क्या स्मूदड एनालिसिस का उपयोग अकादमिया के बाहर किया जाता है?

Question

क्या स्मूथेड विश्लेषण एल्गोरिदम के मुख्य धारा विश्लेषण में अपना रास्ता खोज पाया? क्या एल्गोरिथ्म डिजाइनरों के लिए अपने एल्गोरिदम पर सुचारू विश्लेषण लागू करना सामान्य है?

Comments

क्या लोग शिक्षाविदों के बाहर अपने एल्गोरिदम में किसी भी प्रकार के जटिलता विश्लेषण को लागू करते हैं?

— डेव क्लार्क

@DaveClarke क्या कहता है; शायद वह कठोर (या गैर-तुच्छ) विश्लेषण मांगे । मुझे उम्मीद है कि कई चिकित्सक उनके एल्गोरिदम को देखते हैं, लूप नेस्टिंग की गहराई की गणना करते हैं और कहते हैं: "यह !"। $\cal{O}(n^3)$

— राफेल

सिम्प्लेक्स के अलावा अन्य स्मूद विश्लेषण के किसी भी उपयोग की तलाश करते हुए, मुझे उन लोगों में से एक द्वारा क्यूरेट की गई सूची मिली , जिन्होंने तकनीक की खोज की थी।

— राफेल

@DaveClarke आईबीएम या एचपी या एनटीटी में काम करने वाले लोगों के बारे में कैसे? क्या उन्हें उस तरह के विश्लेषण का उपयोग नहीं करना चाहिए?

— मार्कोस विलगरा

@DaveClarke मैं करता हूं।

— केविन

Answer 1

मैं गलत हो सकता हूं, लेकिन मैं एल्गोरिदम के इन-प्रैक्टिस व्यवहार को समझाने के तरीके के रूप में स्मूथेड विश्लेषण को देखता हूं, जिसमें खराब सैद्धांतिक गारंटी (सिंपलेक्स, के-मीन्स, और इसी तरह) है। मुझे यकीन नहीं है कि व्यवहार में चिकनी विश्लेषण का उपयोग करने का क्या मतलब होगा , विशेष रूप से खराब सबसे खराब स्थिति के प्रदर्शन के साथ विशेष उत्तराधिकारी के उपयोग को सही ठहराने के लिए ("मेरा अनुमानवादी ब्ला ब्ला सबसे खराब व्यवहार है लेकिन एक चिकनी विश्लेषण बताता है कि यह इंगित करता है" व्यवहार आदि में अच्छा करें ")

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समस्या यह है कि अब तक, सुचारू विश्लेषण के लिए बड़ी सफलताएं मौजूदा अभ्यास की व्याख्या करने में रही हैं, इसलिए चिकित्सक केवल यह कहकर प्रतिक्रिया दे सकते हैं कि "यह अच्छी तरह से अच्छा है कि जो कुछ मैं कर रहा हूं वह सब कुछ समझ में आता है" :)। मुझे नहीं पता कि अगर किसी ने स्मूथ विश्लेषण के एक हेटेरो कम-ज्ञात हेरास्टिक BECAUSE का उपयोग करने का फैसला किया।

— सुरेश

औपचारिक सुचारू विश्लेषण बहुत मुश्किल है, कोई कारण नहीं है कि सिद्धांत में किसी को भी इसका अभ्यास नहीं करना चाहिए। दूसरी ओर, यदि आप इसे एक एल्गोरिथ्म (अर्थात् इनपुट अर्ध-यादृच्छिक) का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एक अनुमान के रूप में मानते हैं, तो यह संभवतः हर समय उपयोग किया जाता है।

— युवल फिल्मस

Answer 2

जिस तरह से लोग वास्तविक दुनिया में एल्गोरिदम का विश्लेषण करते हैं, वह अकादमिया से काफी अलग है। एकेडेमिया में लक्ष्य को चलाने के समय पर एक ऊपरी-सही ऊपरी सीमा को ढूंढना है, वास्तविक जीवन में लक्ष्य यह समझना है कि एल्गोरिथ्म कैसे काम करता है, और कौन से ट्वीक्स चलने के समय में सुधार कर सकते हैं। दो मुख्य विधियाँ हैं जो शिक्षा में प्रतिबंधित हैं लेकिन व्यवहार में उपयोग की जाती हैं:

• सन्निकटन की विधि। यहाँ आप एक एल्गोरिथ्म के चल रहे समय का अनुमान लगाने की कोशिश करने के लिए कई सरलीकृत मान्यताओं का उपयोग करते हैं। सैद्धांतिक भौतिकविदों के समान (प्रयुक्त) करते हैं।
• प्रयोग। आप अपना एल्गोरिथ्म चलाते हैं और कई आँकड़ों को मापते हैं - प्रत्येक भाग में कितना समय गया, कितनी बार प्रत्येक फ़ंक्शन को बुलाया गया, कितनी बार प्रत्येक शाखा को चलाया गया, और इसी तरह। इस जानकारी का उपयोग एल्गोरिथ्म को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। प्रयोग का उपयोग यह पता लगाने के लिए भी किया जाता है कि एल्गोरिथ्म के कार्य का विश्लेषण करते समय किए गए कुछ अंदाजे हैं या नहीं।

उस ने कहा, मुझे नहीं लगता कि संबंधित शैक्षणिक प्रकाशन में कुछ भराव पाठ जोड़ने के अलावा, एक एल्गोरिथ्म का अभ्यास करना बहुत आम है। फोकस या तो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पर है या निम्न-स्तरीय अनुकूलन पर, विषय वस्तु पर निर्भर करता है।

अंत में, सुचारू विश्लेषण एक ऐसा अनुमान है, जिसका उपयोग यह समझाने के लिए किया जा सकता है कि एल्गोरिदम व्यवहार में बेहतर काम क्यों करता है, जो कि उनके सबसे खराब मामले से बेहतर होगा - जैसे कि कुछ इनपुट कुछ अर्थों में "यादृच्छिक" हैं। यह अनुमानी एल्गोरिथ्म के व्यवहार को अनुमानित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है यदि कोई सन्निकटन की विधि का उपयोग कर रहा है।

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"शिक्षा में लक्ष्य एक provably सही ऊपरी चल रहा समय पर बाध्य मिल रहा है जबकि" - जो है एक लक्ष्य है, नहीं लक्ष्य। औसत केस विश्लेषण पर भी बहुत काम किया गया है, भले ही औसत सीएस छात्र इसे ज्यादा नहीं देख सकता है (क्योंकि यह अपेक्षाकृत कठिन है)। "यह समझने के लिए कि एल्गोरिथ्म कैसे काम करता है", यकीनन, शिक्षाविदों में सभी एल्गोरिदम का आधार है।

— राफेल