세밀도

Granularity
참고 항목: 카테고리:재료의 세분화
참고 항목: 그란화(동음이의)

과립이나 곡물에 존재하는 조건인 과립(곡물이라고도 함)은 물질이나 시스템이 구별 가능한 조각으로 구성된 정도를 가리킨다. 이는 더 큰 실체가 세분되는 정도 또는 더 작은 구별할 수 없는 실체 집단이 더 큰 구별할 수 있는 실체가 되기 위해 결합한 정도를 가리킬 수 있다.

정밀도 및 모호성

굵은 결절 재료나 시스템은 미세 결절 재료나 시스템보다 이산 구성 요소가 적고 크다.

  • 시스템에 대한 거친 설명은 큰 하위 구성요소를 고려한다.
  • 세밀한 묘사는 큰 요소들이 구성되는 작은 요소들에 관한 것이다.

세분성, 공선성 및 정밀도 개념은 상대적이며, 시스템의 시스템이나 설명을 비교할 때 사용된다. 갈수록 세분화되는 예: 유엔의 국가 목록, 해당 국가의 모든 주/주 목록, 해당 주의 모든 도시 목록 등.

수정 용어인 미세한 용어와 거친 용어는 모든 분야에서 일관되게 사용되지만, 세부적인 용어는 그렇지 않다는 점에 유의하십시오.

  • 투자에서: 더 세분화는 더 작은 크기의 더 많은 위치를 가리킨다.
  • 사진에서: 보다 세분화된 사진 필름의 화학적 "곡물"은 점점 더 적다. (비슷하게, 더 세분화된 설탕은 더 적고 더 큰 곡물을 가지고 있다.)

물리학

시스템에 대한 세밀한 설명은 그 시스템의 상세하고 철저한 저수준 모델이다. 거친 결의 묘사는 이 미세한 디테일의 일부가 평활화되거나 평균화된 모델이다. 미세한 곡물 설명을 낮은 해상도의 굵은 곡물 모델로 대체하는 것을 굵은 곡물이라고 한다. (예를 들어 열역학 제2법칙 참조)

분자역학

분자 역학에서 거친 그레인팅은 생물학적 분자의 원자론적 설명을 미세한 디테일을 평균화하거나 부드럽게 만드는 낮은 해상도의 거친 그레인 모델로 대체하는 것으로 구성된다.

거친 결의 모델은 지질막이나 단백질과 같은 많은 생물학적 과정에 중요한 더 긴 시간 및 길이 규모의 역학을 조사하기 위해 개발되었다.[1] 이러한 개념은 생물학적 분자뿐만 아니라 무기질 분자에도 적용된다.

거친 갈기는 두 원자 사이의 진동 모드와 같은 특정 자유도를 제거하거나 두 원자를 하나의 입자로 나타낼 수 있다. 시스템이 거칠어질 수 있는 끝은 단순히 복제하고자 하는 역학 및 구조 특성의 정확성에 의해 구속된다. 이 현대적인 연구 영역은 초기 단계에 있으며, 생물학적 모델링에서 흔히 사용되지만 그 뒤의 분석 이론은 잘 이해되지 않는다.

컴퓨팅

참고 항목: 세분화(병렬 컴퓨팅)

병렬 컴퓨팅에서, 세분성은 통신과 관련된 계산의 양, 즉 통신 양에 대한 계산의 비율을 의미한다.[2]

세분화된 병렬화란 개별 업무가 코드 크기와 실행 시간 면에서 상대적으로 작다는 것을 의미한다. 데이터는 프로세서 간에 메모리 워드 1개 또는 몇 개로 자주 전송된다. 굵은 결절은 그 반대다: 데이터는 더 많은 양의 계산 후에 간헐적으로 전달된다.

세분성이 미세할수록 병렬화 가능성이 커지므로 속도가 빨라지지만 동기화와 통신의 오버헤드는 커진다.[3]

최상의 병렬 성능을 얻기 위해서는 부하와 통신 오버헤드 사이의 최적의 균형을 찾을 필요가 있다. 미세도가 너무 미세할 경우 통신 오버헤드 증가로 인해 성능이 저하될 수 있다. 다른 쪽에서는 미세도가 너무 거칠면 부하 불균형으로 인해 성능이 저하될 수 있다.

재구성 가능한 컴퓨팅 및 슈퍼 컴퓨팅

참고 항목: Embedded Supercomputing

재구성 가능한 컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅에서 이러한 용어는 데이터 경로 너비를 가리킨다. FPGA에서 구성 가능한 논리 블록(CLB)과 같은 약 1비트 와이드 프로세싱 요소를 사용하는 것을 미세한 컴퓨팅 또는 미세한 재구성이라고 하는 반면, 예를 들어 마이크로프로세서 CPU나 데이터 스트림 기반 데이터 경로 유닛(DPU)과 같은 32비트 와이드 리소스를 재구성 가능한 데이터처럼 사용하는 것을 말한다.ats 어레이(rDPA)는 거친 ground computing 또는 거친 ground reconstructivity라고 불린다.

데이터 세분화

데이터의 세분화는 데이터 필드가 하위 분할되는 크기를 가리킨다. 예를 들어, 우편 주소는 거친 세분성으로 단일 필드로 기록될 수 있다.

  1. 주소 = 200 2차 Ave. 남부 358번, 상트페테르부르크, FL 33701-4313 미국

또는 여러 개의 필드로 세분화:

  1. 거리 주소 = 200 제2 Ave. 남부로358번길
  2. 도시 = 성 페테르부르크
  3. 상태 = FL
  4. 우편번호 = 33701-4313
  5. 나라 = 미국

또는 더 미세한 세분화:

  1. 거리 = 2Ave. 남쪽
  2. 주소번호 = 200
  3. 스위트/스위트 번호 = 358위
  4. 도시 = 성 페테르부르크
  5. 상태 = FL
  6. 우편 번호 = 33701
  7. 우편 번호 추가 기능 = 4313
  8. 나라 = 미국

미세한 세분화는 데이터 입력 및 스토리지에 대한 오버헤드를 가지고 있다. 이는 객체 지향 프로그래밍 패러다임에서 더 많은 수의 객체 및 방법에서 나타나거나 절차적 프로그래밍과 병렬 컴퓨팅 환경에 대한 서브루틴 호출에서 나타난다. 그러나 필요한 경우 각 데이터 분야를 분리하여 처리하는 데 있어 데이터 처리 유연성의 이점을 제공한다. 과도한 세분화로 인한 성능 문제는 확장성이 문제가 될 때까지 그 자체를 드러내지 않을 수 있다.

사진 필름

사진에서, 세밀함은 필름 곡물의 척도다. 특정 표준 절차를 사용하여 측정되지만 일반적으로 숫자가 클수록 은의 알갱이가 크고 주어진 영역에 알갱이가 적다는 것을 의미한다.

참고 항목

메모들

  1. ^ Kmiecik, S.; Gront, D.; Kolinski, M.; Wieteska, L.; Dawid, A. E.; Kolinski, A. (2016). "Coarse-Grained Protein Models and Their Applications". Chemical Reviews. 116 (14): 7898–936. doi:10.1021/acs.chemrev.6b00163. PMID 27333362.
  2. ^ Spacey 2012.
  3. ^ 폴도크

참조