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a guest Oct 12th, 2017 50 Never
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  1. \begin{wrapfigure}{l}{0.6\textwidth}
  2.    \includegraphics[width=0.6\textwidth]{varianza.png}
  3.    \caption{Tiempo de ejecución en función de \textit{n} con $\mu = 40$ y distintos valores de $\sigma$}
  4.    \label{fig:varianza}
  5. \end{wrapfigure}
  6.  
  7.  
  8. Si bien los resultados no son idénticos, son extremadamente similares para todos los tamaños. En todos los casos los tiempos de ejecución se asemejan a una misma función cuadrática. Se decidió terminar la experimentación en una entrada relativamente chica debido a que la generación de tests para casos más grandes eran lentos y ocupaban mucho espacio. Además, los datos obtenidos hasta el momento no indicaban que fuera de alguna utilidad ver más tamaños. La conclusión que podemos sacar de esto es que, como habíamos supuesto, \textbf{la evidencia corrobora} que el tiempo de ejecución va a estar determinado por el \textbf{tamaño de la entrada} y \textbf{no por sus valores}.
  9.  
  10. \medskip
  11.  
  12. \subsection{Experimento 2}
  13.  
  14. \paragraph{Hipótesis de implementación: } el rendimiento de las implementaciones top down y bottom up no varía significativamente, debido a que las dos necesitan resolver \textbf{todos} los subproblemas de tamaño entre 1 y \textit{n}.
  15.  
  16. Para comprobar esto no hace falta más que usar los mismos casos de test con ambos algoritmos. El resultado, sin embargo, es más interesante que el de la experimentación anterior. Si bien ambos tiempos de ejecución crecen de forma parecida, la diferencia entre ambos es bastante marcada.
RAW Paste Data
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