Was ist Granularität?

Granularität bezieht sich darauf, wie teilbar ein System ist. Feinkörnige Systeme mit hoher Körnung werden in eine größere Anzahl kleinerer Teile unterteilt, während ein grobkörniges System eine geringere Anzahl größerer Teile aufweist. Beispielsweise ist eine Messung des Gewichts eines Objekts in Unzen körniger als eine Messung des gleichen Gewichts eines Objekts in Pfund, was wiederum körniger ist als eine Messung in Tonnen. Das Konzept ist in einer Reihe von Bereichen wichtig, darunter Wissenschaft, Computertechnologie und Unternehmen. Eine feinkörnige parallele Verarbeitung unterteilt eine Aufgabe in eine große Anzahl kleinerer Aufgaben, normalerweise von kurzer Dauer, während grobkörnige parallele Verarbeitung größere, längere Aufgaben aufweist. Feinere Granularität erhöht die Arbeit, die gleichzeitig geleistet werden kann, und ist möglicherweise möglicherweise schneller, aber zum Preis von mehr Ressourcen für die Kommunikation zwischen Prozessoren.

Granularität wird auch verwendet, um die Datenaufteilung zu beschreiben. Daten mit geringer Granularität sind in eine kleine Anzahl von Feldern unterteilt, während Daten mit hoher Granularität in eine größere Anzahl spezifischerer Felder unterteilt sind. Beispielsweise kann eine Aufzeichnung der physikalischen Eigenschaften einer Person mit hohen Daten separate Felder für die Größe, das Gewicht, das Alter, die Geschlecht, die Haarfarbe der Person, die Augenfarbe usw. haben, während eine Aufzeichnung mit niedrigen Daten dieselben Informationen in einer geringeren Anzahl allgemeinerer Felder aufzeichnet, und in einem noch niedrigeren Aufzeichnung alle Informationen in einem einzigen Feld auflisten würde. Eine größere Granularität macht Daten flexibler, indem spezifischere Teile der Daten separat verarbeitet werden können, benötigen jedoch größere Rechenressourcen.

In den physischen Wissenschaften bezieht sich der Begriff auf das Detailniveau in wissenschaftlichen Modellen. Ein feinkörniges Modell ist sehr detailliert, während ein grobkörniges Modell durchschnittlich ausfälltDetails auf niedriger Ebene, anstatt sie einzeln darzustellen. Beispielsweise wird ein feinkörniges Computermodell von Wechselwirkungen zwischen Atomen auf subatomarer Ebene gemäß den Gesetzen der Quantenmechanik modellieren, während etwas kochener Modelle den gesamten Kern eines Atoms als Einzelpunktpartikel, das dann gemäß klassischer Physik modelliert wird, behandeln können, und noch Koiser-Modelle behandeln ganze Gruppen von Atomen als einzelne Einheit. Grobkörnige Modelle sind weniger präzise, ​​erfordern jedoch weniger Rechenleistung, um ein bestimmtes System zu modellieren als feinkörnige Modelle. Sie ermöglichen auch die Modellierung großer Systeme, die unpraktisch oder unmöglich mit feinkörnigeren Modellen darstellen wären.

Dieses Konzept wird auch in Wirtschaft und Finanzen verwendet. Im Bankgeschäft bezieht sich die Granularität des Risikomanagements des Kreditportfolios auf die Vielfalt des Portfolios. Hochkörnige Portfolios haben eine größere Anzahl von Expositionen in einer Vielzahl von Wirtschaftsgebieten, was die Bank vor großem und plötzlichem Gesicht schütztVerluste aufgrund eines Ausfalls eines einzelnen großen Schuldners oder eines Abschwung in einer einzigen Branche. Der Begriff kann sich auch auf ein ähnliches Prinzip zur Reduzierung des Risikos für Anlagen in Aktien, Anleihen oder Währungen beziehen.