原标题：算法改进有多快？是否比迭代硬件收益更大？这是MIT的结论
算法的改进到底能带来多大的益处？来自 MIT 的研究者撰写了有史以来第一次对算法进展研究的综合分析论文。在综合研究后，他们发现对于大型计算问题，43% 的算法改进等于或大于摩尔定律带来的益处；在 14% 的问题中，算法对性能的改进大大超过了硬件改进带来的益处。
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算法决定了计算机使用哪种计算方法来解决问题，是计算机科学的核心支柱之一。随着算法的改进，研究人员可以探索更难的问题并开创新的领域和技术。对于算法的发展速度，人们已经做出了大胆的断言。例如 PCAST（一个为美国总统提供建议的资深科学家团体）曾在 2010 年写道，在许多领域，由于算法的改进所带来的性能提升，远远超过了由于处理器速度的提高所带来的显著性能提升。然而，这一结论是基于线性求解器的进展数据支持的，这只是一个单一例子。一般来说，由于不能保证线性求解器代表算法，因此我们不清楚应该对 PCAST 等结论进行多大范围的解释。
关于算法与计算机的关系，有人说算法有点像计算机的父母。它们告诉计算机如何理解信息，反过来，算法又可以从计算机中获得有用的东西。算法效率越高，计算机要做的工作就越少。对于计算机硬件的技术改进，以及备受争议的摩尔定律是否到达极限，其实，计算机性能只是问题的一方面。另外，算法也在不断的改进，相应的，所需的计算能力变得更少。虽然算法效率问题可能不太受到太多关注，但你肯定会注意到这种情况，搜索引擎突然变快。
来自 MIT 计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的科学家提出疑问：算法改进的速度到底有多快？
为此，他们撰写了有史以来第一次对算法进展研究的综合分析，文章题目为《 How Fast Do Algorithms Improve? 》，并发表在 IEEE Proceedings 上。
算法的改进到底能带来多大的益处？来自 MIT 的研究者撰写了有史以来第一次对算法进展研究的综合分析论文。在综合研究后，他们发现对于大型计算问题，43% 的算法改进等于或大于摩尔定律带来的益处；在 14% 的问题中，算法对性能的改进大大超过了硬件改进带来的益处。
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算法决定了计算机使用哪种计算方法来解决问题，是计算机科学的核心支柱之一。随着算法的改进，研究人员可以探索更难的问题并开创新的领域和技术。对于算法的发展速度，人们已经做出了大胆的断言。例如 PCAST（一个为美国总统提供建议的资深科学家团体）曾在 2010 年写道，在许多领域，由于算法的改进所带来的性能提升，远远超过了由于处理器速度的提高所带来的显著性能提升。然而，这一结论是基于线性求解器的进展数据支持的，这只是一个单一例子。一般来说，由于不能保证线性求解器代表算法，因此我们不清楚应该对 PCAST 等结论进行多大范围的解释。
关于算法与计算机的关系，有人说算法有点像计算机的父母。它们告诉计算机如何理解信息，反过来，算法又可以从计算机中获得有用的东西。算法效率越高，计算机要做的工作就越少。对于计算机硬件的技术改进，以及备受争议的摩尔定律是否到达极限，其实，计算机性能只是问题的一方面。另外，算法也在不断的改进，相应的，所需的计算能力变得更少。虽然算法效率问题可能不太受到太多关注，但你肯定会注意到这种情况，搜索引擎突然变快。
来自 MIT 计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的科学家提出疑问：算法改进的速度到底有多快？
为此，他们撰写了有史以来第一次对算法进展研究的综合分析，文章题目为《 How Fast Do Algorithms Improve? 》，并发表在 IEEE Proceedings 上。
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