Хакеры сновидений: Архив 1-6 - Lokky

>причём существует предсказатель переходов, (чтобы не выполнять зря маловероятно нужную команду), в зависимости от результата выполнения первой команды, результат второй либо сбрасывается, либо уже готов!

Явная корреляция с предсказателем переходов, который решает, какую из следующих операций вычислять

>

В бытовом реале такой предсказатель переходов реализован скорее через “интуицию“. Значит интуиция точно участвует в конвеерных обсчётах сюжетов. Мысль промелькнула: что если параллелизм реализуется (обсчитывается) тональю (Матрицей), тогда как суперскалярность же реализуется через осознание (в смысле виртуальной машины) -- тогда получаем два в одном флаконе: Матрица взаимодействуя с осознанием, порождает всё многообразие воспринимаемых миров. В результате, темное море осознания (Орёл) -- система параллелизма в вычислениях, тогда как осознание человека -- это суперскалярность.

nexus (#39, 2005-06-02, 20:35:34 )

rezuq,

>Что с этим графом делать? Находить кратчайший путь, или что-то ещё?

>

Скорее всего отыскать экстремум -- в данном случае максимальное время пребывния (предельная вероятность) и в каком из состояний. Вообще, написанные мною формулы пока лишь частный сучай для предельного времени случайного процесса -- его асимптотика в область стационарного режима. В общем случае уравнения зависят от времени, но там алгебраические уравнения выше 4-ого, а их надо ломать численно и пока на это времени нету, чтобы прогу сообразить на все случаи или отыскать в инете. Позже займусь.

>Я так понимаю, что дуги будут весовые. Вес это интенсивность I[m, i] или интенсивность

>

Ты прав, это ориентированный граф с весовыми дугами, где весом является интенсивность I[i]. Что же касательно интенсивностей I[m, i], то это те же самые интенсивности I[i], только выбираются они по принципу что берём только те из них, которые являются входящими для данного узла.

>И ещё неясно: почему “I [i]“ характеризует число событий, приводящих к включению(выключению), а “I [m, i]” скорость поступления событий включения(выключения)? Т.е. в одном случае, число событий, а в другом скорость поступления событий? Ведь скорость должно быть число/время.

>

Недосмотрел. :( Размерность интенсивностей везде будет являться “число событий на время“ -- то есть это скорость поступления событий.

>Если дугами будут сами потоки, то какое к графу имеют отношение вычисленные значения p[m]?

>

Ты прав: дуги и есть потоки событий. Предполагается что потоки задаются изначально в виде характеристической матрицы графа или иначе как матрица переходов. Её как правило довольно легко наблюдать на опыте. Поэтому задача сводиться определить в каком из состояний (то есть в каком узле графа) система будет находиться в тот или иной момент времени. Это будет определяться вероятностью каждого из состояния. Я пока просчитал для стационарного процесса в общем виде. В стационарном процессе вероятность каждого состояния p[m] представляет собой ничто иное как среднее время прибывания системы в данном состоянии.

>можно подробнее разжевать смысл этой формулы? Точнее смысл этого графа. Или пример привести?

>

Рассмотрю пример с одним параметром A = (a). Система с одним параметром может принять два возможных состояния a=0 и a=1, то есть состояние с “выключенным“ параметром “a“ и состояние с “включенным“ параметром “a“. Булеан состоит из двух элементов, значит в графе всего два узла, соединённых двумя дугами. Один узел представляет собой состояние Ф[0], то есть когда a=0, тогда как другой узел -- состояние Ф[1], когда a=1. Каждая дуга представляет поток событий. Существует таким образом всего два потока: “П+” -- поток, направленный от состояния Ф[0] к Ф[1] и включающий параметр “a“; “П-” -- поток, направленный от состояния Ф[1] к Ф[0] и выключающий параметр “a“. Данные потоки характеризуются соответствующими интенсивностями: “I+“ -- интенсивность потока “П+”; “I-“ -- интенсивность потока “П-”. Теперь о входящих потоках. Для узла Ф[0] входящим потоком будет “П-”, а для узла Ф[1] -- поток “П+”. Таким образом: интенсивность входящего в состояние Ф[0] потока будет равна I [0,...] = “I-“, тогда как интенсивность входящего с состояние Ф[1] потока будет равна I [1,...] = “I+“. Здесь под “...“ особенно ничего не подразумевается в случае одного параметра, однако если параметров более одного, то подразумевается индекс входящего потока в узел! Как ты понимешь в случае одного параметра количество входящих потоков в некоторый узел также будет равно единице. Сколько параметров, столько и входящих потоков у узле! В результате, формулы приобретают следующий вид:

Для состояния Ф[0]: p[0] = t[0] = “I-“/ (“I-“+“I+“);

Для состояния Ф[1]: p[1] = t [1] = “I+“/ (“I-“+“I+“).

rezuq (#40, 2005-06-03, 04:18:59 )

>Вспомнил также что СИД на сайте www.lonebird.ru продвигает мысль об отличиях в

>сепарабельности и несепарабельности явлений реала.

честно говоря закон не читал;) но судя по комментам...

>известно из физики, сепарабельность или аддитивность довольно распрастранены среди

>физических явлений природы, значит мы вправе ожидать это и в области сюжетов.

вот практических примеров, как раз, и не хватает...

>Большинство случайных событий, происходящих в реале, не обладают эффектом последействия,

>однако из жизненного опыта можно подчеркнуть также и большое количество событий с

>последействием. Таким образом, можно констатировать возможное наличие двух процессов: с

>одной стороны именно суперскалярность (последовательное с перераспределением операций и

>данных), а с другой стороны параллелизм также вклинивается в повседневность. Надо понять >как они разруливаются между собой. ;)

у меня склонность понимать так: каждая ЦС это процесс, можно ещё объединить разные взаимосвязанные ЦС в один процесс, тогда разные ЦС одного процесса будут нитями процесса (thread, потоками).

По аналогии с ЭВМ получается: на одном процессоре выполняется несколько программ, планировщик операционной системы разделяет время одного процессора между ними на кванты, получается параллелизм (если процессоров у компьютера несколько(SMP-система), то планировщик разделяет время нескольких процессоров), так и человек в реале, занят многими делами параллельно. [Посмотрите список процессов в своём комьютере - количество одновременно запущенных может быть десятки. Обратите внимание ещё на параметр - проценты времени процессора занятые отдельным процессом, окажется, что у большинства процессов он равен нулю. Потомучто процессы ждут какого-то события, т.е. они все взаимосвязаны! Например делает человек одно дело, а тут телефон позвонил - отвлёкся на разговор, дело простаивает (процесс занимает 0% времени).]

Описанная выше в теме проблемма с невсегда работающим ПМ, может быть связана с неправильным учётом результатов из разных процессов (или нитей) - очень напоминает глюки (notthreadsafe)программы.

[По поводу суперскалярности: тут есть некотрое разночтение в терминологии, суперскалярность подразумевает наличие конвеера - одна операция разбивается на несколько более простых, что в результате увеличивает время выполнение операции, но, при этом, увеличивается общая производительность - операция выполняется уже на следующих ступенях конвеера, а на предыдущих уже идут следующие (_полная_ аналогия с обычным заводом, каждый рабочий прикручивает свою гайку и передаёт следующему прикручивать другую деталь, что позволяет рабочему быть узким специалистом только в одной операции).

Суперконвеерность подразумевает наличие нескольких конвееров - на одном конвеере идёт выполнение одной оперции, а на другом следующей, если операции невзаимосвязаны, то получается некоторое сходство с параллелизмом, но в случае зависимости, может получиться, что на одном из конвееров операция выполнялась зря (тут уже _неполная_ аналогия с завоводом, где хоть и идёт сборка изделия на нескольких конвеерах, но есть склад, куда можно положить лишние детали), для этого и существует предсказатель переходов (но опять-таки и на заводе есть какое-то планирование, чтобы не возникало излишнего перепроизводства одних деталей и нехватка других). Предсказатель переходов и предназначен для решения, какую операцией кинуть на конвеер, или занять очередной свободный конвеер.

О параллелизме - как и процессор выполняет несколько программ одновременно, так и наш рабочий с завода, и на перекур сходит, и на обед, и дома вечером телевизор посмотрит, да мало ли ещё каких личных дел у него может быть - вот оно разделение времени разных процессов на одном CPU.

>Большинство случайных событий, происходящих в реале, не обладают эффектом последействия

потомучто это события из разных процессов (дел).