Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68
почта: fes@hse.ru
Под науч. редакцией: М. Ю. Архипова, В. Е. Афонина
М.: Русайнс, 2024.
Simachev Y. V., Fedyunina A., Drapkin I. M.
Economy of Region. 2024. Vol. 20. No. 4. P. 1074-1086.
Goryainova E. R., Goryainov V. B.
In bk.: 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). IEEE, 2024. P. 1-5.
Аналитические записки. 1. Банк России, 2024. № 10.
Аннотация доклада:
При анализе ресурсной эффективности алгоритмов актуальным является получение результатов, позволяющих прогнозировать их ресурсные затраты, в том числе и трудоёмкость, при решении различных задач в данной проблемной области. Общепринятым является подход, связанный с введением функции трудоёмкости, как функции длины входа алгоритма, причём прогнозирование по изменению длин входов осуществляется на основе трудоёмкости в среднем, а прогнозирование на фиксированной длине входа — по трудоёмкостям в лучшем и худшем случаях. Прогнозирование по трудоёмкости в худшем случае (гарантированная оценка сверху) даёт почти всегда сильно завышенные результаты, а прогнозирование по трудоёмкости в среднем не учитывает информацию о варьировании, что не обеспечивает необходимую точность прогноза. Кроме того, при разработке алгоритмов для программ, функционирующих в режиме реального времени, возникает задача обеспечения стабильности расчётов по времени. При этом в качестве оценки стабильности по времени программной реализации алгоритма может быть использована и количественная оценка его информационной чувствительности. В связи с этим, в аспекте проблематики прогнозирования временной эффективности для программных реализаций алгоритмов и оценки их стабильности по времени представляет интерес задача введения и сравнительного анализа различных количественных оценок информационной чувствительности.
В докладе рассматриваются количественные оценки информационной чувствительности алгоритмов, полученные на основе исследования функции трудоёмкости аппаратом теории вероятностей, и особенности их применения, приводятся экспериментальные данные и результаты сравнительного анализа различных оценок.
2011_Презентация_Ульянов_НИУ_ВШЭ.ppt
Рабочий язык: русский-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Руководители семинара: д.т.н., проф. Алескеров Фуад Тагиевич, д.т.н.,
проф. Подиновский Владислав Владимирович.
Соруководитель семинара - д.т.н., проф. Миркин Борис Григорьевич,
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------