
【計】 computational efficiency; computing power
計算效率(Computational Efficiency)在漢英詞典中通常定義為算法或系統在單位時間内完成任務所消耗的計算資源量級,其核心在于衡量計算過程中時間與空間資源的利用率。從計算機科學角度,該術語對應兩個技術指标:時間複雜度(Time Complexity)和空間複雜度(Space Complexity),常用大O符號(如$O(n)$、$O(n)$)量化資源消耗與輸入規模的關系。
在工程實踐中,計算效率的提升依賴于算法優化和硬件協同。例如,采用分治策略的快速排序算法将時間複雜度從$O(n)$優化至$O(n log n)$,而并行計算技術通過多核處理器可将執行時間縮短為串行計算的$1/N$。根據IEEE标準,高效能計算(HPC)系統需同時滿足浮點運算速率(FLOPS)和能耗比的雙重指标。
該概念在機器學習領域尤為重要,卷積神經網絡(CNN)通過權值共享機制将參數數量降低2-3個數量級,顯著提升訓練效率。權威研究顯示,Transformer模型采用自注意力機制後,在自然語言處理任務中實現了時間複雜度從$O(n)$到$O(n log n)$的突破。
(注:實際撰寫時需替換等标記為真實參考文獻,例如:
計算效率是指在完成特定計算任務時,對資源(如時間、存儲空間、能源等)的優化利用程度。其核心目标是以更少的資源消耗獲得相同結果,或在相同資源下完成更多任務。以下是詳細解釋:
計算效率通常從兩個核心維度評估:
高計算效率并不總意味着最優結果。例如,某些近似算法(如隨機梯度下降)犧牲部分精度以換取更快的速度,適用于對實時性要求高的場景。
總結來說,計算效率是計算機科學、工程及數據分析領域的核心指标,直接影響系統性能、成本和可擴展性。優化時需結合實際需求,權衡時間、空間、能耗等多方面因素。
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