Определение динамических характеристик процессов в условиях последовательной и параллельной обработки данных, страница 7

4: 0,0951208578836406

5: 0,0345780994800475

6: 0,041563309371731

7: 0,00727637825622156

8: 0,00427174459941106

9: 0,00243333534804014

10: 0,000611136135642972

11: 0,000349535168411715

12: 0,000148511150344476

13: 4,69844577022355E-05

14: 2,25137217234898E-05

15: 7,69950950273424E-06

16: 2,19934967544013E-06

17: 4,70856529436436E-07

>>Sum=0,997558728529552...С допустимой погрешностью почти равна 1, значит наши вычисления верны

>>M=3,35596332647487

>>D=0,859426176093786

>>fP= …. последоват. процессов

0: 0

1: 0

2: 0

3: 0

4: 0

5: 0

6: 0,321489

7: 0,1469664

8: 0,08936082

9: 0,147018888

10: 0,0728264439

11: 0,0561193822799999

12: 0,054199135044

13: 0,0300676300776

14: 0,0238916511432899

15: 0,018533587542912

16: 0,0113628959274185

17: 0,00871547501630662

>>Sum=0,98

>>M=8,32

>>D=6,98775337356563

Рис.3 Результаты проверки в MatLab

Как мы видим, все результаты почти совпадают, что, учитывая выбранную точность, говорит о корректности полученных нашей программой результатов.

3.  Выводы

По результатам оценок можно сделать несколько полезных выводов, некоторые из которых довольно очевидны:

Например, совершенно ясно, что последовательная обработка процессов сильно отстает по сравнению с параллельной обработкой, что подтверждается мат.ожиданием.

Так же, можно отметить что сихронизация по «ИЛИ» лучше синхронизации по «И».

Ну чтож, можно сказать, что мы хорошо справились с написанием программы для расчета динамических характеристик для одиночного процесса, а так же последовательного и параллельного выполнения нескольких процессов.