Notice: Undefined index: mode in /home/misc/mst/public_html/common.php on line 63 Notice: Undefined index: mode in /home/misc/mst/public_html/common.php on line 65 Notice: Undefined index: mode in /home/misc/mst/public_html/common.php on line 67 Notice: Undefined index: mode in /home/misc/mst/public_html/common.php on line 69 Notice: Undefined variable: base in /home/misc/mst/public_html/lecture.php on line 36 Obliczenia naukowe – 10. Zadanie telekomunikacyjne – MIM UW

Zagadnienia

10. Zadanie telekomunikacyjne

Rozważmy następujące zagadnienie, które pojawia się w analizie sieci telekomunikacyjnych26Zadanie to przedstawił mi dr hab. Piotr Pokarowski z Uniwersytetu Warszawskiego. Wiele podobnych przykładów Czytelnik znajdzie w [28].. Otóż przypuśćmy, że mamy n źródeł pakietów, które podłączone są do routera, który składa się z systemu kolejkującego pakiety i procesora, który je przetwarza. Źródła mogą w danej chwili być albo włączone, albo wyłączone, a wysyłać pakiety mogą oczywiście tylko wtedy, gdy są włączone.

Przyjmujemy, że i-te źródło przechodzi ze stanu wyłączonego w stan włączony ze średnią częstością a_{i}, a ze stanu włączonego do wyłączonego — z częstością b_{i}. Znaczy to na przykład, że średnio co 1/a_{i} jednostek czasu źródło, które jest wyłączone, przechodzi do stanu włączonego. Gdy i-te źródło jest włączone, może wysłać pakiet danych do routera, który je kolejkuje i następnie, jeden po drugim, przetwarza w procesie składającym się z M etapów pośrednich.

Rys. 10.1. Schemat sieci telekomunikacyjnej. Po lewej źródła pakietów (pierwsze jest uprzywilejowane), po środku kolejka długości K, po prawej procesor z M-etapowym przetwarzaniem.

Zakładamy, że średnia szybkość przetwarzania pakietu w procesorze wynosi \mu, czyli średnio co 1/\mu jednostek czasu pakiet przechodzi do kolejnego etapu przetwarzania. Jeśli w procesorze nie ma pakietu, z tą samą częstością może zostać pobrany do przetwarzania nowy pakiet z kolejki.

Kolejka ma pojemność K pakietów i jest typu FIFO (first in, first out). Nowe pakiety są wysyłane do kolejki z i-tego źródła z częstością \alpha _{i} (pod naturalnym warunkiem, że jest ono włączone). Dodatkowo przyjmujemy, że pierwsze źródło jest uprzywilejowane i gdy długość kolejki przekroczy pewien zadany próg bezpieczeństwa K_{1}\in(0,K), przyjmowane są pakiety tylko z pierwszego źródła: pakiety z pozostałych źródeł są tracone. Oczywiście, gdy kolejka jest pełna, pakiety ze wszystkich źródeł są odrzucane i tracone.

Dla zmniejszenia liczby parametrów modelu przyjmiemy (niezbyt realistycznie), że a_{1}=a_{2}=\ldots=a_{n}=a oraz b_{1}=b_{2}=\ldots=b_{n}=b, natomiast \alpha _{1}=\beta oraz \alpha _{2}=\ldots=\alpha _{n}=\alpha.

W danej chwili, stan takiego układu źródła–kolejka–router jest więc charakteryzowany przez trójkę liczb naturalnych: (s,q,r), gdzie

  • s=0,\ldots,2^{n}-1 oznacza stan źródeł (każde ze źródeł może byc albo wyłączone (stan jednostkowy ,,0”) albo włączone (stan jednostkowy ,,1”); jeśli więc i-te źródło jest w jednostkowym stanie s_{i}\in\{ 0,1\}, to kładziemy

    s=\sum _{{i=1}}^{{n}}s_{i}2^{{i-1}},

    czyli s_{i} są cyframi zapisu s w układzie dwójkowym: s=(s_{n}s_{{n-1}}\ldots s_{2}s_{1})_{2};

  • q=0,\ldots,K-1 oznacza długość kolejki;

  • r=0,\ldots,M-1 oznacza etap przetwarzania pakietu w procesorze.

Alternatywnie, można byłoby rozpatrywać nie trójwymiarową, ale (n+2)–wymiarową przestrzeń stanów, gdzie pierwsze n stanów mogłoby przyjmować tylko wartości 0 albo 1. Numerując wszystkie N=2^{n}KM stanów możemy utworzyć macierz przejścia W=(w_{{ij}})_{{i,j=1}}^{N}, w której element w_{{ij}} odpowiada częstości przejścia ze stanu i do stanu j; ponadto kładziemy w_{{ii}}=-\sum _{{j\neq i}}w_{{ij}}. Przyjmując, że modelowany przez nas układ ,,nie ma pamięci”, to znaczy: stan chwili następnej zależy jedynie od stanu w chwili bieżącej, konkludujemy, że mamy do czynienia z łańcuchem Markowa z ciągłym czasem i dyskretną przestrzenią stanów.

Zgodnie z regułami omówionymi na początku, mogą zajść następujące zdarzenia:

  • któreś ze źródeł się włączy lub wyłączy,

  • kolejka powiększy się o kolejny pakiet,

  • zostanie ukończony kolejny etap przetwarzania pakietu w procesorze,

  • procesor pobierze z kolejki nowy pakiet.

W naszym modelu założymy, że w jednej chwili możliwe jest wystąpienie tylko jednego z nich.

Zatem jeśli zmiana stanu dotyczy źródeł, to w danym momencie może zmienić się stan tylko jednego z nich: albo przestanie nadawać, albo przestanie wysyłać (ewentualnie nie zmieni stanu). Dlatego jeśli w zapisie binarnym s=(s_{N}s_{{N-1}}\ldots s_{1})_{2}, to s może przyjąć tylko takie nowe wartości, które różnią się dokładnie jedną cyfrą zapisu binarnego.

Dalej, może zwiększyć się długość kolejki. Jeśli jest włączonych p źródeł, w tym uprzywilejowane, to długości kolejki wzrośnie o 1 z częstością \beta+(p-1)\alpha (o ile nie są przekroczone wartości graniczne, o których była mowa na samym początku). Oznacza to przejście ze stanu (s,k,r) do stanu (s,k+1,r) ze wspomnianą wyżej częstością. Gdy kolejka przekroczy długość K_{1}, wtedy dopuszczane są tylko pakiety ze źródła uprzywilejowanego: gdy jest ono włączone, długości kolejki wzrośnie o 1 z częstością \beta.

W końcu, stan może zmienić się wskutek przetworzenia pakietu przez procesor. Jeśli router wypuści pakiet na zewnątrz, układ przechodzi ze stanu (s,q,M) do stanu (s,q,0). Jeśli router jest wolny (czyli już jest w stanie (s,q,0)), z kolejki może zostać pobrany nowy pakiet (czyli przejdziemy do stanu (s,q-1,1); jeśli kolejka jest pusta, nie stanie się nic). Wreszcie, pakiet przetwarzany przez procesor może przesunąć się do kolejnego etapu przetwarzania, to znaczy — do stanu (s,q,r+1). Wszystkie te zależne od procesora zmiany stanu odbywają się z częstością \mu.

W zastosowaniach interesujący jest stan stacjonarny \pi naszego łańcucha, to znaczy stan, w jakim powinien ustabilizować się nasz układ po bardzo długim czasie. Współrzędna \pi _{i} odpowiada średniemu procentowi czasu, w którym nasz system znajduje się w stanie o numerze i. Możemy więc być zainteresowani takim doborem parametrów sieci (tzn. częstości lub np. długości kolejki), by np. nie tracić (średnio) zbyt wielu pakietów. Stan stacjonarny \pi jest dany równaniem [28]

\displaystyle W^{T}\pi=0, (10.1)

przy czym \pi _{i}\geq 0 oraz \sum _{{i}}\pi _{i}=1.

I to jest właśnie zadanie z jakim się zmierzymy: spróbujemy znaleźć wektor \pi, spełniający (10.1).

10.1. Konstrukcja macierzy przejścia

Jak widzieliśmy powyżej, w naszym przypadku, z danego stanu układ może przejść jedynie do kilku — dokładniej: do n+1+1 innych (lub pozostać w stanie niezmienionym). Znaczy to, że macierz W jest silnie rozrzedzona, co oznacza, że musimy ją reprezentować w postaci macierzy rzadkiej.

Oprócz zagęszczenia wokół głównej diagonali widać dwie--trzy diagonale w dużej odległości od głównej
Rys. 10.2. Macierz przejścia dla n=5,K=5,M=3,K_{1}=3..

Wszystkich stanów jest N=2^{n}KM i, aby skonstruować macierz W, musimy je najpierw ponumerować według jakiejś reguły27Wybór reguły może mieć znaczenie dla efektywności działania metody rozwiązywania układu równań (10.1)!. Ale jak? Narzuca się jedno z sześciu naturalnych rozwiązań28Na razie przyjmijmy, że indeksujemy od zera.:

sqr

i=s+2^{n}q+2^{n}Kr

srq

i=s+Kr+2^{n}Kq

rsq

i=r+Ms+2^{n}Mq

rqs

i=r+Mq+MKs

qsr

i=q+Ks+2^{n}Kr

qrs

i=q+Kr+MKs

Pytanie o to, który z nich okaże się najlepszy (i czy możliwy jest jeszcze lepszy sposób) zostawimy na później. Na razie przyjmiemy wybór reguły silnych powiązań, dzięki czemu uzyskamy macierz o możliwie zagęszczonych wokół diagonali elementach. Ponieważ stany źródeł mogą zmieniać się aż na 2^{n} sposobów, wybierzemy je jako najszybciej zmieniającą się współrzędną trójki (s,q,r) i zdecydujemy się na zakodowanie numeru przez

i=s+2^{n}q+2^{n}Kr.

W praktycznej implementacji będziemy musieli jeszcze pamiętać o tym, że w Octave i MATLABie elementy wektora musimy indeksować od ,,1”, a w języku C — od ,,0”.

10.1.1. Implementacja w małej skali: Octave

Jak widać z powyższego — i tak właśnie bardzo często zdarza się w najrozmaitszych zadaniach obliczeniowych matematyki stosowanej — nasz probleme skaluje się, to znaczy można go postawić zarówno dla niewielkiej liczby niewiadomych (na przykład dla n=2 i K=M=4), jak też dla bardzo dużej liczby parametrów (wystarczy wziąć dostatecznie duże n: już dla n=64 liczba samych stanów źródeł, 2^{{64}}, przekroczy możliwości adresowania współczesnych procesorów!).

Możemy więc na próbę, dla testów i wstępnych obserwacji spróbować wykorzystać środowisko Octave dla małych n,K,M. Utworzone przez nas narzędzia dla zadania małej skali mogą przydać się np, do pre- lub postprocessingu danych lub wyników zadania w dużej skali.

Naszą macierz W będziemy tworzyć wierszami, według schematu:

for r=0:M-1
	for q = 0:K-1
		for s = 0:2^n-1
			% wyznacz numer stanu i odpowiadający trójce (s,q,r)
			% wyznacz częstości w_ij przejścia od stanu i=(s,q,r) do innego stanu j
		end
	end
end

Alternatywnie, moglibyśmy użyć jednej pętli po wszystkich numerach stanów:

for i=1:N
	% wyznacz trójkę (s,q,r) odpowiadającą stanowi i
	% wyznacz częstości przejścia od stanu (s,q,r) do innego stanu j
end

Będzie więc nam potrzebna funkcja, która danemu stanowi, reprezentowanemu przez trójkę (s,q,r), przyporządkowuje jego numer kolejny, na przykład

function i = triple2state(x,z,p)
% nadaje numer "i" stanowi reprezentowanemu trojka [x(1),x(2),x(3)]
% zakladamy, ze x(1) = 0..2^n-1, x(2) = 0..K-1, x(3) = 0..M-1,
% 	gdzie z = [2^n K M]
% p jest sposobem numerowania, np. aby dostac sposob "sqr", bierzemy p = [1 2 3],
% 	dla sposobu "qrs" kladziemy p = [2 3 1], itp.

% schemat "p(1)-p(2)-p(3)"
 
i = 1 + x(p(1)) + z(p(1)) * ( x(p(2)) + z(p(2)) * x(p(3)) ); 	
 	% stany powinnismy numerowac od jedynki, bo numer stanu
 	% bedzie indeksem w macierzy!

end
Ćwiczenie 10.1

Zaprogramuj w Octave funkcję odwrotną do triple2state, to znaczy — wyznaczającą trójkę (s,q,r) na podstawie numeru stanu.

Rozwiązanie: 

Poniżej przykładowy kod.

function x = state2triple(k,z,p)
% zamienia numer stanu k na trojke opisujaca stan, [x(1),x(2),x(3)]
% zakladamy, ze x(1) = 0..2^n-1, x(2) = 0..K-1, x(3) = 0..M-1
% gdzie z = [2^n K M]

x = [-1,-1,-1];
k = k-1;

q = fix(k/z(p(1)));
a = k - q*z(p(1));
c = fix(q/z(p(2)));
b = q - c*z(p(2));

x(p) = [a,b,c];
end
	

10.1.1.1. Praca z numerami stanów źródeł

Ze względu na to, że stany kolejnych źródeł kodujemy ustawiając konkretne bity w liczbie s, musimy nauczyć się pracować z pojedynczymi bitami w danej zmiennej całkowitoliczbowej. Poniżej przypomnijmy więc podstawowe informacje na ten temat:

Sprawdzenie bitu

Aby sprawdzić, czy i-ty bit liczby s=(s_{N}s_{{N-1}}\ldots s_{1})_{2} jest równy jeden, musimy wykonać bitową operację AND na s i na m=(0\ldots 0\underbrace{1}_{{i}}0\ldots 0)_{2}. Wynik nie jest zerem wtedy i tylko wtedy, gdy s_{i}=1.

Zapalenie bitu

Aby ustawić wartość i-tego bitu liczby s na 1, należy wykonać bitową operację OR na s i m.

Zgaszenie bitu

Aby ustawić wartość i-tego bitu liczby s na 0, należy wykonać bitową operację AND na s i NOT m, czyli na s i na (1\ldots 1\underbrace{0}_{{i}}1\ldots 1)_{2}.

Przełączenie bitu

Aby zmienić wartość i-tego bitu liczby s na inną (czyli z 0 na 1 i na odwrót, możemy wykorzystać gotowy operator w języku C, w przeciwnym razie musimy skorzystać z opisanych powyżej funkcji.

Wszystkie powyższe operacje można w prosty sposób przeprowadzić w języku C i w Octave/MATLABie, ale należy pamiętać, że w C bity indeksujemy od zera.

Operacja na i-tym bicie C (i=0,\ldots) Octave (i=1,\ldots)
Czy zapalony z = s & (1<<i) z = bitget(s,i)
Zapalenie S = s | (1<<i) S = bitset(s,i,1)
Zgaszenie S = s & ~(1<<i) S = bitset(s,i,0)
Przełączenie S = s ^ (1<<i) S = bitset(s,i,~bitget(s,i))

Znaczy to, że jeśli chcemy znaleźć wszystkie możliwe stany osiągalne z danego stanu s i nadać wartości częstości przejścia źródeł ze stanu s do nowego stanu, musimy wykonać pętlę

S = triple2state([s,q,r],z,ord); % numer biezacego stanu

%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu zrodla

for i = 1:n
	bit = bitget(s,i);
	sn = bitset(s,i,~bit); % zmienia i-ty bit na przeciwny: to nowy numer stanu zrodla
	SN = triple2state([sn,q,r],z,ord); % numer nowego stanu zrodla

	if bit == 0
		W(S,SN) = a; % przejscie od wylaczonego do wlaczonego
	else
		W(S,SN) = b; % przejscie od wlaczonego do wylaczonego
	end
end

Z kolei zmianę stanu kolejki realizowałby następujący kod:

S = triple2state(s,q,r); % numer bieżącego stanu łańcucha

%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu kolejki

if q < (K-1) % tylko wtedy mozna wydluzyc kolejke, w przeciwnym razie wszystkie pakiety sa odrzucane
	SN = triple2state([s,q+1,r],z,ord); % nowy stan: przyjeto pakiet do kolejki
	bs = bitsum(s); % ile jest wlaczonych
	b0 = bitget(s,1); % czy zerowy jest wlaczony
	if bs > 0 % cokolwiek nadaje

		W(S,SN) = 0;

		if b0 > 0 % specjalne traktowanie pierwszego zrodla
			W(S,SN) = beta;
		end
		if q < (K1-1) % pakiety z innych sa odrzucane jesli kolejka ma dlugosc K1 lub wieksza
			W(S,SN) = W(S,SN) + (bs-b0)*alpha;
		end
	end
end

Wreszcie, może zmienić się stan procesora:

S = triple2state(s,q,r); % numer bieżącego stanu łańcucha
%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu procesora

switch r
case (M-1)
	SN = triple2state([s,q,0],z,ord);
	W(S,SN) = mu;
case 0
	if (q > 0)
		SN = triple2state([s,q-1,1],z,ord);
		W(S,SN) = mu;
	end
otherwise
	SN = triple2state([s,q,r+1],z,ord);
	W(S,SN) = mu;
end

Powyżej określone operacje traktowały W jak macierz gęstą. W realnej implementacji wybierzemy format macierzy rzadkiej, dlatego ostateczna funkcja generująca macierz przejścia W będzie postaci:

function spW = sptelecomtrans(n,K,M,K1,rate)
% create (sparse) transition rate matrix spW
%
% queue length 0..K-1
% source states 0..2^n-1
% processing phases 0..M-1
% queue threshold K1

if nargin < 5
	rate = [1 1 1 1 1];
end

a = 	rate(1); 	% off -> on
b = 	rate(2);	% on -> off
alpha =	rate(3); 	% src -> queue
beta = 	rate(4);	% priority src -> queue
mu = 	rate(5);	% advance processing stage

N = 2^n;
z = [N, K, M];
ord = [1 2 3];

% fprintf(stderr,'Problem data:\nn=%d N=%d K=%d M=%d K1=%d\na=%g b=%g alpha=%g beta=%g mu=%g\n', n, N, K, M, K1, a, b, alpha, beta, mu);

dim = triple2state(z-1,z,ord); % total dimension of W, dim = N*M*K
nz = 0; % count nonzero elements of W

% disp(['Constructing sparse matrix of size ', num2str(dim), ' and at most ', num2str(dim*(n+3)),' zeros']);

IW = nan(dim*(n+3),1); % oszacowanie liczby elementow niezerowych
JW = nan(size(IW));
VW = zeros(size(IW));
RW = zeros(dim,1);

for s = 0:N-1 % stan zrodla
	for q = 0:K-1 % stan kolejki
		for r = 0:M-1 % stan procesora
			S = triple2state([s,q,r],z,ord); % numer biezacego stanu

			%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu zrodla

			for i = 1:n
				bit = bitget(s,i);
				sn = bitset(s,i,~bit); % zmienia i-ty bit na przeciwny: to nowy numer stanu zrodla
				SN = triple2state([sn,q,r],z,ord); % numer nowego stanu zrodla
				
				nz = nz+1;
				IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
				
				if bit == 0 
					% przejscie od wylaczonego do wlaczonego
					VW(nz) = a;
					RW(S) = RW(S) + a;
				else
					% przejscie od wlaczonego do wylaczonego
					VW(nz) = b;
					RW(S) = RW(S) + b;
				end
			end
			
			%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu kolejki

			if q < (K-1) % tylko wtedy mozna wydluzyc kolejke, w przeciwnym razie wszystkie pakiety sa odrzucane
				SN = triple2state([s,q+1,r],z,ord); % nowy stan: przyjeto pakiet do kolejki
				bs = bitsum(s,n); % ile jest wlaczonych sposrod n mozliwych
				b0 = bitget(s,1); % czy zerowy jest wlaczony
				% fprintf(stderr,'s = %d bit = %d sum = %d\n',s,b0, bs); 
				if bs > 0 % cokolwiek nadaje
					
					nz = nz+1;
					IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
					VW(nz) = 0;
					
					if b0 > 0 % specjalne traktowanie pierwszego zrodla
						VW(nz) = beta;
						RW(S) = RW(S) + beta;
					end
					if q < (K1-1) % pakiety z innych sa odrzucane jesli kolejka ma dlugosc K1 lub wieksza
						VW(nz) = VW(nz) + (bs-b0)*alpha;
						RW(S) = RW(S) + (bs-b0)*alpha;
					end
				end
			end


			%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu procesora
			
			switch r
			case (M-1)
				SN = triple2state([s,q,0],z,ord);
				nz = nz+1;
				IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
				VW(nz) = mu;
				RW(S) = RW(S) + mu;
			case 0
				if (q > 0)
					SN = triple2state([s,q-1,1],z,ord);
					nz = nz+1;
					IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
					VW(nz) = mu;
					RW(S) = RW(S) + mu;
				end
			otherwise
				SN = triple2state([s,q,r+1],z,ord);
				nz = nz+1;
				IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
				VW(nz) = mu;
				RW(S) = RW(S) + mu;
			end	
		end % for...
	end % for...
end % for...

% suma wyrazow w wierszu: RW(i) = pstwo pozostania w stanie i
% W + diag(RW) to macierz czestosci
% konstrukcja macierzy prawdopodobienstw

IW(nz+[1:dim]) = [1:dim];
JW(nz+[1:dim]) = [1:dim];
VW(nz+[1:dim]) = -RW;
nz = nz + dim;

disp([num2str(nz), ' nonzeros in the transition matrix']);

spW = sparse(IW(1:nz),JW(1:nz),VW(1:nz),dim,dim);

end % function

function bs = bitsum(s,n)
% wyznacza liczbe zapalonych bitow liczby s
bs = sum(bitget(s,1:n));
end % function

function info = isprobability(p)
% sprawdza, czy 0 <= p <= 1
info = all(p >= 0) & all(p <= 1);
if (~info) && (nargout < 1)
	warning([inputname(1), ' = [', num2str(p,' %g'), '] is not a probability']);
end
end % function

Dobrze, że zaczynamy od Octave; tu najprościej testować implementacje, np. moglibyśmy szybko na kilku przykładach sprawdzić, czy nasze procedury: przypisywania częstości przejścia oraz numerowania stanów działają poprawnie. Nie sposób przecenić czasu (i nerwów) jakie dzięki tym wstępnym testom można zaoszczędzić.

Ćwiczenie 10.2

Sprawdź na małych przykładach, czy otrzymujesz poprawne macierze przejścia. Na przykład29Doświadczenie uczy, że wykonanie tylko tego jednego testu to za mało, by wychwycić wszystkie dotąd popełnione pomyłki., dla n=M=K=1 i a=1,b=2 (co prawda nie można nadać im znaczenia częstości, ale to bez znaczenia dla testów) powinieneś otrzymać macierz

W=\begin{pmatrix}-1&1\\
2&-2\\
\end{pmatrix}.

Pamiętaj, wyrazy na diagonali W są określone zależnością w_{{ii}}=-\sum _{{j\neq i}}w_{{ij}}!

10.2. Wyznaczenie stanu stacjonarnego

Wydaje się, że nasze zadanie polega na znalezieniu jądra macierzy W^{T}, a następnie wyłuskaniu zeń (i unormowaniu) odpowiedniego wektora. Rzeczywiście, w Octave jest funkcja

W = sptelecomtrans(n,K,M,K1,[a,b,alpha,beta,mu]);
X = null(W');

która wyznacza jądro zadanej macierzy. Jeśli więc jądro jest jednowymiarowe (tego nie wiemy), a wszystkie współrzędne są dodatnie (to musimy sprawdzić i ewentualnie sobie zagwarantować), to

X = X*sign(X(1)); % gwarancja znaku
if all(X>0) % sprawdzenie dodatniości
	Pi = X/norm(X,1);
else
	Pi = NaN(size(X));
end
residW = norm(W'*Pi,Inf)

Niestety, wyznaczanie jądra macierzy generalnie przy dużych N może być bardzo kosztowne obliczeniowo. W dodatku, jego implementacja w Octave wykorzystuje słuszną, ale drogą metodę rozkładu SVD macierzy. Dzięki temu, że W jest rozrzedzona i ma kilka innych ciekawych matematycznych własności, będziemy mogli obejść to ograniczenie.

Ćwiczenie 10.3

Zaimplementuj metodę rozwiązywania zadania wykorzystującą null i zbadaj, jakie maksymalnie mogą być n,K,M dla których otrzymasz sensowne rozwiązanie w sensownym czasie.

Wskazówka: 

Generalnie, wszystkie potrzebne komendy zostały wcześniej przedstawione, ale powinniśmy jeszcze zabezpieczyć się przed sytuacją, w której null zwróci więcej niż jeden wektor. Taką sytuację należy potraktować jako indykator, że zadanie nie jest dobrze postawione i zgłosić przynajmniej ostrzeżenie:

X = null(W');
if size(X,2) > 1
	warning('Nonunique solution');
	X = X(:,end); % wybieramy jakikolwiek (zwykle ostatni odpowiada wartosci szczegolnej najblizszej zera)
end

10.2.1. Wybór właściwej metody

Najwyższy czas, by sięgnąć do literatury. W monografii [28], dotyczącej numerycznego wyznaczania różnych cech — także stanów stacjonarnych — łańcuchów Markowa jest omówiona metoda, w której poprzez usunięcie jednego wiersza i jednej kolumny z macierzy W można zadanie sprowadzić do zwykłego zadania rozwiązywania układu równań liniowych z macierzą nieosobliwą. Zapewne dla średnich rozmiarów macierzy W to byłaby całkiem dobra alternatywa — wszak W jest macierzą rozrzedzoną i taką pozostanie po usunięciu wiersza i kolumny — ale musielibyśmy nieco obawiać się postępującego wypełnienia bloków czynników rozkładu LU macierzy.

Inny sposób podejścia do zadania wyznaczenia stanu stacjonarnego łańcucha Markowa (por. [27]) to wykonanie tzw. odwrotnej metody potęgowej na macierzy (raz tylko sfaktoryzowanej!) W^{T}-\epsilon I. Jest to metoda iteracyjna rozwiązywania zagadnienia własnego, której zasadniczym składnikiem jest wielokrotne rozwiązywanie układu równań postaci W^{T}-\epsilon I. Aby więc metoda była efektywna, musimy umieć wyznaczyć rozkład macierzy W^{T}-\epsilon I na prostsze składniki, najlepiej — wykorzystując fakt, że macierz W^{T} jest mocno rozrzedzona. Więcej na temat metody potęgowej i odwrotnej metody potęgowej można przeczytać w wykładzie z Matematyki Obliczeniowej~II. Jednak w naszym przypadku domyślnie stosowana w Octave metoda rozkładu macierzy rozrzedzonych zabiera zbyt wiele czasu i jest mało efektywna, gdy N jest duże.

Na szczęście, jest jeszcze jedna droga, wykorzystująca dodatkowe właściwości naszego zadania. (Skąd my to znamy?…) Skoro mamy do czynienia z łańcuchem Markowa, to możemy zapisać zadanie w równoważnej postaci z macierzą stochastyczną30Czyli taką, której elementy są nieujemne i w każdej kolumnie sumują się do jedności. P,

P\pi=\pi,

gdzie P=\delta W^{T}+I, przy czym \delta=0.99/\max _{i}|w_{{ii}}| (dowód równoważności i stochastyczności P zostawiamy Czytelnikowi jako niezobowiązujące ćwiczonko, zob. [27]). Zatem poszukiwany wektor \pi jest wektorem własnym macierzy (kolumnami) stochastycznej P, odpowiadającym wartości własnej równej 1. Jest to znacząca informacja, gdyż to pociąga za sobą, że:

  • istnieje wektor własny odpowiadający wartości własnej 1 (rzeczywiście, lewostronny wektor własny dla 1 to wektor (1,\ldots,1).

  • wartość własna 1 jest dominującą wartością własną (rzeczywiście, |\lambda(P)|\leq\| P\| _{1}=1) i nie ma innych wartości własnych o module równym 1 (wynika to z twierdzenia Gerszgorina).

Ponadto nasza macierz P jest nieredukowalna (w języku łańcuchów Markowa, łańcuch jest nieprzywiedlny: każdy stan jest osiągalny z każdego innego, w skończonej liczbie kroków), więc na mocy twierdzenia Perrona–Frobeniusa [3, 28] wartość własna 1 macierzy P jest pojedyncza, a odpowiada jej wektor własny \pi o dodatnich współrzędnych.

Te wszystkie fakty oznaczają, że — zamiast kosztownego SVD — możemy spróbować użyć na przykład metody potęgowej wyznaczania dominującej wartości własnej macierzy P!

Należy pamiętać, że metoda potęgowa, oprócz ewidentnej zalety (jest metodą iteracyjną, więc można obliczenia przerwać w bardziej dogodnym momencie, a iteracja opiera się na bardzo tanim mnożeniu, \pi^{{(k+1)}}=P\pi^{{(k)}}, przez macierz rozrzedzoną P; ma też minimalne wymagania pamięciowe, co istotne przy dużych n), ma też wady: jeśli druga co do wielkości wartość własna macierzy, \lambda _{2}, jest bliska dominującej — |\lambda _{2}|\approx 1 — zbieżność metody może być bardzo wolna.

W Octave możemy wyznaczyć dominującą wartość własną na dwa sposoby: zaimplementować wprost metodę potęgową, albo wykorzystać funkcję eigs, wykorzystującą bardziej zaawansowane techniki wyznaczania ekstremalnych wartości własnych. Poniżej wybieramy właśnie ten drugi wariant:

opts.maxit = MAXIT;
opts.tol = TOL;
tic; [V, D, info] = eigs(spW, 6, 'lm', opts); toc
D = diag(D); [m i] = max(abs(D));
if (abs(m-1) > 1e1*eps)
	warning(['Dominant eigenvalue = ', num2str(m, '%e'), ' not equal to 1. Difference: ',  num2str(abs(m-1))]);
end
Pi = V(:,i);
Pi = abs(Pi); % ustalamy znak Pi
Pi = Pi/sum(Pi);

Pozostaje jeszcze przerobić macierz W na macierz P; w naszym przypadku zastąpimy funkcję W = sptelecomtrans(..) funkcją [P, W] = sptelecom(..), wyznaczającą przede wszystkim macierz P, a macierz W — tylko opcjonalnie.

function [spP, spW] = sptelecom(n,K,M,K1,rate)
% create (sparse) transition probability matrix spP and (if requested)
% transition rate matrix spW
%
% queue length 0..K-1
% source states 0..2^n-1
% processing phases 0..M-1
% queue threshold K1

if nargin < 5
	rate = [1 1 1 1 1];
end

a = 	rate(1); 	% off -> on
b = 	rate(2);	% on -> off
alpha =	rate(3); 	% src -> queue
beta = 	rate(4);	% priority src -> queue
mu = 	rate(5);	% advance processing stage

N = 2^n;
z = [N, K, M];
ord = [1 2 3];

% fprintf(stderr,'Problem data:\nn=%d N=%d K=%d M=%d K1=%d\na=%g b=%g alpha=%g beta=%g mu=%g\n', n, N, K, M, K1, a, b, alpha, beta, mu);

dim = triple2state(z-1,z,ord); % total dimension of W, dim = N*M*K
nz = 0; % count nonzero elements of W

% disp(['Constructing sparse matrix of size ', num2str(dim), ' and at most ', num2str(dim*(n+3)),' zeros']);

IW = nan(dim*(n+3),1); % oszacowanie liczby elementow niezerowych
JW = nan(size(IW));
VW = zeros(size(IW));
RW = zeros(dim,1);

for s = 0:N-1 % stan zrodla
	for q = 0:K-1 % stan kolejki
		for r = 0:M-1 % stan procesora
			S = triple2state([s,q,r],z,ord); % numer biezacego stanu

			%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu zrodla

			for i = 1:n
				bit = bitget(s,i);
				sn = bitset(s,i,~bit); % zmienia i-ty bit na przeciwny: to nowy numer stanu zrodla
				SN = triple2state([sn,q,r],z,ord); % numer nowego stanu zrodla
				
				nz = nz+1;
				IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
				
				if bit == 0 
					% przejscie od wylaczonego do wlaczonego
					VW(nz) = a;
					RW(S) = RW(S) + a;
				else
					% przejscie od wlaczonego do wylaczonego
					VW(nz) = b;
					RW(S) = RW(S) + b;
				end
			end
			
			%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu kolejki

			if q < (K-1) % tylko wtedy mozna wydluzyc kolejke, w przeciwnym razie wszystkie pakiety sa odrzucane
				SN = triple2state([s,q+1,r],z,ord); % nowy stan: przyjeto pakiet do kolejki
				bs = bitsum(s,n); % ile jest wlaczonych sposrod n mozliwych
				b0 = bitget(s,1); % czy zerowy jest wlaczony
				% fprintf(stderr,'s = %d bit = %d sum = %d\n',s,b0, bs); 
				if bs > 0 % cokolwiek nadaje
					
					nz = nz+1;
					IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
					VW(nz) = 0;
					
					if b0 > 0 % specjalne traktowanie pierwszego zrodla
						VW(nz) = beta;
						RW(S) = RW(S) + beta;
					end
					if q < (K1-1) % pakiety z innych sa odrzucane jesli kolejka ma dlugosc K1 lub wieksza
						VW(nz) = VW(nz) + (bs-b0)*alpha;
						RW(S) = RW(S) + (bs-b0)*alpha;
					end
				end
			end


			%%%%%%%% zmiana stanu z powodu zmiany stanu procesora
			
			switch r
			case (M-1)
				SN = triple2state([s,q,0],z,ord);
				nz = nz+1;
				IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
				VW(nz) = mu;
				RW(S) = RW(S) + mu;
			case 0
				if (q > 0)
					SN = triple2state([s,q-1,1],z,ord);
					nz = nz+1;
					IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
					VW(nz) = mu;
					RW(S) = RW(S) + mu;
				end
			otherwise
				SN = triple2state([s,q,r+1],z,ord);
				nz = nz+1;
				IW(nz) = S; JW(nz) = SN;
				VW(nz) = mu;
				RW(S) = RW(S) + mu;
			end	
		end % for...
	end % for...
end % for...

% suma wyrazow w wierszu: RW(i) = pstwo pozostania w stanie i
% W + diag(RW) to macierz czestosci
% konstrukcja macierzy prawdopodobienstw

deltaW = 0.99/max(abs(RW));
VW = VW*deltaW;
IW(nz+[1:dim]) = [1:dim];
JW(nz+[1:dim]) = [1:dim];
VW(nz+[1:dim]) = 1-RW*deltaW;
nz = nz + dim;

disp([num2str(nz), ' nonzeros in the probability matrix P']);

file=fopen('mout.dat','w');
fprintf(file, '%d %d %g\n', [JW(1:nz),IW(1:nz),VW(1:nz)]');
fclose(file);

spP = sparse(JW(1:nz),IW(1:nz),VW(1:nz),dim,dim);

% sprawdzmy, czy teraz W jest kolumnami stochastyczna
if (norm(spsum(spP,1)-1,Inf) > 10*eps) || any(spP(:) < 0) || any(spP(:) > 1)
	warning('P may be not a Markov transition probability matrix');
end

if nargout > 1
	VW = VW/deltaW; % niezbyt eleganckie
	VW(nz-dim+1:nz) = -RW;
	spW = sparse(IW(1:nz),JW(1:nz),VW(1:nz),dim,dim);
end

end % function

function bs = bitsum(s,n)
% wyznacza liczbe zapalonych bitow liczby s
bs = sum(bitget(s,1:n));
end % function

function info = isprobability(p)
% sprawdza, czy 0 <= p <= 1
info = all(p >= 0) & all(p <= 1);
if (~info) && (nargout < 1)
	warning([inputname(1), ' = [', num2str(p,' %g'), '] is not a probability']);
end
end % function

Parametry zadania zapiszemy w prostym skrypcie Octave, o nazwie telecomparam.m:

a 	= 3.33;
b 	= 3.52;
alpha 	= 1;
beta 	= 2;
mu = 34e-1; % uwaga

n = 13;
K = 8;
M = 5;
K1 = 7;
MAXIT = 100;
TOL = 1e-6;

Aby wygenerować macierz P, wystarczy więc wydać polecenia:

telecomparam;
P = sptelecom(n,K,M,K1,[a,b,alpha,beta,mu]);

10.3. Zadanie w dużej skali

Ponieważ liczba wszystkich stanów N zależy eksponencjalnie od n, to gdy n jest większe niż kilka, generowanie samej macierzy P w Octave będzie trwało potwornie wolno: z powodu konieczności zinterpretowania wielokrotnie zagnieżdżonych pętli.

Dlatego, aby móc prowadzić obliczenia dla dużych N, powinniśmy przyspieszyć proces generowania macierzy P, implementując procedurę na przykład w języku C.

10.3.1. Implementacja procedury generowania macierzy w C

W zasadzie wystarczy wprost przetłumaczyć tekst procedury z Octave na język C, pamiętając wszakże o następujących pułapkach, które czyhają na nas po drodze:

  • tablice w C indeksujemy od zera, dlatego

    • licznik nz będziemy inicjalizować na -1,

    • funkcja triple2state będzie zwracać s+N*(q+K*r), a nie jak w Octave, 1+s+N*(q+K*r),

  • bity w C numerujemy od zera, dlatego pętla po bitach źródeł powinna być dla i=0,\ldots,n-1: for (i = 0; i < n; i++), a bitem źródła uprzywilejowanego źródła jest bit zerowy b0 = bitget(s,0); funkcja bitget(s,i) powinna akceptować wartości i=0,\ldots,n-1;

  • w kodzie zakładamy, że bitget() zwraca zero lub 1, dlatego nie możemy użyć prostego s & (1<<i), które może zwracać wartości większe od 1;

Ponadto, nie będziemy już generować (niepotrzebnej w tej chwili) macierzy częstości W, a tylko samą macierz P.

Warto zwrócić uwagę na fragment pozwalający prosto odczytać wszystkie parametry zadania zapisane w pliku Octave telecomparam.m.

Głównym celem programu sptelecom.c jest wyznaczenie macierzy rozrzedzonej P w formacie współrzędnych i zapisanie jej do pliku (aby można było następnie wczytać ją do Octave i potraktować eigs).

Tu kryje się jeszcze jedna pułapka. Zapisując macierz w formacie tekstowym, ryzykujemy utratę dokładności reprezentacji wartości elementów macierzy P. Dlatego, lepiej będzie zapisywać dane w formacie binarnym — i tak faktycznie zrobimy: patrz kod źródłowy programu w języku C.

/*
	gcc -o sptelecom sptelecom.c -lm
	time ./sptelecom <  telecomparam.m
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define NPARAM 11 /* liczba parametrow do wczytania z pliku */

/* zmienne, do ktorych wczytamy parametry z pliku */
int n, N, K, M, K1;
double a, b, alpha, beta, mu;
int MAXIT; double TOL;

int triple2state(int s, int q, int r)
{
	return(s+N*(q+K*r)); /* zero-based */
}

int bitget(int s, int i)
{
	return( (s & (1<<i)) > 0 ); /* zwraca zero lub 1 */
}

int bitflip(int s, int i)
{
	return( s ^ (1<<i) );
}

int bitsum(int s)
{
int bs = 0, i;

if (s <= 1)
	return(s);
for (i=0; i < n; i++)
{
	bs += bitget(s,i);
}
return(bs);
}

void multW(int *IW, int *JW, double *VW, double *X, double *Y, int dim, int nz)
{
/*
 Mnozy macierz W (w formacie wspolrzednych IW,JW,VW) przez wektor X i wynik zapisuje do Y
*/
int i;	
	for(i = 0; i < dim; i++)
		Y[i] = 0.0;
	for(i = 0; i < nz; i++)
		Y[IW[i]] += VW[i]*X[JW[i]];
}

int main(int argc, char **argv)
{
int s,q,r, S, SN, dim, nz, nnz, sn, bit, i;
int *IW, *JW;
double *VW, *RW;
double *X, *Y, nrm;
FILE *fp;

/* prymitywny lecz skuteczny sposob wczytania parametrow */
/*	
	#include "telecomparam.m"
*/

{
/* standardowe wczytanie parametrow */
char name[32];
double val;
double params[NPARAM];
char names[NPARAM][15] = {"n", "K", "M", "K1", 
	"a", "b", "alpha", "beta", "mu", "MAXIT", "TOL" };
int i,k;

	for (i=0; i < NPARAM; i++) 
		params[i] = -1;

	for (i=0; i < NPARAM; i++) 
	{
		scanf("%s = %lf;%*[^\n]\n", name, &val);
		fprintf(stderr, "\tReading: %g for %s\n", val, name);
		for (k = 0; k < NPARAM; k++)
			if (strcmp(name,names[k]) == 0)
			{
				params[k] = val;
				break;
				
			}
	}
	
	k = 1;
	for (i=0; i < NPARAM; i++)
	{ 
		if (params[i] < 0)
		{
			k = -1;
			fprintf(stderr, "Parameter '%s' not set\n", names[i]);
		}
	}
	if (k == -1)
	{
		fprintf(stderr, "Exiting!\n");
		exit(-1);
	}

	n 	= params[0];
	K 	= params[1];
	M 	= params[2];
	K1 	= params[3];
	a 	= params[4];
	b 	= params[5];
	alpha 	= params[6];
	beta 	= params[7];
	mu 	= params[8];
	MAXIT 	= params[9];
	TOL 	= params[10];
}

if (argc > 1)
{
	MAXIT = atoi(argv[1]);
	fprintf(stderr, "\tChanging MAXIT to %d\n", MAXIT);
}

N = 1<<n;
fprintf(stderr,"Problem data:\nn=%d N=%d K=%d M=%d K1=%d\na=%g b=%g alpha=%g beta=%g mu=%g\n", n, N, K, M, K1, a, b, alpha, beta, mu);

dim = triple2state(N-1,K-1,M-1)+1;
nz = -1; /* indeks ostatnio dodanego niezerowego elementu macierzy W */
nnz = dim*(n+3); /* nieco przeszacowana maksymalna liczba niezerowych elementow w macierzy W */
fprintf(stderr,"Constructing sparse matrix of size %d and at most %d nonzeros.\n", dim, nnz);

IW = (int *)calloc(nnz, sizeof(int)); 
JW = (int *)calloc(nnz, sizeof(int)); 
VW = (double *)calloc(nnz, sizeof(double)); 
RW = (double *)calloc(dim, sizeof(double)); /* tablice wyzerowane! */

for (s = 0; s < N; s++) /* stan zrodla */
	for (q = 0; q < K; q++) /* stan kolejki */
		for (r = 0; r < M; r++) /* stan procesora */
		{
		S = triple2state(s,q,r); /* numer biezacego stanu */
		
		/*
		 * zmiana stanu z powodu zmiany stanu zrodla
		 */
		 
			for (i = 0; i < n; i++) 
			{
				bit = bitget(s,i);
				sn = bitflip(s,i); /* zmienia i-ty bit na przeciwny: to nowy numer stanu zrodla */
				SN = triple2state(sn,q,r); /* numer nowego stanu zrodla */
				
				nz++;
				IW[nz] = S; JW[nz] = SN;
				
				if (bit == 0)
				{ 
					/* przejscie od wylaczonego do wlaczonego */
					VW[nz] = a;
					RW[S] += a;
				}
				else
				{
					/* przejscie od wlaczonego do wylaczonego */
					VW[nz] = b;
					RW[S] += b;
				}
			}
			
		/*
		 *  zmiana stanu z powodu zmiany stanu kolejki
		 */
		 
			if (q < (K-1)) /* tylko wtedy mozna wydluzyc kolejke, w przeciwnym razie wszystkie pakiety sa odrzucane */
			{
				int bs, b0;
				
				SN = triple2state(s,q+1,r); /* nowy stan: przyjeto pakiet do kolejki */
				bs = bitsum(s); /* ile jest wlaczonych */
				b0 = bitget(s,0); /* czy zerowy jest wlaczony */
				/* fprintf(stderr,"s = %d bit = %d sum = %d\n",s,b0, bs); */
				if (bs > 0) /* cokolwiek nadaje */
				{	
					nz++;
					IW[nz] = S; JW[nz] = SN;
					VW[nz] = 0;
					
					if (b0 > 0) /* specjalne traktowanie pierwszego zrodla */
					{
						VW[nz] = beta;
						RW[S] += beta;
					}
					if (q < (K1-1)) /* pakiety z innych sa odrzucane jesli kolejka ma dlugosc K1 lub wieksza */
					{
						VW[nz] += (bs-b0)*alpha;
						RW[S] += (bs-b0)*alpha;
					}
				}
			}
		 
		/*
		 * zmiana stanu z powodu zmiany stanu procesora
		 */
			if (r == (M-1))
			{
				SN = triple2state(s,q,0);
				nz++;
				IW[nz] = S; JW[nz] = SN;
				VW[nz] = mu;
				RW[S] += mu;
			}
			else if (r == 0)
			{
				if (q > 0)
				{
					SN = triple2state(s,q-1,1);
					nz++;
					IW[nz] = S; JW[nz] = SN;
					VW[nz] = mu;
					RW[S] += mu;
				}
			}
			else 
			{
				SN = triple2state(s,q,r+1);
				nz++;
				IW[nz] = S; JW[nz] = SN;
				VW[nz] = mu;
				RW[S] += mu;
			}	
		 
		}
nz++;

/* 
 suma wyrazow w wierszu: RW(i) = pstwo pozostania w stanie i
 W + diag(RW) to macierz czestosci
 konstrukcja macierzy prawdopodobienstw
*/

{
double deltaW = 0.0;

// max of RW
for (i = 0; i < dim; i++)
	deltaW = (RW[i] > deltaW ? RW[i] : deltaW);
	  
deltaW = 0.99/deltaW;
for (i = 0; i < nz; i++)
	VW[i] *= deltaW;
for (i = 0; i < dim; i++) 
{
	IW[nz+i] = JW[nz+i] = i;
	VW[nz+i] = 1.0-RW[i]*deltaW;
}
nz += dim;
}

free(RW);
fprintf(stderr, "%d nonzeros in the probability matrix\n", nz);

fp = fopen("cout.dat","wb"); /* zapis macierzy W w formacie binarnym, to wazne! */
fwrite(&nz, sizeof(int), 1, fp);
fwrite(JW, sizeof(int), nz, fp);
fwrite(IW, sizeof(int), nz, fp);
fwrite(VW, sizeof(double), nz, fp);
fclose(fp);

/*
 metoda potegowa, tylko dla porownania z eigs z Octave
*/

X = (double *)calloc(dim, sizeof(double));
Y = (double *)calloc(dim, sizeof(double));

for (i = 0; i < dim; i++)
	X[i] = 1.0/dim;

for (s = 0; s < MAXIT; s++)
{
	multW(JW,IW,VW,X,Y,dim,nz);
	multW(JW,IW,VW,Y,X,dim,nz);
	nrm = 0.0;
	for (i = 0; i < dim; i++)
	{
		double diff = fabs(Y[i]-X[i]);
		nrm = (diff > nrm) ? diff : nrm;
	}
	if (nrm < TOL)
		break;
}

fprintf(stderr,"Total %d iterations\n", s);

fp = fopen("coutx.dat","w"); /* wynik: wektor stanu stacjonarnego */ 
for(i = 0; i < dim; i++)
	fprintf(fp, "%g\n", X[i]);
fclose(fp);

return(0);
}

10.3.2. Rozwiązanie zadania w Octave

Mając macierz P w formacie współrzędnych, w postaci binarnej, musimy najpierw zmusić Octave do wczytania jej właśnie w tej postaci:

function [spW, dim] = sptelecomload(filename)
	fp = fopen(filename,'rb');
	nz = fread(fp, 1, 'int');
	IJ = fread(fp, [nz,2], 'int');
	IJ = IJ+1; % indeksy nie od zera, ale od 1
	dim = max(IJ(:,1));
	V = fread(fp, nz, 'double');
	fclose(fp);

	spW = sparse(IJ(:,1), IJ(:,2), V, dim, dim);
end

Teraz możemy już rozwiązać zadanie:

  1. Wpisać poprawne wartości parametrów do pliku telecomparam.m

  2. Wygenerować plik z macierzą P:

    make sptelecom
    ./sptelecom < telecomparam.m
    

  3. Wyznaczyć wektor \pi:

    telecomparam;
    system ('make cout.dat');
    
    [P, dim] = sptelecomload('cout.dat');
    
    opts.maxit = MAXIT;
    opts.tol = TOL;
    tic; [V, D, info] = eigs(P, 2, 'lm', opts); toc
    D = diag(D); [m i] = max(abs(D));
    if (abs(m-1) > 1e1*eps)
    	warning(['Dominant eigenvalue = ', num2str(m, '%e'), ' not equal to 1. Difference: ',  num2str(abs(m-1))]);
    end
    Pi = V(:,i);
    Pi = abs(Pi);
    Pi = Pi/sum(Pi); 
    residP = norm(Pi-P*Pi,Inf)
    if (abs(residP) > 1e1*eps)
    	warning(['Residual ||(P-I)*Pi|| = ', num2str(residP)]);
    end
    
    semilogy([0:K-1],sum(sum(reshape(Pi,[2^n,K,M]),3),1),'o-');
    % semilogy([0:2^n-1],sum(sum(reshape(Pi,[2^n,K,M]),3),2),'o-');
    
    file=fopen('moutx.dat','w');
    fprintf(file, '%23.18e\n', Pi');
    fclose(file);
    
    

Ponieważ Octave potrafi uruchamiać z poziomu sesji inne programy systemowe, wykorzystaliśmy to do automatycznego wygenerowania nowych danych, jak tylko zmieniły się parametry zapisane w pliku, lub zmianie uległ sam kod źródłowy.

Ćwiczenie 10.4

Która współrzędna \pi jest największa, gdy a=3.33, b=3.52, \alpha=1, \beta=2, \mu=3.4, n=13, K=8, M=5, K_{1}=7? Sprawdź, jaki jest przewidywany procent czasu, w którym kolejka ma zadaną długość L z przedziału 0,\ldots,K. Z jakim prawdopodobieństwem będziemy tracić pakiety z nie-priorytetowych źródeł?

Rozwiązanie: 
semilogy([0:K-1],sum(sum(reshape(Pi,[2^n,K,M]),3),1),'o-');

Treść automatycznie generowana z plików źródłowych LaTeXa za pomocą oprogramowania wykorzystującego LaTeXML.

Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego.

Projekt współfinansowany przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego i przez Uniwersytet Warszawski.