Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.11Z: C Program "acf2""
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− | Sie sehen rechts das C-Programm | + | Sie sehen rechts das C-Programm "akf2” zur Berechnung der diskreten AKF-Werte $\varphi_x(k)$ mit Index $k = 0$, ... , $l$. |
− | Im Gegensatz zum Programm | + | Im Gegensatz zum Programm "akf1” aus [[Aufgaben:4.11_C-Programm_„akf1”|Aufgabe 4.11]] wird hier der im Theorieteil beschriebene Algorithmus direkt angewendet. Dabei ist zu beachten: |
*Der an das Programm übergebene Long-Wert sei hier $l=10$. | *Der an das Programm übergebene Long-Wert sei hier $l=10$. | ||
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- Die Rechenzeit nimmt mit der Anzahl $N$ der berücksichtigten Abtastwerte quadratisch zu. | - Die Rechenzeit nimmt mit der Anzahl $N$ der berücksichtigten Abtastwerte quadratisch zu. | ||
+ Die Berechnung wird mit steigendem $N$ genauer. | + Die Berechnung wird mit steigendem $N$ genauer. | ||
− | + Wird eine Floatvariable mit $\rm 4 \ Byte$ dargestellt, so benötigt | + | + Wird eine Floatvariable mit $\rm 4 \ Byte$ dargestellt, so benötigt "akf2” mindestens $4 \cdot N$ Byte Speicherplatz. |
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* Die Rechenzeit für die weiteren Programmteile kann demgegenüber vernachlässigt werden. | * Die Rechenzeit für die weiteren Programmteile kann demgegenüber vernachlässigt werden. | ||
*Natürlich wird die Berechnung mit steigendem $N$ auch genauer. | *Natürlich wird die Berechnung mit steigendem $N$ auch genauer. | ||
− | *Dies geht hier – im Gegensatz zum Programm | + | *Dies geht hier – im Gegensatz zum Programm "akf1” von Aufgabe 4.11 – allerdings auf Kosten des erforderlichen Speicherbedarfs. |
*Da jede Float-Variable genau vier Byte beansprucht, benötigt alleine das Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$ einen Speicher von 40 kByte. | *Da jede Float-Variable genau vier Byte beansprucht, benötigt alleine das Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$ einen Speicher von 40 kByte. | ||
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**Bestehen jedoch statistische Bindungen zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+1}$, nicht jedoch zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+2}$, so liefern nur die Hälfte aller Abtastwerte die volle Information über $\varphi_x(k=0)$ und die anderen nur eingeschränkte Informationen. | **Bestehen jedoch statistische Bindungen zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+1}$, nicht jedoch zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+2}$, so liefern nur die Hälfte aller Abtastwerte die volle Information über $\varphi_x(k=0)$ und die anderen nur eingeschränkte Informationen. | ||
*Dieser auf Korrelationen beruhende Informationsverlust kann in diesem Beispiel nur durch eine Verdopplung von $N$ ausgeglichen werden. | *Dieser auf Korrelationen beruhende Informationsverlust kann in diesem Beispiel nur durch eine Verdopplung von $N$ ausgeglichen werden. | ||
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Revision as of 15:32, 28 May 2021
Sie sehen rechts das C-Programm "akf2” zur Berechnung der diskreten AKF-Werte $\varphi_x(k)$ mit Index $k = 0$, ... , $l$.
Im Gegensatz zum Programm "akf1” aus Aufgabe 4.11 wird hier der im Theorieteil beschriebene Algorithmus direkt angewendet. Dabei ist zu beachten:
- Der an das Programm übergebene Long-Wert sei hier $l=10$.
- Die berechneten AKF-Werte $\varphi_x(0)$, ... , $\varphi_x(10)$ werden mit dem Float-Feld $\rm AKF[ \ ]$ an das Hauptprogramm zurückgegeben. In den Zeilen 7 und 8 wird dieses Feld mit Nullen vorbelegt.
- Die Zufallsgröße $x( \ )$ ist als Float-Funktion in Zeile 4 definiert, ebenso ein Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$, in das die $N = 10000$ Abtastwerte $x_\nu$ eingetragen werden (Zeile 9 und 10).
- Die Bezeichnungen der Laufvariablen in Zeile 6 sind an den angegebenen Algorithmus angepasst.
- Die eigentliche AKF-Berechnung erfolgt ab Zeile 11. Dieser Programmteil ist im Programmcode rot gekennzeichnet.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Autokorrelationsfunktion.
- Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seiten
Fragebogen
Musterlösung
(1) Zur Berechnung des AKF-Wertes $\varphi_x(0)$ wird über $\underline{N =10000}$ Summanden gemittelt, für $\varphi_x(10)$ nur über $\underline{N = 9990}$.
(2) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1, 3 und 4:
- Die Rechenzeit steigt mit $N$ und $l + 1$ näherungsweise linear an, wie aus der rot hervorgehobenen AKF-Berechnung hervorgeht.
- Die Rechenzeit für die weiteren Programmteile kann demgegenüber vernachlässigt werden.
- Natürlich wird die Berechnung mit steigendem $N$ auch genauer.
- Dies geht hier – im Gegensatz zum Programm "akf1” von Aufgabe 4.11 – allerdings auf Kosten des erforderlichen Speicherbedarfs.
- Da jede Float-Variable genau vier Byte beansprucht, benötigt alleine das Hilfsfeld ${\rm H}[10000 ]$ einen Speicher von 40 kByte.
(3) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 3:
- Je stärker die statistischen Bindungen innerhalb des Zufallsprozesses sind, desto ungenauer ist bei gegebenem $N$ die AKF-Berechnung.
- Diesen Sachverhalt kann man sich beispielsweise anhand der Leistungsberechnung $($AKF-Wert bei $k=0)$ verdeutlichen:
- Sind alle $N$ Abtastwerte statistisch unabhängig, so liefern alle Beiträge die maximale Information über den AKF–Wert $\varphi_x(k=0)$.
- Bestehen jedoch statistische Bindungen zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+1}$, nicht jedoch zwischen $x_\nu$ und $x_{\nu+2}$, so liefern nur die Hälfte aller Abtastwerte die volle Information über $\varphi_x(k=0)$ und die anderen nur eingeschränkte Informationen.
- Dieser auf Korrelationen beruhende Informationsverlust kann in diesem Beispiel nur durch eine Verdopplung von $N$ ausgeglichen werden.
- Die letzte Aussage trifft ebenfalls zu, wie auf der Seite "Genauigkeit der numerischen AKF-Berechnung” im Theorieteil ausführlich erläutert wird.