Average-Case Analyse von Algorithmen auf der Basis von Spursprachen

基于跟踪语言的算法的平均情况分析

• 批准号: 166567075
• 负责人: Professor Dr. Markus Nebel
• 金额: --
• 依托单位: Arbeitsgruppe Bioinformatik und Medizinische Informatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2009-12-31 至 2012-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/166567075?language=en
• 关键词: Average; Case; Analyse; von; Algorithmen

Die Ressourcen (Speicherplatz, Rechenzeit, ...), die ein Programm (Algorithmus) zur Lösung seiner Aufgaben benötigt, werden in der Informatik zu verschiedenen Zwecken untersucht. Betrachtet man beispielsweise die Rechenzeit, die ein Algorithmus zur Lösung eines Problems für die schwierigste aller Eingaben benötigt (Worst-Case), so lässt dies Rückschlüsse auf die Komplexität des behandelten Problems zu, vor allem dann, wenn man hierbei die effizientesten Algorithmen betrachtet. Bestimmt man den Erwartungswert des Ressourcenverbrauchs (Average-Case), so kann man unter der Annahme typischer Eingaben eine Empfehlung aussprechen, welcher Algorithmus seine Aufgabe im Durchschnitt (beispielsweise hinsichtlich der benötigten Zeit) am billigsten löst und von daher bevorzugt eingesetzt werden sollte. Analysen, die solche Erwartungswerte bestimmen, sind jedoch mathematisch anspruchsvoll und sehr aufwendig und gelten nur für die bei der Analyse gemachten Annahmen hinsichtlich der Eingabeverteilung. Für die praktische Anwendbarkeit der erzielten Ergebnisse müssen die realen Eingaben diese Annahmen widerspiegeln, was selten der Fall bzw. oft auch einfach nur unbekannt ist. Das hier beschriebene Vorhaben möchte deshalb zwei Nachteile der Average-Case Analyse mindern helfen: 1. Durch die Bereitstellung eines Analysewerkzeuges soll ein Großteil der für eine Average-Case Analyse notwendigen Schritte automatisiert durchgeführt werden können, 2. wobei die zur Analyse herangezogene Verteilung der Eingabedaten aus den Daten der praktischen Anwendung extrahiert werden, wodurch ein Anwendungsbezug der Ergebnisse garantiert wird. Wir greifen dabei auf einen neuen Ansatz für die Analyse von Algorithmen zurück, der in Einzelfällen bereits erfolgreich zum Einsatz kam. Im hier beantragten Projekt sollen nun die Grundlagen vorangetrieben werden, auf deren Basis später ein entsprechendes Werkzeug aufgebaut werden kann.

Die Ressourcen（Speicherplatz，Rechenzeit，.），只有一个小块（小块）的Lösung seiner Aufgaben benötigt，韦尔登在信息学中被验证为Zwecken untersucht。Betrachtet man beispielsweise die Rechenzeit，die ein pummus zur Lösung eines Problems für die schwierigste阿勒Eingaben benötigt（Worst-Case），so lässt dies Rückschlüsse auf die Komplexität des behandelten Problems zu，vor allem dann，wenn man hierbei die effizientesten problems betrachtet.在对平均值的估计中，人们可以在Annahme输入一个新的值后，在Durchschnitt（beispielsweise hinsichtlich der benötigten Zeit）中增加一个新的值，并在韦尔登中增加一个新的值。分析，该解决方案的最佳估计，是一个令人惊讶的和sehr aufendig和gelten努尔fr die bei der Analyse gemachten Annahmen hinsichtlich der Eingabeveritilung。为了使这一事实更加真实，我们必须在秋天的时候就开始讨论这一问题。也经常有一个人不知道。本文将介绍两种常用的案例分析方法：1.因此，一个Analysewerkzeuges soll ein Großteil der für eine Average-Case Analyse notwendigen Schritte automatisiert durchgeführt韦尔登können，2。本文通过对实用韦尔登数据的分析，得出了一个实用齿轮的可靠性保证。我们需要一个新的分析工具来分析这些问题，这个工具可以帮助我们找到答案。在一个复杂的项目中，只有基本的韦尔登才能被使用，而在基础上，一个完整的工具韦尔登可以被使用。

项目成果

Algebraic and Combinatorial Properties of Common RNA Pseudoknot Classes with Applications

• DOI: 10.1089/cmb.2011.0094
• 发表时间: 2012-10
• 期刊: Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology
• 作者: M. Nebel;Frank Weinberg