결과를 비교하는 경우

Question

포인트가 포함 된 두 개의 데이터 세트 A와 B가 있다고 가정 해 보겠습니다. 이제 임의의 포인트 제거 방법을 적용하여 각 데이터 세트에서 3 개의 데이터 세트를 얻습니다. 이제 총 8 개의 데이터 세트가 있습니다. 그런 다음 두 개의 서로 다른 머신 X와 Y에서 모두에 대해 계산 알고리즘을 실행하고 각각 경과 시간에 대한 다음과 같은 결과를 얻습니다.

datasets | A | A-1 | A-2 | A-3 | B | B-1 | B-2 | B-3 
time 
X   | a1 | b1 | c1 | d1 | e1 | f1 | g1 | h1 
Y   | a2 | b2 | c2 | d2 | e2 | f2 | g2 | h2 

이제는 어떤 머신이 더 잘 수행되었는지 어떻게 알 수 있습니까? 많은 감사드립니다!

Answer 1

데이터 세트 크기의 변경 사항을 어떻게 고려해야할까요 (포인트가 제거 된 데이터 세트가 더 작고 제로 패딩되지 않았거나 그와 비슷한 것으로 가정).

처음 알고리즘이 O(n)이라고 가정하면 항목 수가 증가함에 따라 복잡성이 선형 적으로 증가한다고 가정하면 항목 수만큼 시간을 표준화 할 수 있습니다. 따라서 A의 정규화 시간은 a1/size(A) 및 a2/size(A)이됩니다.

그러나 이것은 꽤 많이 추측됩니다. 주요 가정은 성능 평가가 컴퓨터 간의 런타임 비교 일 것입니다.