>>21
計算量と処理時間が比例することは認めてるんだろ
だったらどっちの言い方も成り立つ訳で

プログラマの日本語の弱さは深刻だ

>>16
計算量≠計算時間
と
計算量と計算時間が比例する
は区別しような

それと計算量をCPU数に比例させるとかいう謎ロジック持ち出されても

やはり日本語の問題は深刻だ

>>23
≠じゃなくって∝に/つけないと理解できなかったか？

ともあれ、計算量が計算時間と比例しない例として、並列計算のできるアルゴリズムを例示したわけだが
GPUって言ったほうがよかったか？

>>26
並列計算をしたとして全体の計算量を分割するだけだぞ
全体の計算量が増えれば処理時間は当然延びる

日本語ってよりロジックが弱いなお前

>>30
全体の計算量に比例して処理時間は伸びるんだんが

全体の計算量を1つのCPUで処理したときの処理時間をtとする
それをn個のCPUで並列処理した場合、理想は処理時間がt/nになる
そういう話よ

>>31
計算量O(n)のアルゴリズムがあり、これは処理全体をn分割して処理するアルゴリズムである
この場合、1つのCPUで処理したときの処理時間はt=knとなる
ここで、CPUの数はMコであり、n<Mであるとする
この時、分割数の上限はMではなくnであるので、処理時間はt/Mではなくt/n＝kとなり、定数である

おｋ？

>>33
まともなロジックの日本語書けよ
最初の行から意味不明なんだが…

それと処理量が増えた分だけCPUを追加できるとか非現実的な過程を置かれてもねえ
こういうのって例えば1000件をソートするのに0.1秒かかった
それじゃ100万件をソートする場合は？みたいなコンテキストで出てくる話なのは分かってる？
CPU追加するんだあ
すごいねえ…

>>34
・高々10コくらいのデータしか読み込まないけど、その中にサブデータが入っており、これらを最適化したい
・全部まとめてガチ最適化すると、サブデータ数nに対してO(e^n)になる
・だから真の最適解を諦めて個別最適化にした上で、10コ全部並列化させよう

みたいなNPケースだってあるよ

>>47
理解不能な日本語書かれても分からんよｗ
・全部まとめてガチ最適化すると、サブデータ数nに対してO(e^n)になる
・だから真の最適解を諦めて個別最適化にした上で、10コ全部並列化させよう

日本語の勉強頼むわ

>>52
・十分に小さなデータ数mがあり、サブデータ数k＝mnである
・厳密解は、O(e^n)のアルゴリズムでのみ求まる
・だけど同じデータに関するサブデータ間の計算の重要度と、異なるデータのサブデータ間の重要度は異なる
・ゆえに、O(m×e^n)とかで求められる
・そのうちO(e^n)は並列化できないが、O(m)部分は並列化できる
・mはCPU数とは小さいから、mが増えると全体計算量はO(m×e^n)だけど計算時間はO(e^n)のままだよね

これでいい？

>>57
だからさ、
・全部まとめてガチ最適化すると、サブデータ数nに対してO(e^n)になる
・だから真の最適解を諦めて個別最適化にした上で、10コ全部並列化させよう
の不明瞭すぎる日本語と謎過ぎるロジックをまともな日本語で書けよｗ

日本語とロジックが弱過ぎてお前の想定が完全に意味不明

>>61
＞・厳密解は、O(e^n)のアルゴリズムでのみ求まる
これがまさに
＞・全部まとめてガチ最適化すると、サブデータ数nに対してO(e^n)になる
じゃん

＞・だけど同じデータに関するサブデータ間の計算の重要度と、異なるデータのサブデータ間の重要度は異なる
＞・ゆえに、O(m×e^n)とかで求められる
これが
＞だから真の最適解を諦めて
の部分で、
＞・そのうちO(e^n)は並列化できないが、O(m)部分は並列化できる
が
＞個別最適化にした上で、
で、
＞・mはCPU数とは小さいから、mが増えると全体計算量はO(m×e^n)だけど計算時間はO(e^n)のままだよね
は
＞10コ全部並列化させよう
だよね？

全部説明したけど？

>>64
だからさ、
「全部まとめてガチ最適化」って何？
意味不明

他も謎だらけなんだが、日本語での会話に難があるからお前との会話は諦めた