Anzahl unterschiedlicher Schnitte: GNUplot-Graphen verhübschert.
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index 5af502f..7116840 100644 (file)
@@ -750,16 +750,24 @@ gilt.
 
 \subsection{Komprimieren}
 
-\todo{Aus theoretischer Sicht eigentlich eine Trivialität. Rausschmeißen?}
-
 Komparatoren, die unterschiedliche Leitungen miteinander vergleichen, können
 gleichzeitig ausgewertet werden, wie bereits in
-Abschnitt~\ref{sect:einleitung_sortiernetzwerke} beschrieben. Unter
-\emph{Komprimieren} wird eine (Neu-)Gruppierung in die kleinstmögliche Anzahl
-von \emph{Schichten} verstanden.
+Abschnitt~\ref{sect:einleitung_sortiernetzwerke} beschrieben. Durch manche
+Transformationen, insbesondere das Entfernen einer Leitung, das in
+Abschnitt~\ref{sect:leitungen_entfernen} beschrieben wird, kann es vorkommen,
+dass die Komparatoren eines Sortiernetzwerks nicht mehr in der
+kleinstmöglichen Anzahl von \emph{Schichten} angeordnet sind. Unter
+\emph{Komprimierung} wird eine (Neu-)Gruppierung der Komparatoren verstanden,
+die jeden Komparator so früh wie möglich ausführt. So entsteht die
+kleinstmögliche Anzahl von \emph{Schichten}, in die sich ein Sortiernetzwerk
+unterteilen lässt.
 
 Diese Anzahl ist insbesondere beim automatisierten Bewerten von
-Komparatornetzwerken interessant. \dots
+Komparatornetzwerken interessant, wie in Abschnitt~\ref{sect:bewertung}
+beschrieben. Die Anzahl der Schichten kann künstlich vergrößert werden, indem
+Komparatoren später angewandt werden. Deshalb sollte vor einer Bewertung, die
+die Anzahl der Schichten als Bewertungskriterium verwendet, immer eine
+Komprimierung durchgeführt werden.
 
 \subsection{Normalisieren}
 
@@ -776,8 +784,8 @@ Komparatornetzwerken interessant. \dots
 Ein \emph{Standard-Sortiernetzwerk} oder \emph{normalisiertes Sortiernetzwerk}
 ist ein Sortiernetzwerk, dessen Komparatoren alle in die selbe Richtung
 zeigen. Jedes Sortiernetzwerk kann in eine normaliesierte Variante
-transformiert werden. Dazu gibt beispielsweise \emph{Knuth} (\todo{Verweis})
-einen Algorithmus an.
+transformiert werden. Dazu gibt beispielsweise \emph{Donald~E. Knuth}
+in~\cite{KNUTH} einen Algorithmus an.
 
 Abbildung~\ref{fig:beispiel_normalisieren} zeigt das das
 bitone Sortiernetzwerk in zwei Varianten. Abbildung~\ref{fig:bitonic-nonstd}
@@ -861,7 +869,8 @@ nur mit exponentiellem Aufwand möglich ist.
 %\item Nach dem Pairwise sorting-network Schema.
 %\end{itemize}
 
-\subsection{Leitungen entfernen}\label{sect:leitungen_entfernen}
+\subsection{Leitungen entfernen}
+\label{sect:leitungen_entfernen}
 
 Im vorherigen Abschnitt haben wir gesehen, dass es mithilfe von
 \emph{Mischern} möglich ist, aus zwei Sortiernetzwerken mit je $n$~Eingängen
@@ -1127,16 +1136,16 @@ Um Sortiernetzwerke überhaupt optimieren zu können, muss zunächst die
 {\em Güte} eines Netzwerkes definiert werden. Prinzipiell gibt es zwei Ziele,
 die bei Sortiernetzwerken verfolgt werden können:
 \begin{itemize}
-  \item Möglichst wenige Komparatoren („billig“)
+  \item Möglichst wenige Komparatoren („effizient“)
   \item Möglichst wenige Schichten („schnell“)
 \end{itemize}
 
 Diese Ziele führen im Allgemeinen zu unterschiedlichen Netzwerken. Das
-billigste bekannte Sortiernetzwerk für 16~Eingänge besteht aus 60~Komparatoren
-in 10~Schichten. Das schnellste Netzwerk besteht aus 61~Komparatoren in nur
-9~Schichten.
+effizienteste bekannte Sortiernetzwerk für 16~Eingänge besteht aus
+60~Komparatoren in 10~Schichten. Das schnellste Netzwerk besteht aus
+61~Komparatoren in nur 9~Schichten.
 
-Eine Gütefunktion, die die beiden Ziele "`billig"' und "`schnell"'
+Eine Gütefunktion, die die beiden Ziele "`effizient"' und "`schnell"'
 berücksichtigen kann, hat die folgende allgemeine Form:
 \begin{equation}
   \operatorname{Guete}(S) = w_{\mathrm{Basis}}
@@ -1151,10 +1160,10 @@ jegliche Ergebnisse sind dann rein zufälliger Natur.\footnote{Dass dies nicht
 so schlecht ist wie man intuitiv vermuten könnte, zeigt der
 \textsc{SN-Markov}-Algorithmus in Abschnitt~\ref{sect:markov}.}
 
-Da möglichst billige und schnelle Sortiernetzwerke gefunden werden sollen, ist
-ein kleiner Wert von $\operatorname{Guete}(S)$ besser als ein großer Wert. Das
-heißt, dass das Ziel von \textsc{SN-Evolution} ist, $\operatorname{Guete}(S)$
-zu \emph{minimieren}.
+Da möglichst effiziente und schnelle Sortiernetzwerke gefunden werden sollen,
+ist ein kleiner Wert von $\operatorname{Guete}(S)$ besser als ein großer Wert.
+Das heißt, dass das Ziel von \textsc{SN-Evolution} ist,
+$\operatorname{Guete}(S)$ zu \emph{minimieren}.
 
 Mit dem Parameter $w_{\mathrm{Basis}}$ kann auf die Selektion Einfluss
 genommen werden. Ist er groß, wird der relative Unterschied der Güten