Текущий выпуск Номер 5, 2025 Том 17

Все выпуски

Результаты поиска по 'сложность':
Найдено статей: 89
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 4, с. 669-671
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 4, с. 821-823
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 6, с. 1341-1343
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 5, с. 757-760
  9. Стёпкин А.В.
    Использование коллектива агентов для распознавания графа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 525-532

    В работе рассматривается задача распознавания графов коллективом агентов. Два агента-исследователя одновременно передвигаются по графу, считывают и изменяют метки элементов графа, передают необходимую информацию агенту-экспериментатору, который строит представление исследуемого графа. Построен алгоритм распознавания линейной (от числа вершин графа) временной сложности, квадратичной емкостной сложности и коммуникационной сложности равной O(n2·log(n)), где n — число вершин графа. Для распознавания два, передвигающиеся по графу, агента используют по две различные краски (всего три краски). Алгоритм основан на методе обхода графа в глубину.

    Ключевые слова: распознавание графа, коллектив агентов.
    Просмотров за год: 4. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  10. Гаврилов С.В., Матюшкин И.В.
    Статистический анализ блочно-поворотного механизма Марголуса в клеточно-автоматной модели диффузии в среде с дискретными особенностями
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1155-1175

    Предложено обобщение блочного клеточного автомата Марголуса на гексагональную сетку. Проведена статистическая обработка результатов вероятностных клеточно-автоматных вычислений для ряда модификаций схемы, решающей тестовую задачу диффузии вещества. Показано, что выбор блоков в виде гексагонов на 25% эффективнее, чем в виде Y-блоков. Показано, что алгоритмы имеют полиномиальную сложность, причем степень полинома для параллельных вычислителей лежит в пределах 0.6÷0.8, а для последовательных — в пределах 1.5÷1.7. Исследовалось влияние внедренных в поле клеточного автомата дефектных ячеек на скорость сходимости.

    Ключевые слова: диффузия, метод моделирования, дискретные особенности, блочные клеточные автоматы, окрестность Марголуса, гексагональная сетка.
    Просмотров за год: 8. Цитирований: 4 (РИНЦ).
Страницы: предыдущая следующая последняя »

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2025 Институт компьютерных исследований