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/ NetNews Usenet Archive 1992 #20 / NN_1992_20.iso / spool / comp / edu / 1555 < prev    next >
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Internet Message Format  |  1992-09-08  |  3.4 KB

  1. Xref: sparky comp.edu:1555 comp.lang.misc:2952
  2. Newsgroups: comp.edu,comp.lang.misc
  3. Path: sparky!uunet!wupost!spool.mu.edu!umn.edu!news.cs.indiana.edu!news.nd.edu!mentor.cc.purdue.edu!pop.stat.purdue.edu!hrubin
  4. From: hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin)
  5. Subject: Re: Scientists as Programmers (was Re: Small Language Wanted)
  6. Message-ID: <Bu5rMG.H2A@mentor.cc.purdue.edu>
  7. Sender: news@mentor.cc.purdue.edu (USENET News)
  8. Organization: Purdue University Statistics Department
  9. References: <Bu08uF.HBC@mentor.cc.purdue.edu> <Bu0DI1.KFA@rice.edu> <ESH.92Sep3113524@curly.tekbspa.com>
  10. Distribution: na
  11. Date: Sun, 6 Sep 1992 13:18:15 GMT
  12. Lines: 53
  13.  
  14. In article <ESH.92Sep3113524@curly.tekbspa.com> esh@curly.tekbspa.com (Edward S. Hirgelt) writes:
  15.  
  16. >On 3 Sep 92 15:25:12 GMT,
  17. >sabry@rice.edu (Amr Sabry) said:
  18.  
  19. >Amr> In article <Bu08uF.HBC@mentor.cc.purdue.edu>, hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin) writes:
  20. >Amr> |> There is generally no single algorithm optimal on all machines, so the
  21. >Amr> |> hardware considerations at least have to be known to the programmer.
  22.  
  23. >Amr> Don't forget: you also need to know about the design of your car to
  24. >Amr> drive it optimally, the design of your fridge and oven are also
  25. >Amr> crucial, so is the design of your TV.
  26.  
  27. >I suspect that Amr means this humorously. However, there is a kernel of
  28. >truth in it. Herman is talking about optimal, wringing the last ounce of
  29. >performance out of an algorithm. To do the same to your car, you better
  30. >know that you ought not exceed 6500 RPM on the engine (or whatever the
  31. >limit is for your engine/transmission combination) or that your
  32. >car or truck wasn't designed to tow a 8000 pound trailer.
  33.  
  34. It may be more serious than just wringing out the last ounce.  It may be
  35. doing a job in one minute rather than one hour, or not even getting it
  36. done.  It is often possible to see that for a particular type of algorithm
  37. to do the job, far too many resources are needed.  
  38.  
  39. One of my colleagues was interested in a problem with many cases.  Now he
  40. did check out what had to be done using _Mathematica_.  But it was necessary
  41. to reprogram the computations in C to get them done in minutes rather than
  42. tying up the multi-user machine for days.
  43.  
  44. >The point in many of these and related discussions is knowing when you
  45. >need to be truly optimal. If you're pushing the limits with your
  46. >algorithms and/or problems, you need the fastest solution. Sometimes
  47. >that requirement exceeds the need to be portable or to be readable.
  48.  
  49. >When solving a problem, know what the problem is first, then you can
  50. >decide on the tools to solve it and evaluate the trade-offs involved.
  51. >Sometimes that takes a software developer, sometimes that takes a
  52. >scientist, sometimes it takes both. It also takes a good knowledge of
  53. >the tools that are available that might be applicable to the problem.
  54.  
  55. There are algorithms which are, from a standpoint of the number of bits
  56. used, quite cheap, and yet, the question remains as to whether they are 
  57. even worth the effort programming them.  The present languages are 
  58. cetainly inadequate to allow this; looking at the next bit in a bit
  59. stream is costly even in assembler, when one has to consider that the
  60. algorithm cannot know where in a word the bit is, or even whether the
  61. bit buffer has run out, without explicitly checking.
  62. -- 
  63. Herman Rubin, Dept. of Statistics, Purdue Univ., West Lafayette IN47907-1399
  64. Phone: (317)494-6054
  65. hrubin@pop.stat.purdue.edu (Internet, bitnet)  
  66. {purdue,pur-ee}!pop.stat!hrubin(UUCP)
  67.