継続的な最適化とは何ですか？

継続的最適化は、最適化の分野における応用数学の分野であり、これは、多くの代替オプションセットから最大の要素を選択することを指します。この種の最適化は、目的関数で使用される変数が、実際のラインからの間隔値など、実際の値を想定できるという点で離散最適化とは異なります。継続的な最適化は、コンピューターサイエンス、市場分析、マイクロ経済学など、さまざまな分野や分野に適用されます。また、数学のより広い分野でも重要な側面です。

コンピューターサイエンスでは、アプリケーション内の命令ストリームなど、さまざまなものに継続的な最適化が使用されます。プログラマーは、ハードウェアベースのダイナミックオプティマイザーを使用して、特定のアプリケーションを連続的に最適化します。ハードウェアはシンプルでテーブルベースで、データフロー最適化関数のために特定の段階に配置されています。連続オプティマイザーが還元を作成しますnデータフローの高さ、一定で一貫した伝播、冗長荷重の排除、再配分、サイレントストアの除去、店舗の転送を実行します。最適化パフォーマンスの影響は、同じ最適化のプロセスに戻されたユニットから生成される統合値によって強化されます。

これが許可するのは、オプティマイザー内の命令の入力値で構成されている連続最適化時間の実行です。これにより、プログラムのパイプラインの一部については、順調ではない作業が少なくなります。継続的な最適化は、はるかに早く枝の誤った予測を検出することもでき、それが虚偽の予測のペナルティの減少を生み出します。これは、コンピューターサイエンスの領域で非常に有用であり、Mediabranch Workloads、Specint、Specfpなどのエンティティで使用されています。オプティマイザー関数は3で実行されることがわかっています3％の成功率と問題の解決29％の成功率。

継続的な最適化を使用する別の研究分野は、特に小規模で孤立した顧客の人口統計と市場に関連するため、マーケティング分析とマイクロ経済です。成功したアナリストは、継続的な最適化を使用して、顧客に関する価値をオンラインでフォローし、オフにします。これらのアナリストが特定の領域の人口統計に従うことを可能にする特定のオープンソースソフトウェアプログラムがあります。これらのアナリストが達成したいのは、特定のタグセットを活用するだけでなく、すべての潜在的なマーケティングキャンペーンにサービスを提供する特定の統一されたインフラストラクチャを作成することにより、メンテナンスと実装のコストを削減することです。 彼らは手元のデータを分析し、それを使用してマーケティングの効率を最適化しようとしています。