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pdf-download - Lehrstuhl für Thermodynamik - Technische ...

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Tabellierung<br />

Um diese Zustände abzufragen, bedarf es keiner ausgeklügelten Tabelle, sondern<br />

es reicht, deren Koordinaten in einer Liste festzuhalten und bei jeder Tabellenabfrage<br />

die Liste zu durchsuchen bis die gewünschten Koordinaten mit<br />

dem entsprechenden Funktionswert gefunden sind.<br />

Enthält die Tabelle nun mehrere (Hundert-)Tausend Einträge, ist der Aufwand,<br />

die nun sehr lange Liste zu durchsuchen enorm hoch. Hier kommt nun<br />

der Vorteil eines Arrays ins Spiel: obwohl für Dimension n≥ 10 als unbrauchbar<br />

bewertet, kann es für n ≤ 5 angewendet werden und seine Schnelligkeit<br />

ausspielen. Die Idee ist also, die Vorteile der Liste und die Vorteile des Arrays<br />

zu kombinieren. Bei einer Anzahl von 12 Dimensionen werden zum Beispiel<br />

die ersten zwei Koordinaten in einem Array abgelegt und die restlichen zehn<br />

Koordinaten stehen in den oben beschriebenen Listen, wie in Abbildung 4.5<br />

dargestellt. Dies verkürzt den zeitlichen Aufwand der Tabellenabfrage, da statt<br />

einer sehr langen Liste nun eine sehr viel kürzere Liste durchsucht werden<br />

muss. Die Kosten dieses Verfahrens sind lediglich der Speicherplatzbedarf für<br />

das Pointer-Array, welches je nach Implementierung zwischen zwei und fünf<br />

Dimensionen haben kann.<br />

Auch an dieser Stelle ist ein Kompromiss zwischen Speicherplatz und Rechenzeit<br />

einzugehen. Je höher die Dimensionalität des Pointer-Arrays (und damit<br />

dessen Bedarf an Arbeitsspeicher), desto kürzer sind die zu durchsuchenden<br />

Listen. Werden in einem dreidimensionalen Array die Koordinaten durch unabhängige<br />

5 Variablen wie T , c O2 und c H2 belegt, entsteht eine optimale Ausnutzung<br />

des Arrays. Bei einer in situ erzeugten Tabelle kann gezeigt werden,<br />

dass durch diesen Algorithmus eine Gesamtzahl von etwa 30000 Zellen in eine<br />

durchschnittliche Listenlänge von 10 Einträgen umgesetzt wird.<br />

4.4 Datenextraktion<br />

Es gibt eine Vielzahl von Methoden, Näherungswerte aus einer Tabelle<br />

zu extrahieren. Bei der einfachsten Methode wird direkt der nächstliegende<br />

Tabellenwert verwendet, was einer Genauigkeit 0. Ordnung ent-<br />

5 Alle Radikale können als voneinander abhängige Variablen betrachtet werden, da sie meistens in einem bestimmten<br />

Verhältnis zueinander auftreten.<br />

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