotycznego tempa wzrostu, lecz zmniejsza ilość elementarnych operacji. Eksperymenty wykazały, że dla sprzyjających danych możemy zmniejszyć efektywny czas działania algorytmu o 25%.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.