AS的一些优化计算方法
as-if-serial规则
as-if-serial规则as-if-serial规则是指在并行计算中,将并行系统的执行视为串行执行的结果。
这条规则的提出主要是为了简化并行程序设计和优化,并使得程序员能够以串行方式编写并行程序。
以下是一些关于as-if-serial规则的参考内容:1. 概念解释:- as-if-serial规则是由计算机科学家提出的,并且是程序语义和优化的重要原则之一。
- 该规则允许并行系统在保持程序的可观察行为不变的同时进行重排序和转换优化。
- as-if-serial规则的目的是为了消除并行编程中可能产生的竞态条件和不确定性。
2. 顺序一致性:- as-if-serial规则与顺序一致性存在紧密联系。
- 顺序一致性是一种内存模型,要求对所有进程的操作都按照程序中指定的顺序执行。
- as-if-serial规则保证了程序在并行执行时的结果与顺序执行结果一致,即保持了顺序一致性。
3. 并行程序设计:- 使用as-if-serial规则编写并行程序可以大大简化程序的设计和调试过程。
- 开发人员可以按照串行编程的方式来编写并行程序,而无需担心程序执行的并行性。
4. 代码重排序:- as-if-serial规则允许编译器和处理器对程序中的指令进行重排序,以提高程序的并行性和性能。
- 编译器和处理器可以在保持程序语义不变的前提下重新排列指令的执行顺序。
- 重排序可以包括指令级重排序、内存访问重排序和线程间重排序等。
5. 内存可见性:- as-if-serial规则保证了并行系统中的内存可见性。
- 内存可见性是指线程对共享变量的修改对其他线程是可见的。
- as-if-serial规则确保程序在并行执行时,各个线程之间的内存操作按照串行执行的结果得到处理。
6. 优化技术:- as-if-serial规则的应用为程序的优化提供了机会。
- 编译器和处理器可以利用as-if-serial规则对程序进行重排序和转换,以提高性能。
用均匀设计和响应面法优化絮凝处理As(V)废水的研究
2 0 1 3年 9月
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Vo 1 . 3 5 No . 3
Se p .2 01 3
Na t u r a l S Xi a n g t a n Un i v e r s i t y
f e r r i c s u l f a t e ( P F S J a n d p o l y a l u mi n u m f e r r i c c h l o r i d e ( P AF C) wa s s t u d i e d b y a c o mb i n a t i o n o f u n i f o r m d e 。 s i g n ( UD)a n d r e s p o n s e s u r f a c e me t h o d o l o g y ( R S M) .T h r e e f a c t o r s wa s s e t :A s ( V )i n i t i a l c o n c e n t r a t i o n 【 0 . 5 5~ 5 . 2 0 mg / L l - d o s a g e o f c o a g u l a n t ( 5 0 3 0 0 mg / Ll a n d wa s t e w a t e r p H v a l u e ( 6 . 0 ~9 . 0 l I t h r e e
型. 且 模 型 的预 测 效 果 良好 . 优 化 实 验 结 果 达 到 了预 期 目的 . 关 麓 词: 絮凝 l As ( V) # 均匀设计; 响应 面 优 化
文献 标 识 码 : A 文章 编 号 : 1 0 0 0—5 9 0 0 ( 2 0 1 3 ) D 3 —0 0 7 9—0 6
AS树脂基聚合物防腐涂层的制备和性能研究
AS树脂基聚合物防腐涂层的制备和性能研究摘要:AS树脂基聚合物防腐涂层广泛应用于各种工业设备和建筑结构中,以提供保护材料免受环境中的腐蚀和损坏。
本文旨在研究AS树脂基聚合物防腐涂层的制备方法和技术,并评估其性能。
实验结果表明,通过选择合适的AS树脂和添加剂,采用适当的涂层工艺,可以得到具有优异耐腐蚀性、良好附着力和长期稳定性的防腐涂层。
1. 引言AS树脂基聚合物防腐涂层以其卓越的性能在工业设备和建筑结构中得到广泛应用。
其主要作用是提供坚固的保护层,防止材料在酸碱、盐雾和湿度等恶劣环境条件下的腐蚀和损坏。
因此,对AS树脂基聚合物防腐涂层的制备方法和性能进行研究具有重要意义。
2. 制备方法AS树脂基聚合物防腐涂层的制备方法主要包括原材料的选择、配方设计和涂覆工艺的优化。
首先,选择具有良好耐腐蚀性和化学稳定性的AS树脂作为基体。
其次,添加适量的填料和添加剂,以提高涂层的强度和耐候性。
最后,通过调整涂层的涂布剂和干燥工艺参数,得到光滑、均匀且具有良好附着力的防腐涂层。
3. 性能评估为了评估AS树脂基聚合物防腐涂层的性能,需进行多种性能测试。
首先,通过电化学测量技术,测定涂层的耐腐蚀性,包括极化曲线和电化学阻抗谱等。
结果显示,AS树脂基聚合物防腐涂层具有良好的耐腐蚀性,能够有效阻隔介质中的卤素离子和酸碱物质对基材的侵蚀。
其次,使用扫描电子显微镜观察涂层的表面形貌和结构,评估其均匀性和紧密性。
此外,还需要对涂层的耐候性、耐磨性和附着力进行测试,以验证其长期稳定性和实际应用价值。
4. 影响因素AS树脂基聚合物防腐涂层的性能受多种因素影响。
首先,树脂的选择和含量对涂层的性能有重要影响,高性能树脂能够提供较好的耐腐蚀性和耐磨性。
其次,填料和添加剂的选择和添加量能够改善涂层的强度和耐候性。
此外,涂布剂和涂布工艺参数的选择对涂层的附着力和表面质量具有重要影响。
因此,在制备AS树脂基聚合物防腐涂层时需要综合考虑这些因素,并进行适当的优化。
蚁群优化算法及其理论进展
蚁群优化算法及其理论进展摘要:蚁群优化算法作为一种新的智能计算模式,近年来在理论研究上取得了丰硕成果。
本文主要阐述蚁群优化算法的研究成果,论述了算法在离散域、连续域问题上的理论进展,然后对收敛性研究做了介绍。
最后,阐述了蚁群优化算法的发展趋势。
关键词:蚁群算法离散域连续域收敛性中图分类号:tp301.6 文献标识码:a 文章编号:1674-098x(2012)04(a)-0032-021 引言意大利学者dorigo[1]等人根据真实蚂蚁觅食行为,提出了蚁群优化算法的(aco)最早形式—蚂蚁系统(as),并应用在tsp旅行商问题中。
该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性。
as算法提出之后,其应用范围逐渐广泛,已经由单一的tsp领域渗透到了多个应用领域[2],算法本身也不断完善和改进,形成了一系列改进aco算法。
2 蚁群算法理论研究2.1 基本蚂蚁算法与真实蚂蚁觅食行为类似,基本蚁群算法主要包括路径选择和信息素更新两个步骤。
以蚁群算法求解tsp问题为例[1]:tsp问题可表述成,旅行商走完n个城市有多种走法,每周游完所有城市可得长度为i的路径,它们构成解的集合。
而每个解是依次走过n个城市的路径距离构成的集合,可表示设是在第g次周游中城市i上的蚂蚁数。
在算法周游过程中,每只蚂蚁根据概率转换规则生成一个有n步过程的行动路线,整个算法的周游过程以g为刻度,。
其中是预先设定的算法最大周游次数,当所有蚂蚁移动一次后,周游次数计数器加1。
经过次周游,基本可找到一条最短路径。
设,np为算法中总蚂蚁数。
基本步骤为:算法开始时,每条路径上初始信息素设置为常数,并对每只蚂蚁设置随机起始城市。
蚂蚁移动过程中,从城市i选择移动到城市j主要是根据概率启发公式(1)来完成,每次选择的城市都是从可选城市列表中取出。
(1)其中为启发优先系数且。
可以改变信息素与启发优先系数的相对重要性。
如果则最近的城市容易被选择,这类似经典的随机贪婪算法。
基于分布式架构的AS组网优化研究
22UD 功能实体 . C
UDC架 构 下 I S 元 从 逻 辑 上 可 以 分 为 以 下 四 M 网
【 关键 词 】 I A U C 分 布 式架 构 MS S D
1 引言
目前 ,中 国移 动 C M— MS I 网络 已经在 全 国 范 围内
投入 商 用 ,面 向 移 动及 铁 通 固 网用 户提 供 了 包括 统 一
着用 户数 不断增加 ,跨A 调用将带来极 大的额外开销 。 S ( 3)网络可 扩展 性差 :随 着业 务不 断发 展 ,网络 规 模 进一 步加 大 ,必 将不 断 新增 As 设备 ,组网 趋于 复 杂 ,用 户分配 不平均 以及 跨平 台调用 情况 更加突 出 。 ( 4)容 灾 建 设 难度 大 :如 同传 统 网络 容 灾 建 设 所 遇 到 的困 境一 样 ,多AS 台容 灾 如采 用 “ 平 ~+1 ”方
( )A o c y( 子性 ):指事 务 中的操 1 tmi t 原 i
作 ,或 者都 完成 ,或 者都 取消 。 ( 2)Co s tn y( ni e c 一致 性 ):指 事 务中 的 s
操 作 保 证 数 据 库 中 的数 据 不会 出现 逻 辑 上不 一
一
般 架构
…
UDC架构
管理 为指 导 方 向 ,借 鉴 于 3 P_中UDC ( e aa GP 1 Us rd t
Co v r e c ,用户 数 据融 合 )架构 ,提 出了 对AS n egn e 的 分布 式组 网的解 决方案 。
( 存 在 跨 A 业 务 调 用 :个 别 业 务 ( 统 一 2) S 如
基于 分布 式 架构 的 AS 网优化 研 究 组
应用响应面法优化AS1.398中性蛋白酶的双水相萃取条件
关键词 : 双水相萃取 ; 响应面分析 ; P G; 柠檬酸钠 ; A 13 8中性蛋 白酶 E S .9
中 图分 类 号 : T 1 QS 5 文 献 标 识码 : A
A 1 3 8中性 蛋 白酶 可广 泛应 用 于皮 革 脱 S .9
并进 行优 化 _ , 以 很 少 的 实 验数 量 和 时 间 对 2 能 J
配 的影响 , 并进一 步采用 响应面分 析方法 优化萃 取条件 , 建立 数学模 型 .
容量大 、 能耗低 、 易连续化操作和工程放大等优
点 , 近年 来越 来越 多 地应 用 于 酶 的分离 纯 化 , 在 特别 是双水 相体系 的生物 亲和性 , 以使 初步 纯 可 化 的酶 液 直 接 用 于 后 续 生 产 中 , 操作 趋 于 简 使 便.
=
在 相 比 R =lp ,H=7 5条 件 下 , . 考察 粗 酶
75 3 . 、5℃ 条 件 下 , 分 钟水 解 酪 素 产生 1/ 每 l g
质量浓度对酶萃取分配的影响, 结果见表 2 .
表 2 粗酶液质 量浓度 对酶分配 的影响
( 粗酶 ) ( ・ ) 分 配 系 数 K 萃 取 率 Y/ 纯 化 倍 数 /g L %
因素和响应值之间的回归方程 . 正交设计法” 与“
不 同, 应 面 分 析 ( epneS r c nls , 响 R so s uf eA a i a ys R A 方法 以 回归 方法 作 为 函 数估 算 的工 具 , S) 将
多 因子 试验 中 因子 与试 验 结 果 的相 互关 系用 多
摘 要 : 选择 P G柠檬 酸钠双水相体 系对 A 138中性蛋 白酶粗酶液进行 萃取 纯化研 究 , E- S .9 考察
BGPAS路径长度限定规则设计思考与实践以及多路径选择策略优化方法
BGPAS路径长度限定规则设计思考与实践以及多路径选择策略优化方法背景:在大规模网络中,BGP(Border Gateway Protocol)是一种常用的互联网路由协议,用于在自治系统(AS)之间交换网络前缀信息。
BGP 路由器使用AS路径来决定最佳路由,并根据这些路径来发送和接收路由信息。
为了优化网络性能和资源利用,制定合适的BGPAS路径长度限定规则和多路径选择策略至关重要。
一、BGPAS路径长度限定规则设计思考与实践1. 设计原则在设计BGPAS路径长度限定规则时,应考虑以下原则:a. 网络拓扑结构:不同的网络拓扑结构可能需要不同的路径长度限定规则。
例如,在星型拓扑结构中,可以设置较短的路径长度限制以确保流量从核心节点到外围节点的顺利传输。
b. 网络负载均衡:路径长度限定规则应该鼓励网络负载均衡,避免某些路径过载而导致网络拥塞。
因此,应考虑在路径选择中增加路径长度限制,使流量在不同路径间分布均匀。
c. 安全性:路径长度限定规则应该考虑网络的安全性。
限制路径长度可减少潜在的恶意路由和攻击。
例如,如果限定AS路径长度不超过3,可以防止路由环路的形成。
2. 实践案例以下是常见的BGPAS路径长度限定规则实践案例:a. 最短路径优先规则:保留默认的路径选择机制,选择AS路径长度最短的路由作为最佳路由。
这是最常见的路径选择策略,可以为网络提供较好的性能和稳定性。
b. 加权规则:除了考虑AS路径长度外,还考虑其他因素,如带宽、延迟等。
通过为不同的因素设置权重,可以根据实际需求来选择最佳路径。
c. 自定义规则:根据特定需求,自定义AS路径长度限定规则。
例如,针对特定的应用流量或业务需求,可以设置更严格或更宽松的路径长度限制。
二、多路径选择策略优化方法1. ECMP(Equal Cost Multi-Path)策略ECMP是一种基于等值开销的多路径选择策略,即多个路径的开销相同。
这种策略可以提高网络利用率和负载均衡。
as3 system类的gc方法
GC(Garbage Collection)是AS3系统类中的一个重要方法,它负责释放不再使用的内存,帮助程序更有效地利用系统资源。
在本文中,我们将介绍GC方法的原理、用法和注意事项,希望能帮助读者更深入地了解AS3的内存管理机制。
一、GC方法的原理在AS3中,内存的分配和释放由垃圾回收器(Garbage Collector)来负责。
垃圾回收器会定期扫描程序中的内存,找出不再使用的对象,并将其释放。
GC方法就是用来手动触发垃圾回收器的工作,加快内存的释放过程,提高程序的执行效率。
二、GC方法的用法在AS3中,使用GC方法很简单,只需要调用flash.system.System类的gc()方法即可。
例如:```actionscriptimport flash.system.System;System.gc();```这样就可以手动触发垃圾回收器的工作了。
需要注意的是,GC方法的调用并不一定会立即释放内存,具体的释放时机取决于系统的负载和垃圾回收器的算法。
三、GC方法的注意事项虽然GC方法可以帮助程序释放内存,提高执行效率,但在实际使用中还是需要注意一些问题。
1. 不要滥用GC方法。
频繁地调用GC方法会增加系统的负担,降低程序的性能。
2. 尽量让垃圾回收器自动工作。
通常情况下,AS3的垃圾回收器能够很好地管理内存,不需要手动干预。
3. 谨慎处理循环引用。
循环引用是指两个或多个对象相互引用,导致它们不会被垃圾回收器识别为“垃圾”。
这种情况下,即使调用了GC 方法也不能释放内存。
需要在程序设计时避免循环引用的情况。
四、GC方法的适用场景虽然在大多数情况下不需要手动调用GC方法,但也有一些特殊情况下可以使用它来优化程序的性能。
1. 执行了大量的资源释放操作之后,可以调用GC方法来加快内存的释放。
2. 在程序中切换了大量的资源,比如加载了大量的图片、声音等,可以在资源切换完成之后调用GC方法。
GC方法是AS3系统类中的一个重要方法,它能够帮助程序更有效地管理内存,提高系统的执行效率。
北京棒杆菌AS 1.299发酵生产蛋氨酸的营养条件优化
图1 标准曲线图 不同碳源及碳源浓度对菌体浓度和蛋氨酸产量的影响图2 不同碳源对蛋氨酸产量和菌体浓度的影响图图3 不同葡萄糖浓度对蛋氨酸产量和菌体浓度的影响图2.3 不同氮源及氮源浓度对菌体浓度和蛋氨酸产量的影响1:0.4%(NH4)2SO4和0.1%尿素;2:0.4%(NH4)2HPO 0.1%尿素;3:0.25%(NH4)2SO4和0.25%(NH4)2HPO4;4:0.5%尿素;5:0.5%(NH4)2HPO4;6:0.5%(NH4)2SO4图5 不同尿素浓度对蛋氨酸产量和菌体浓度的影响图2.4 不同浓度金属离子对菌体浓度和蛋氨酸产量的影响图7 不同生物素浓度的作用图2.6 营养条件正交实验结果分析从表2中可以看出,碳源、氮源、金属离子和生物素对蛋氨酸产量的影响大小为C>A>B>D,金属离子的影响最大,其次是葡萄糖和尿素,影响最小的是生物素,最佳条件组合为A2B1C2D3,即葡萄糖8%、尿素%、MgSO4·7H2O 0.07%、生物素5 µg/100 mL,此条件下蛋氨酸产量为2.326 g/L。
表2 L9(34)正交试验因素水平表实验因素与水平A 葡萄糖/%B尿素/%CMgSO4·7H2O/%D 生物素/(µg /100 mL)蛋氨酸/(g/L 1(7)1(0.4)1(0.06)1(4)2.124 12(0.5)2(0.07)2(5)2.212 13(0.6)3(0.08)3(6)2.112 2(8)1232.326 22312.175 23122.229 3(9)1322.120 32132.113 33212.256 6.4486.5706.4666.5556.7306.5006.7946.5616.4896.5976.4076.5512.1502.1902.1552.1852.2432.1672.2642.1872.1632.1992.1362.1840.0930.0320.1280.003 结论本文采用北京棒杆菌AS 1.299为出发菌株发酵生产蛋氨酸,研究了葡萄糖、乳糖、蔗糖、麦芽糖以及XIANDAISHIPIN/粗茶淡饭, 吃得到老; 粗布棉衣, 穿得到老。
acos和asoas公式
acos和asoas公式
ACOS和ASOAS是两个不同的公式,分别用于计算广告投放和搜索引擎优化的效果。
ACOS(广告成本销售比率)是用来衡量广告投入与销售产出的关系的公式。
它计算的是广告费用占销售额的比例,公式为:ACOS =总广告支出/广告带来总销售额 x 100。
这个比值越低,说明广告投放的效果越好。
ASOAS(搜索引擎优化评估标准)是一个用来评估搜索引擎优化效果的公式。
它计算的是搜索引擎优化效果与搜索引擎营销成本的比值,公式为:ASOAS =搜索引擎优化效果/搜索引擎营销成本。
这个比值越高,说明搜索引擎优化的效果越好。
需要注意的是,这两个公式在使用时需要考虑到具体的业务情况和数据来源,并注意数据的准确性和可靠性。
地震信号信噪比计算公式as和an
地震信号信噪比计算公式as和an摘要:一、地震信号信噪比的计算公式1.信噪比的概念2.地震信号的特点3.信噪比计算公式as 和an 的推导二、信噪比在地震信号处理中的应用1.提高地震信号的清晰度2.辅助地震事件定位3.优化地震数据分析正文:地震信号信噪比计算公式as 和an 是在地震信号处理领域中,用于衡量地震信号中有效信号与噪声比例的重要参数。
信噪比是指信号功率与噪声功率之比,通常用分贝(dB)表示。
在地震信号处理中,信噪比的高低直接影响到地震事件定位的准确性和地震数据分析的效果。
信噪比的概念源于通信领域,用于描述信号传输过程中信号与噪声的比例关系。
在地震信号处理中,地震信号的信噪比反映了地震事件在地震信号中的强度和地震信号受到噪声影响的程度。
地震信号的信噪比越高,地震事件的强度越强,地震信号受到噪声的影响越小,地震事件定位和分析的准确性就越高。
地震信号的信噪比计算公式as 和an 是在地震信号处理中常用的两种计算方法。
其中,as 表示地震信号的振幅平方与噪声振幅平方之比,an 表示地震信号的振幅平方除以噪声振幅平方。
这两种计算方法在地震信号处理中都有广泛的应用,可以根据地震信号的实际情况和处理需求选择合适的计算方法。
在地震信号处理中,信噪比的高低直接影响到地震事件定位的准确性和地震数据分析的效果。
高信噪比的地震信号可以提高地震事件的定位精度,有助于更准确地确定地震事件的位置,从而为地震预警和防灾减灾提供更有价值的信息。
此外,信噪比还可以用于优化地震数据分析,提高地震信号的清晰度,有助于科学家更准确地分析地震事件的特征和规律。
总之,地震信号信噪比计算公式as 和an 在地震信号处理中具有重要的应用价值,可以帮助科学家更准确地分析地震信号,为地震预警和防灾减灾提供更有价值的信息。
《as描述统计》课件
2 规模性AS描述统计
按照AS的规模大小进行分类和统计,了 解不同规模AS的特点和发展情况。
4 性能性AS描述统计
按照AS的性能指标进行分类和统计,了 解不同性能AS的特点和优化方法。
AS描述统计在网络运维中的应用
故障排查
通过AS描述统计分析网络中的 AS信息,快速定位和解决故障 问题。
性能优化
基于AS描述统计结果,优化网 络运行和流量分配,提升网络 性能。
总结AS描述统计的重要性及应用价值
AS描述统计是了解互联网结构、优化网络拓扑和提升网络性能的重要手段,具有广泛的应用价值和研 究意义。
《AS描述统计》PPT课件
向大家介绍Autonomous System(AS)的基本概念和组成部分,并探讨AS 描述统计的重要性和应用场景。
AS描述统计的基本原理与方法
数据收集
利用BGP数据和路由表信息收集AS描述统 计所需的数据。
可视化展示
通过图表、图形等可视化方式展示AS描述 统计的结果,提高数据可理解性。
了解AS号码与IP地址的对应关 系
AS号码与IP地址是互联网中两个重要的标识符,了解它们之间的对应关系有 助于进行AS描述统计和网络流量分析。
掌握AS描述统计的分类方法
1 区域性AS描述统计
按照地理区域划分AS,并进行统计和分 析,了解不同地区的AS特点。
3 功能性AS描述统计
按照AS的功能类型进行分类和统计,了 解不同功能AS的特点和应用场景。
分析与计算
对收集到的数据进行统计分析和计算,得出 相关指标和描述统计结果。
解读与应用
对AS描述统计结果进行解读并应用于网络 运维、网络规划和网络安全等领域。
AS描述统计的数据收集方法
as6081测试标准
as6081测试标准摘要:一、artioscad 软件概述1.软件背景2.主要功能3.适用行业二、安装与启动1.系统要求2.安装步骤3.启动与登录三、基本操作与界面介绍1.界面布局2.工具栏与快捷键3.菜单栏与功能模块四、模型创建与编辑1.创建新模型2.编辑模型参数3.导入与导出模型五、参数设置与调整1.参数分类2.参数调整方法3.参数对模型影响六、分析与优化1.分析工具2.优化方法3.结果展示七、输出与报告1.输出格式选择2.报告内容定制3.导出与分享正文:一、artioscad 软件概述artioscad 是一款专业的计算机辅助设计(CAD)软件,主要用于工程制图、产品设计、模具制造等领域。
该软件凭借其强大的功能和易用性,受到了广大用户的喜爱。
二、安装与启动1.系统要求:artioscad 软件支持Windows 操作系统,要求CPU 主频至少为2.0GHz,内存至少为4GB,硬盘空间至少为20GB。
2.安装步骤:首先,用户需要下载软件安装包;然后,双击安装包进行解压;接着,运行安装程序,按照提示完成安装过程。
3.启动与登录:安装完成后,用户可以双击artioscad 图标启动软件;在登录界面输入用户名和密码,即可进入软件主界面。
三、基本操作与界面介绍1.界面布局:artioscad 软件界面分为工具栏、菜单栏、状态栏和绘图区四个部分,用户可以根据需要调整界面布局。
2.工具栏与快捷键:工具栏上列出了各种常用工具,用户可以通过鼠标点击或使用快捷键进行操作。
3.菜单栏与功能模块:菜单栏包括文件、编辑、视图、插入、格式等栏目,用户可以通过菜单栏访问各种功能模块。
四、模型创建与编辑1.创建新模型:用户可以通过菜单栏的“文件”→“新建”命令创建新模型。
2.编辑模型参数:用户可以对模型的各个参数进行调整,如尺寸、形状、颜色等。
3.导入与导出模型:用户可以导入现有模型或导出模型为其他格式,如DWG、STEP 等。
数值计算中的外推算法
数值计算中的外推算法在数值计算中,外推算法是一种递归的数值积分方法,它可以通过对多个不同步长的数值解进行线性组合来提高积分结果的精度。
外推算法在航天、地球科学等领域中有着广泛的应用,同时也是许多现代数学工具和库中常见的优化方法。
一、基本原理外推算法的基本思路是通过逐步增加步长,依次得到一系列逐渐精细的数值解,并利用这些数值解之间的关系进行线性组合以获得更高阶的精度。
设f(x)是要计算的积分函数,T(ℎ)是仅使用步长ℎ计算出的数值近似,S(ℎ)是更高阶的数值近似。
则可以通过外推算法递推得到更高阶精度:S1(ℎ)=T(ℎ)$S_{j+1}(h) = \\frac{4^jS_j(h/2) - S_{j-1}(h)}{4^j-1}, \\ \\ j \\ge 1$其中,S j(ℎ)表示使用步长ℎ计算的j阶数值近似,递推公式中的分母4j−1用于消除截断误差。
通过不断增加阶数j,可以逐渐提高积分结果的精度,并且使用递推公式计算新的数值解时,可以充分利用之前的计算结果,减少计算量的同时提高精度。
二、数值实现外推算法是一种比较简单的数值积分方法,可以使用各种编程语言轻松实现。
下面给出一个Python实现的例子,演示如何计算积分结果并观察不同步长之间的误差。
import numpy as npdef f(x):# 计算积分函数return np.sin(x)def Trapezoid(h):# 计算当前步长下的积分结果x = np.linspace(0, np.pi/2, int(np.pi/(2*h))+1)y = f(x)return h*(y[0]/2 + np.sum(y[1:-1]) + y[-1]/2)def Extrapolate(h, k):# 递推计算得到更高阶精度的积分结果T = np.zeros(k+1)S = np.zeros(k+1)T[0] = Trapezoid(h)for j in range(k):S[j] = T[j]/(2**(2*j) - 1)T[j+1] = (4**(j+1)*S[j] - T[j])/(4**(j+1) - 1) S[k] = T[k]/(2**(2*k) - 1)return S[k]for h in [np.pi/8, np.pi/16, np.pi/32]:# 比较不同步长下的积分结果print(f'Trapezoid({h}) =', Trapezoid(h))print(f'Extrapolate({h}, 1) =', Extrapolate(h, 1))print(f'Extrapolate({h}, 2) =', Extrapolate(h, 2))print(f'Extrapolate({h}, 3) =', Extrapolate(h, 3))本例中,首先定义了要计算的积分函数f(x)和Trapezoid函数,用于计算当前步长下的积分结果。
asas的用法否定
asas的用法否定一、asas的用途与功能介绍在计算机科学领域,ASAS(Adaptive Spatial Aggregation Strategy)是一种自适应空间聚合策略,它通过将相似的数据点进行聚合,从而减少数据集的规模,提高计算效率和存储性能。
ASAS利用空间上的近邻关系进行数据压缩和查询加速,被广泛应用于大规模分布式系统、云计算以及物联网等领域。
1. ASAS在大规模分布式系统中的应用在大规模分布式系统中,由于数据量巨大并且存储在多个节点上,常常需要进行聚合操作以便高效地处理和管理数据。
ASAS能够利用局部性原理,在节点之间共享部分聚合结果,从而减少通信开销。
它通过抽象出空间特征,并针对不同场景制定不同的聚合策略,提供了灵活可靠的解决方案。
2. ASAS在云计算中的作用随着云计算技术的进步与普及,人们对于高效处理海量数据、节约成本和提升用户体验要求越来越高。
ASAS能够根据实时需求动态地选择最佳聚合策略,对云端数据进行聚合和压缩操作,从而加速查询响应时间和提高数据处理效率。
3. ASAS在物联网中的发展物联网将海量的传感器节点连接起来形成一个庞大的网络,这些节点产生的数据需要及时处理分析。
ASAS在物联网中具有重要意义,它能够根据传感器节点之间的空间关系,将相似的数据点聚合为一个代表,并减少冗余信息的存储和传输。
这种方式不仅节约了网络带宽资源,还提供了实时监测和智能决策支持。
二、对asas用法的否定观点尽管ASAS在大规模分布式系统、云计算以及物联网等领域具有一系列优势与潜力,也有一些人对其用法提出质疑。
1. 需要适配不同场景ASAS作为一种自适应策略,在不同场景下需要进行适配。
这就要求 ASAS 的部署和调试需要充分地理解底层网络环境和应用特征,否则可能无法达到预期效果。
而且针对不同场景需要开发相应的算法模型,增加了研发难度和技术门槛。
2. 聚合精确度的考量ASAS在聚合过程中会将相似的数据点进行压缩,这样就可能导致部分细节信息的丢失。
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當某個實例透明度小於 100時,也會對播放速率造成影響,所以如果你發現自己 的 Flash播放速率過慢,就去挑出這些透明的實例來吧!
高級優化: 1)for循環 和 while循環 用 while循環將會得到比 for循環更好的效率。然而,從數組中讀取數據,用 forin循環式最好的選擇!
所以我們不推薦使用: for(vari=0;i<1000;i++) { //進行某些操作 }而推薦使用
vari=-1 while(++i<1000) { //進行某些操作 }
for(y=0;y<my;y++) { for(x=0;x<mx;x++) {
i=(y*mx)+x arr[i]=i } }
returnarr }
這段代碼中,並未聲明函數體內的那些變量(那些僅僅在函數內使用的變量)為局 部變量,這使得這些變量被播放器調用的速度更慢,並且在函數執行完畢的時候 仍然耗佔系統資源。
我們並不是說 OOP對遊戲編程不好,只是在某些場合它顯得過於奢侈和多餘。畢 竟有時候「傳統的方法」卻能得到更好的結果。
大體而言,用 OOP是比較好的,因為它讓代碼維護更加簡單。但在後文中,你會 看到有時為了充分發揮 flashplayer性能,而不採用 OOP技術。例如:處理快速 滾動或者計算十分複雜的數學問題。
下面列出的是經過改進的同樣功能的代碼:
functiondoSomething() { varmx=100 varmy=100 varar=newArray()
for(vary=0;y<my;y++) { for(varx=0;x<mx;x++) {
vari=(y*mx)+x arr[i]=i } } returnarr } 這樣一來所有的變量均被定義為了局部變量,他們能夠更快地被播放器調用。這 一點在函數大量(10,000次)循環運行時顯得尤為重要!當一個函數調用結束的 時候,相應的局部變量都會被銷毀,並且釋放出他們佔有的系統資源。
那麼,如果真的需要呈現比較複雜的場景時,你就最好考慮使用位圖實現。雖然 Flash在對位圖的渲染效率上並不是最優越的(比如和 Flash的「兄長」Director 比起來),但豐富的視覺內容呈現只能靠位圖(與位圖同複雜度的矢量圖形渲染速 率非常低)了,這也是很多基於區塊的遊戲中廣泛採用像素圖作 為背景的原因。 順便要提到的是,Flash雖然對 GIF,JPG和 PNG都有所支持,但是渲染速度上 PNG 還是佔有絕對優勢,所以我們建議 flash中的 位圖都儘可能採用 PNG格式。
影片剪輯(MovieClip)的可視性[下面將 MovieClip簡稱為 mc]
您可能會經常碰到這樣一種情況:有大量不可見/屏幕外的 mc等待出場(比如遊 戲中屏幕外的地圖、人物等等)。 要知道,播放器仍然要消耗一定的資源來處理這些不可見/屏幕外的 mc,哪怕他 們是單幀,非播放的狀態。
最好的解決辦法之一是給這些 mc一個空白幀,當他們不出現在屏幕上時,你能 用 gotoAndStop()語句跳轉到這一幀,從而減少播放器對資源的需求。
簡潔與高效的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ碼
書寫出十分簡潔、可以再次調用的代碼(有時可能是面向對象的)是一項精細的工 作,但這需要多年的編程經驗。對於 OOP(objectorientedprogramming,面向 對象的程序設計),有些場合根本利用不到它的優勢,這使得它顯得十分奢侈。 在有限的資源條件下(可能是 flash播放器的原因),通過更先進的方法,像剛剛 提到的 OOP,就可能反而導致令人不滿意的結果。
3.用 unit()或 int()代替取整運算 Math.floor()和 Math.ceil()。比如 var test:uint=uint(1.5);要比 vartest:Number=Math.floor(1.5);快;而 var test:uint=uint(1.5)+1;要比 vartest:Number=Math.ceil(1.5);也快。如 果是 Math.floor(),還可以用位運算(>>0)來代替。比如 vartest:uint=1.5>>0, 比 unit()或 int()更快。
對現有程序進行優化的過程,有時十分的冗長與困難,這與原始代碼的非優化程 度有關,所以在投入大量時間進行代碼優化之前,最重要的是要估計出要在什麼 地方對代碼做出修改或替換。
一個遊戲代碼的最重要的部分就是主循環體,通常情況下該循環體要在 flash 的每一幀上執行,並控制遊戲中的角色屬性和重要的數據參數。而對於主循環體 以外的部分,也可能是次要循環部分,同樣要注意是給其否分配了過多的資源, 而沒有分配給那些更需要資源的核心部分。 通過積累在各處節約出來的時間(可能每處僅僅是幾個毫秒),您會明顯發現自己 的 swf運行得更加穩定,並且遊戲感也大大加強。
在幀頻為 25-35(fps)之間時,onEnterFrame足以很好地執行較複雜代碼,哪怕 你的計算機配置較低。因此,在沒有特殊要求的場合,我們不推薦使用高於 60(fps)的幀頻。
矢量圖與位圖
在處理圖形前,我們一定要做出正確的選擇。Flash能對矢量圖和位圖進行完美 的兼容,然而矢量圖和位圖在播放器中的表現實質卻完全不同。
2)從數組中讀取數據 我們通過測試發現,forin循環的效率大大高於其他的循環方式。參看: arr=[] MAX=5000
//數組賦值 for(i=0;i<MAX;i++) { arr[i]=i } varitem=null
//ForLoop for(vari=0;i<MAX;i++) { item=arr[i] }
就不如: t=getTimer() varfloor=Math.floor varceil =Math.ceil for(vari=0;i<MAX;i++) { num=floor(MAX)-ceil(MAX) }
7)短變量名和長變量名 變量名越短,效率越高。考慮到長變量名也有它的好處(比如,便於維護等), 因此建議在關鍵部位(比如大量循環出現的時候)使用短變量名,最好就 1-2 個字符。
//For循環 for(variinarr) { item=arr[i] }
//While循環 i=-1 while(++i<MAX) { item=arr[i] }
3)向數組中寫入數據(while,for) 可以看到 while循環稍佔優勢。
4)_global(全局)變量同 Timeline(時間軸)變量 我們猜測採用全局變量能提高變量調用速度,然而效果並不像預計的那樣明顯。
請務必記住,這種情況下,簡單的設置可見度屬性為不可見(_visible=false) 是無效的,播放器將繼續按照這些 mc所停留或播放的幀的複雜度來分配資源。
數組 數組在各種需要記錄數據的應用程序和遊戲中都被廣泛的使用。
一個典型的例子就是基於區塊的 Flash遊戲,在這樣一類的遊戲中,地圖有時被 存放成形如 arr[y][x]的二維數組。雖然這是一種很常見的方法,但是如果用一 維數組的話,卻能提高程序的運行效率。另一個重要的方法來提高數組效率是在 數組遍歷的時候使用 forin循環來代替傳統的 for或者 while循環語法。 例如:
基本的優化
一提及代碼優化,我們馬上會聯想到執行速度的改進,而很少去考慮系統資源的 分配。這是因為當今,即使是將被淘汰的計算機,都有足夠的內存來運行我們大 部分的 flash遊戲(128M的內存足以滿足大多數情況的需要,況且,512M的內存 是當今新電腦的基本配置)
變量
在各種重要的代碼優化手段中,有這麼一條:在定義局部變量的時候,一定要用 關鍵字 var來定義,因為在 Flash播放器中,局部變量的運行速度更快,而且在 他們的作用域外是不耗佔系統資源的。
實際上,我們並不推薦給過多的 MoveClip添加這樣的事件,因為這樣做會導致 「無頭緒碼(spaghetticode)」的出現,並且容易導致程序效率明顯降低。
大多數情況下,用單獨一個 onEnterFrame事件就可以解決問題了:用這一個主 循環來執行你所需要的操作。
另一個簡單的辦法是設置一個合適的幀頻:要知道幀頻越高,CPU資源就越緊張。
第一章 AS3的一些優化計算方法 來源:JohnGrdenBlog
1.用乘法來代替除法(當除數可轉化為有限數的時候)。比如 varn:Number= value*0.5;要比 varn:Number=value/2;快。但差別並不是很大。只有在 需要大量計算情況下,比如 3D引擎中差別才比較明顯。
2.用位運算代替除 2或乘 2。比如 10>>1要比 10*2快,而 10<<1要比 10*2快。 從測試來看位運算幾乎比乘除快一倍,但是一般情況下,我們不能選擇位運算, 比如我們就不能用 13>>1來代替 13/2,儘管前者比後者運 算速度更快,但 2者 的運算結果卻不一樣。所以還是要看具體情況。
4.用乘-1來代替 Math.abs()方法。比如 varnn:Number=-23;vartest:Number= nn<0?nn*-1:nn;要比 varnn:Number=-23;vartest:Number= Math.abs(nn);快。
當然還有更多的優化計算的方法。一般來說,低級運算要比高級運算速度;內部 方法比調用其他方法速度快。另外要注意的是,這些方法有的時候可能並一定適 用。
aw附:var變量僅僅在花括號對中才有「生命」,個人認為沒有系統學過編程的 人容易出錯的一個地方:
awMC.onLoad=function(){ varaw=1;
} awMC.onEnterFrame=function(){ //不存在 aw這個變量 } 一段非優化代碼:
functiondoSomething() { mx=100 my=100 ar=newArray()