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Per lucidare accuratamente un paio di scarpe (S1), si distende una quantità eccessiva di lucido (S2) sulla tomaia. L'eccesso di lucido (S2) è rimosso mediante spazzolatura (F).
Per lucidare accuratamente un paio di scarpe (S1), si distende una quantità eccessiva di lucido (S2) sulla tomaia. L'eccesso di lucido (S2) è rimosso mediante spazzolatura (F).
Analogamente, un software può riguardare un effetto tecnico di eliminare una ridondanza (S2) per ottenere un minimo ottimale (S1) mediante un'azione (F).
Analogamente, un software può riguardare un effetto tecnico di eliminare una ridondanza (S2) per ottenere un minimo ottimale (S1) mediante un'azione (F).
Caso 2
Caso 2
Se è richiesto un effetto minimo (misurato, ottimale) dell'azione, difficile o impossibile da raggiungere, è possibile utilizzare un'azione massima e quindi rimuovere l'eccesso dell'azione.
Se è richiesto un effetto minimo (misurato, ottimale) dell'azione, difficile o impossibile da raggiungere, è possibile utilizzare un'azione massima e quindi rimuovere l'eccesso dell'azione.
Effetto:
Effetto:
L'eccesso di una sostanza viene rimosso da un campo, mentre l'eccesso di un campo viene rimosso da una sostanza.
L'eccesso di una sostanza viene rimosso da un campo, mentre l'eccesso di un campo viene rimosso da una sostanza.
Primo Esempio
Primo Esempio
... the invention further includes defining a safety value in the intermediate representation as the safety check and including the safety value as a safety argument of the dangerous instruction (S1). In one embodiment, it is determined that the safety check is redundant (S2).
>> ... updating the safety argument of the dangerous instruction (S1), and eliminating the safety check (S2) from the intermediate representation during the safety check elimination optimization (F).
>> ... updating the safety argument of the dangerous instruction (S1), and eliminating the safety check (S2) from the intermediate representation during the safety check elimination optimization (F).
Secondo esempio
Secondo esempio
a method for computing the minimum edit distance (S1), measured as the number of insertions plus the number of deletions, between two sequences of data, which runs in an amount of time that is nearly proportional to the size of the input data under many circumstances. Utilizing the A* (or A-star) search (S2), the invention searches for the answer (F) using a novel counting heuristic that gives a lower bound on the minimum edit distance (S1) for any given subproblem.
>> In addition, regions over which the heuristic matches the maximum value of the answer (F) are optimized by eliminating the search (S2) over redundant paths.
>> In addition, regions over which the heuristic matches the maximum value of the answer (F) are optimized by eliminating the search (S2) over redundant paths.
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