Fast Moving Average Algorithm In C

Algoritmo: considere a estrutura da representação de ponto flutuante como uma mantisa e um expoente. A mantisa representa a precisão, ou seja, os dígitos significativos, e há um número fixo deles. À medida que seus números aumentam, o expoente começará a aumentar, o que significa que seus dígitos significativos começam a se afastar do ponto binário. Ndash Oliver Charlesworth Jun 3 11 at 13:45 Obrigado Ele disse quotNesse exercício você deve continuar o trabalho que você fez no exercício anterior. Se você executar o programa betteraverage recebendo a entrada de um arquivo que contém alguns números comuns, o primeiro algoritmo e o segundo algoritmo parecem produzir a resposta idêntica. Encontre uma situação em que este não é o caso. Ou seja, demonstre experimentalmente que a melhor média realmente é melhor, mesmo quando a soma não se transborda. Você poderia me dizer qual situação iria acontecer ndash Oliver Jun 3 11 às 13:33 No código acima suponha que temos números como 10000, 20000. Isso é um número que contém grande número de dígitos, então o valor em soma pode exceder o valor MAX, o que não é o caso no primeiro, porque a soma é sempre dividida por nenhum elemento antes de armazená-lo. Embora devido a grandes tipos de dados presentes na linguagem de programação, isso pode não ser um problema. Assim, o que os especialistas dizem usar o tipo de dados como por sua aplicação e requisito. O gerador da FFT Moving Average (FFT-MA): um método numérico eficiente para gerar e Simulações Gaussianas de Condicionamento Cite este artigo como: Ravalec, ML Noetinger, B. Hu, L. Y. Geologia matemática (2000) 32: 701. doi: 10.1023A: 1007542406333 68 Citações 761 Downloads Um método de média móvel móvel (FFT-MA) de rápida transformação de Fourier (FFT-MA) para a geração de processos estocásticos gaussianos é derivado. O uso de transformadas discretas de Fourier torna os cálculos fáceis e rápidos para que grandes campos aleatórios possam ser produzidos. Por outro lado, o quadro de base móvel básico permite desacoplar os números aleatórios dos parâmetros estruturais (média, variância, comprimento de correlação), mas também desenhar os componentes de aleatoriedade no domínio espacial. Tais recursos conferem grande flexibilidade ao gerador FFT-MA. Por exemplo, mudar apenas os números aleatórios dá realizações distintas, todas com a mesma função de covariância. Da mesma forma, várias realizações podem ser construídas a partir do mesmo conjunto de números aleatórios, mas de diferentes parâmetros estruturais. Integrar o gerador FFT-MA em um procedimento de otimização fornece uma ferramenta teoricamente capaz de determinar os números aleatórios que identificam o campo gaussiano, bem como os parâmetros estruturais dos dados dinâmicos. Além disso, todos ou apenas alguns dos números aleatórios podem ser perturbados para que as realizações produzidas usando o gerador FFT-MA possam ser atualizadas localmente através de um processo de otimização. Simulação de otimização de condicionamento não-linear FFT perturbação local REFERÊNCIAS Alabert, F. 1987, A prática de simulações condicionais rápidas através da decomposição LU da matriz de covariância: Matemática. Geologia, v. 19, no. 5, p. 369386. Google Scholar Blanc, G. Touati, M. e Hu, L. 1998, Modelagem geoestatística de fluxo de fluido em grades flexíveis: 6º Procedimentos ECMOR, 811 setembro Peebles, Escócia, C30. Bochner, S. 1936, Lectures on Fourier analysis: Princeton University Press, Princeton, NJ. Google Scholar Chils, J. P. 1995, Quelques mthodes de simulação de funções alatoires intrinsques: Cahiers de servicio, 5, p. 97112. Google Scholar Cooley, J. W. e Tukey, J. W. 1965, um algoritmo para o cálculo da máquina de séries complexas de Fourier: Matemática. Comp. V. 19, p. 297301. Google Scholar Davis, M. W. 1987, Produção de simulações condicionais via LU triangular decomposição da matriz de covariância: Matemática. Geologia, v. 19, no. 2, p. 9198. 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