Theoretically Optimal(이론적으로 최적)란 무엇입니까?
Theoretically Optimal 이론적으로 최적 - It has been proposed that diverse animals from insects to sharks and humans adopt searching patterns that resemble a simple Lévy random walk, which is theoretically optimal for ‘blind foragers’ to locate sparse, patchy resources. [1] The graph encoding scheme is based on the LOUDS (Level Order Unary Degree Sequence) tree representation, which has constant time tree traversal for queries while being information-theoretically optimal in space. [2] Although the Kelly portfolio is theoretically optimal in maximizing the long-term log-growth rate, in practice this is not always so. [3] Our method can tolerate up to $\left\lceil {\frac{{m - 1}}{2}} \right\rceil $ corrupt nodes, which is information-theoretically optimal. [4] We can tolerate up to $ \leq \left\lfloor {\frac{{m - 1}}{2}} \right\rfloor $ corrupt worker nodes, which is information-theoretically optimal. [5] Exploiting smart gateway diversity setup and considering users’ requested and gateways’ offered capacities, we propose a theoretically optimal, based on Monge arrays, capacity allocation scheme for minimization of both system’s capacity losses and rate matching performance metrics. [6] Further, we notice that $L = \log\binom{\sigma (m+1)}{m} - O(\log(\sigma m))$ is a worst-case space lower bound for any solution of the problem and, for $d = o(m)$ and constant $\varepsilon$, our approach allows to achieve $L + \varepsilon m$ bits of space, which gives an evidence that, for $d = o(m)$, the space of our data structure is theoretically optimal up to the $\varepsilon m$ additive term and it is hardly possible to eliminate the term $1. [7] Gaussian matrices have been proven to be information-theoretically optimal in terms of minimizing the required number of measurements for sparse recovery. [8]곤충에서 상어, 인간에 이르기까지 다양한 동물이 단순한 레비 무작위 보행과 유사한 탐색 패턴을 채택하는 것으로 제안되었으며, 이는 이론적으로 '눈먼 수렵채집인'이 희소하고 고르지 못한 자원을 찾는 데 최적입니다. [1] 그래프 인코딩 방식은 LOUDS(Level Order Unary Degree Sequence) 트리 표현을 기반으로 하며 정보 이론상 공간에서 최적인 쿼리에 대한 일정한 시간 트리 탐색을 제공합니다. [2] Kelly 포트폴리오는 이론적으로 장기 로그 성장률을 최대화하는 데 최적이지만 실제로는 항상 그렇지는 않습니다. [3] 우리의 방법은 정보 이론상 최적인 $\left\lceil {\frac{{m - 1}}{2}} \right\rceil $ 손상된 노드까지 허용할 수 있습니다. [4] 정보 이론상 최적인 $ \leq \left\lfloor {\frac{{m - 1}}{2}} \right\rfloor $ 손상된 작업자 노드까지 허용할 수 있습니다. [5] 스마트 게이트웨이 다양성 설정을 활용하고 사용자의 요청 및 게이트웨이 제공 용량을 고려하여 Monge 어레이를 기반으로 시스템의 용량 손실 및 속도 일치 성능 메트릭을 최소화하기 위한 용량 할당 방식을 이론적으로 최적으로 제안합니다. [6] 또한, 우리는 $L = \log\binom{\sigma (m+1)}{m} - O(\log(\sigma m))$ 이 문제의 솔루션에 대한 최악의 경우 공간 하한임을 알 수 있습니다. $d = o(m)$ 및 상수 $\varepsilon$에 대해 우리의 접근 방식은 $L + \varepsilon m$ 공간의 비트를 달성할 수 있도록 하며, 이는 $d = o(m)$에 대해 다음과 같은 증거를 제공합니다. 우리 데이터 구조의 공간은 이론적으로 $\varepsilon m$ 덧셈 항까지 최적이며 $1이라는 항을 제거하는 것은 거의 불가능합니다. [7] 가우스 행렬은 희소 복구에 필요한 측정 횟수를 최소화한다는 점에서 정보 이론상 최적인 것으로 입증되었습니다. [8]
gas flow rate 가스 유량
2) the rule of the influence of gas flow rate basically obeys the van Deemter equation, which means that it does exist an theoretically optimal gas flow rate, ūopt, at a certain temperature and for a certain composition of feedstock, and considering the theoretics and efficiency, separations conducted at the gas flow rate of an suitable range that higher than ūopt but less than 10ūopt can derive good separation performance. [1]2) 가스 유량의 영향 규칙은 기본적으로 van Deemter 방정식을 따르며, 이는 특정 온도와 공급 원료의 특정 구성에 대해 이론적으로 최적의 가스 유량 uopt가 존재한다는 것을 의미하며 이론과 효율성, uopt보다 높지만 10ūopt 미만인 적절한 범위의 가스 유량에서 수행되는 분리는 우수한 분리 성능을 얻을 수 있습니다. [1]
Information Theoretically Optimal 이론적으로 최적의 정보
The proposed achievable scheme not only strictly outperforms the existing one for some values of the system parameters, but it is also information theoretically optimal in some settings. [1] In turn, the \({\texttt {XHX}}\) and \({\texttt {XHX2}}\) proofs show that our generic cryptanalysis is information theoretically optimal for 1 and 2 rounds. [2] We propose an information theoretically optimal privacy preserving location release mechanism that takes temporal correlations into account. [3]제안된 달성 가능한 방식은 시스템 매개변수의 일부 값에 대해 기존 방식을 엄격하게 능가할 뿐만 아니라 일부 설정에서는 이론적으로 최적의 정보입니다. [1] 차례로, \({\texttt {XHX}}\) 및 \({\texttt {XHX2}}\) 증명은 우리의 일반 암호 분석이 이론적으로 1 및 2 라운드에 최적인 정보임을 보여줍니다. [2] nan [3]
theoretically optimal solution 이론적으로 최적의 솔루션
This deviation, adds only a few seconds of delay to the response time of an ambulance relative to the theoretically optimal solution (post hoc location). [1] Different from existing works, this paper explicitly constructs a mathematical model for the CR allocation (CRA) problem in CC and proposes a novel fine-grained CRA (FCRA) strategy by fully considering both the theoretically optimal solution of the CRA model and the evolution characteristics of CC. [2] At present, one of the major strategies of SAR image interpretation is to use the methods of classical statistical pattern recognition which are based on Bayesian Theory and can reach a theoretically optimal solution [1, 2]. [3] To cope with the intractable problem of finding the theoretically optimal solution of the secrecy rate and utility for the MISO VLC wiretapping channel, a reinforcement learning (RL)-based VLC beamforming control scheme is proposed to achieve the optimal beamforming policy against the eavesdropper. [4] Results also demonstrated that with the selection of appropriate number of generations, it is possible to get most of the worth of the theoretically optimal solution but with only a fraction of the computation cost. [5]이 편차는 이론적으로 최적의 솔루션(사후 위치)에 비해 구급차의 응답 시간에 몇 초의 지연만 추가합니다. [1] 본 논문은 기존 연구와 달리 CC에서 CR 할당(CRA) 문제에 대한 수학적 모델을 명시적으로 구성하고 CRA 모델의 이론적 최적해와 진화 특성을 모두 충분히 고려하여 새로운 FCRA(fine-grained CRA) 전략을 제안한다. CC의. [2] 현재 SAR 영상 해석의 주요 전략 중 하나는 베이지안 이론을 기반으로 하고 이론적으로 최적의 솔루션에 도달할 수 있는 고전적 통계적 패턴 인식 방법을 사용하는 것입니다[1, 2]. [3] MISO VLC 도청 채널의 비밀률과 효용에 대한 이론적으로 최적의 솔루션을 찾는 난해한 문제를 해결하기 위해 도청자에 대한 최적의 빔포밍 정책을 달성하기 위해 강화 학습(RL) 기반 VLC 빔포밍 제어 기법을 제안합니다. [4] 결과는 또한 적절한 세대 수를 선택하면 이론적으로 최적의 솔루션의 가치를 대부분 얻을 수 있지만 계산 비용의 일부만 사용할 수 있음을 보여주었습니다. [5]
theoretically optimal algorithm 이론적으로 최적의 알고리즘
We unveil that even advanced cache algorithms can only perform at a similar level as simple baseline algorithms and there still exists a large performance gap between these cache algorithms and the theoretically optimal algorithm due to the complicated access behaviors in such a large multi-tenant environment. [1] This work explores multi-sender multicast-broadcast scenarios and gives the theoretically optimal algorithm to find instantly decodable network codes. [2]우리는 고급 캐시 알고리즘도 간단한 기본 알고리즘과 유사한 수준에서만 수행할 수 있으며 이러한 대규모 다중 테넌트 환경에서 복잡한 액세스 동작으로 인해 이러한 캐시 알고리즘과 이론적으로 최적의 알고리즘 사이에 여전히 큰 성능 격차가 있음을 공개합니다. [1] 이 작업은 다중 발신자 멀티캐스트-브로드캐스트 시나리오를 탐색하고 즉시 디코딩 가능한 네트워크 코드를 찾기 위한 이론적으로 최적의 알고리즘을 제공합니다. [2]
theoretically optimal value 이론적으로 최적의 값
The benefits of increasing the dose to a theoretically optimal value of 4 mg/kg appear to be negligible and likely of minimal, if any, diagnostic value. [1] Our results show that our proposed scheme significantly outperforms the current fixed frame length approach and the dynamic frame length and charging time adaptation scheme (DFCA) and that the goodput is close to the theoretically optimal value under different energy-harvesting and channel conditions. [2]이론적으로 최적의 값인 4mg/kg으로 용량을 늘리는 이점은 무시할 수 있는 것으로 보이며 진단 값이 있는 경우 최소 수준일 가능성이 높습니다. [1] 우리의 결과는 제안된 방식이 현재 고정 프레임 길이 접근 방식과 동적 프레임 길이 및 충전 시간 적응 방식(DFCA)을 훨씬 능가하며 다양한 에너지 수확 및 채널 조건에서 굿풋이 이론적으로 최적의 값에 가깝다는 것을 보여줍니다. [2]