Pour le nombre d’occurences N. L’idéal est de calculer l’écart-type σ non-biaisé, la plupart des logiciels ou langages numériques ont une fonction « std ». La moyenne aura une écart-type ν=σ/√N. L’idéal est de donner l’erreur qui vous commettez sur la moyenne, qui sera en théorie : ε=3ν.
Ensuite à vous d’augmenter ou réduire N en fonction de l’erreur ε acceptable. Si la mesure n’est faite qu’un petit nombre de fois ce n’est pas très rigoureux, mais au moins ça donne un ordre de grandeur, et ce sera infiniment mieux que n’importe quel benchmark informatique !
Pour le script, en python ça donnerait un truc comme ça, disons un fichier ASCII avec m colonnes (pour différentes mesures) et n échantillons. Attention a bien avoir des réels en entrée, avec des entiers ça peut poser problème.
[^] # Re: ben je crois que tu as tout dit
Posté par BB . En réponse au message Informations pertinentes pour un banc d'essai ?. Évalué à 1.
Pour le nombre d’occurences N. L’idéal est de calculer l’écart-type σ non-biaisé, la plupart des logiciels ou langages numériques ont une fonction « std ». La moyenne aura une écart-type ν=σ/√N. L’idéal est de donner l’erreur qui vous commettez sur la moyenne, qui sera en théorie : ε=3ν.
Ensuite à vous d’augmenter ou réduire N en fonction de l’erreur ε acceptable. Si la mesure n’est faite qu’un petit nombre de fois ce n’est pas très rigoureux, mais au moins ça donne un ordre de grandeur, et ce sera infiniment mieux que n’importe quel benchmark informatique !
Pour le script, en python ça donnerait un truc comme ça, disons un fichier ASCII avec m colonnes (pour différentes mesures) et n échantillons. Attention a bien avoir des réels en entrée, avec des entiers ça peut poser problème.