ning af(n/b)<=cf(n), (c<1) küllalt suurte n väärtuste korral. Kahendotsingu algoritmi korral on meil a=1 ja b=2, seetõttu logba=0 ja n logb a = 1. Et kahendotsingu algoritmi korral f(n) on O(1), siis saame rakendada teoreemi punkti nr.2, mille kohaselt T(n) on O(log(n)). Muidugi ei esitata isegi sama algoritmi alati täpselt ühtemoodi. Eespool näites kasutati kahenotsingu algoritmis while lauset. Sageli realiseeritakse aga kahendotsing rekurentset pöördumist kasutades. Ülesanne1: Realiseerida kahendotsing rekurentset funktsiooni poole pöördumist kasutades. (Vaata C++ teemat funktsioonid). Ülesanne2: Teha uus rakendus, lisades kahendotsingut kasutavasse programmi (täpsemalt funktsiooni main()) järjestamist teostava funktsiooni. Võrrelda lineaarseks otsinguks ja kahendotsinguks kuluvat aega kasutades lähteandmetena juhuslike arvude massiivi (pikkus valida niit et aeg ei tuleks null). Abiks on skeemprogramm
M-järgulisse tagasisidestusega registrisse võib kirjutada suvalise kahendarvu .Siin algab m-jada keskelt. M-jada tsükliline nihe annab samuti m-jada. M-jada on tuvastatav, kui : 1. On teada nihkeregistri järkude arv m. 2. on teada tagasisidestusega järkude kohad - saame leida rekurentsest valemist. 3. on teada nihkeregistri algusesse kirjutatud algseisundi kahendarv. 63. m-jada omadused (loeng 18, slaidid 14-23) 1. Poolsuletud jada [y0, y1,.....,y1,.....), rahuldab rekurentset võrrandit: y1= =yl-1*hm-1+yl-2*hm-2+...+y1-m ; kui l m Ja kus hi on korpuse GF(2) elemendid 0 ja 1 ja korpuse GF(2 m) primitiivse elemendi minimaalse hulkliikme kordajad. Seega saab m-jada genereerida m-järgulise nihkeregistriga, kus m-pesasse on kirjutatud y l-1, yl- 2,...., y1-m ja y1 on realiseeritud tagasisidega väljundist, kordajad h aga tagasisidedega registri erinevatest järkudest. 2
protsessi iseloomust. Joonis 1.12 Elman'i võrk 11 Kui informatsiooni modelleeritava süsteemi või protsessi kohta ei ole piisav ja on teada ainult katsetest saadud sisend- ja vastavate väljundväärtuste paarid, siis on parem kasutada näiteks Elman'i rekurentset võrku. Elman'i rekurentses võrgus (joonis 1.12) on olemas vähemalt üks nn. rekurentne kiht. Rekurentseks nimetatakse peidetud kihti, millel iga neuroni väljundid on seotud kõikide selle kihi neuronite sisenditega. Joonisel 1.12 on toodud kahekihilise Elman'i võrgu näide, kus ainus peidetud kiht ongi rekurentne kiht. Järelikult, võrgu parameetrite hulka lisandub veel üks kaalukoefitsientide maatriks: w11 L w1r Wr = M O M , wr1 L wrr kus
protsessi iseloomust. Joonis 1.12 Elman'i võrk 11 Kui informatsiooni modelleeritava süsteemi või protsessi kohta ei ole piisav ja on teada ainult katsetest saadud sisend- ja vastavate väljundväärtuste paarid, siis on parem kasutada näiteks Elman'i rekurentset võrku. Elman'i rekurentses võrgus (joonis 1.12) on olemas vähemalt üks nn. rekurentne kiht. Rekurentseks nimetatakse peidetud kihti, millel iga neuroni väljundid on seotud kõikide selle kihi neuronite sisenditega. Joonisel 1.12 on toodud kahekihilise Elman'i võrgu näide, kus ainus peidetud kiht ongi rekurentne kiht. Järelikult, võrgu parameetrite hulka lisandub veel üks kaalukoefitsientide maatriks: w11 L w1r Wr = M O M , wr1 L wrr kus
annaabi.ee 
