title: A posteriori analysis and evaluation of algorithms effectiveness
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Антонов Степан Романович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Antonov Stepan Romanovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Романычев Леонид Романович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Romanycev Leonid Romanovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Никифоров Константин Аркадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Nikiforov Konstantin Arkadevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062274
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32401
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Алгоритмы являются одной из важнейших составляющих эффективной программной системы. В больших проектах правильно написанный алгоритм может сэкономить компании миллионы долларов.
  В разработке таких алгоритмов не обойтись без предварительного анализа: нужно уметь оценивать те или иные ресурсы, которые алгоритм потребляет во время работы. Самый распространенный ресурс - это время выполнения алгоритма. Он является важнейшим, так как пользователи не любят ждать. Второй по значимости ресурс - это память. Причем, если время выполнения алгоритма вычисляется как количество базовых операций и связано с функцией трудоемкости алгоритма, то память обычно берется не как суммарное количество памяти, которое потребляет алгоритм, а как количество дополнительной памяти, при этом память связана с функцией объема памяти алгоритма.
  Обычный асимптотический анализ не всегда точен для конечного диапазона длин входов из-за часто больших коэффициентов у компонентов функций ресурсной эффективности.
  В данной работе будет рассмотрен новый подход на основе эмпирического анализа: по данным, полученным экспериментальным путем, будет построена функция доверительной ресурсоемкости (доверительной памяти) с выбранным коэффициентом доверия, а также для упрощения процесса разработана автоматизированная система в виде сайта.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Algorithms are one of the most important components of an effective software system. In large projects, a well-written algorithm can save a company millions of dollars.
  In the development of such algorithms, one cannot do without preliminary analysis: you need to be able to evaluate certain resources that the algorithm consumes during operation. The most common resource is the execution time of an algorithm. It is critical because users don't like to wait. The second most important resource is memory. Moreover, if the execution time of the algorithm is calculated as the number of basic operations and is associated with the function of the complexity of the algorithm, then the memory is usually taken not as the total amount of memory that the algorithm consumes, but as the amount of additional memory, while the memory is related to the function of the memory size of the algorithm.
  Conventional asymptotic analysis is not always accurate for a finite range of input lengths due to the often large coefficients of the components of the resource efficiency functions.
  In this paper, a new approach based on empirical analysis will be considered: according to the data obtained experimentally, a function of confidential resource intensity (confidential memory) with a selected confidence factor will be built, and also an automated system in the form of a site will be developed to simplify the process.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Апостериорный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка эффективности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Левита
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритмы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ресурсоемкость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: объем памяти
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трудоемкость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ресурсная эффективность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: A posteriori analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: efficiency assessment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Levit's algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: resource intensity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: memory size
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: labor intensity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: resource efficiency
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: A posteriori analysis and evaluation of algorithms effectiveness
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Апостериорный анализ и оценка эффективности алгоритмов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: spbu_diploma__8_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32401/1/spbu_diploma__8_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 787,05 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Romanycev_2021.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32401/2/reviewSV_Otzyv_Romanycev_2021.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 204,88 kB