搜索此博客

2011年5月21日星期六

Latex 行间距


Latex-改变行距

1, 改变局部行距
\usepackage{setspace}
\begin{document}
\begin{spacing}{2.0}
%%行间距变为double-space

\begin{spacing}{1.0}
%%行间距变为single-space
\end{spacing}

\end{spacing}
\end{document}
2,對於整份文件正文的行距我們可以在全域區中使用
\linespread{1.5}
來設定其行距。

但是有時候 某段文章/表格或 minipage 需要有不同的行距時,要怎麼做比較好呢?試了幾種方法後發現這樣比較快。

{\renewcommand\baselinestretch{0.8}\selectfont
要改變行距的部分
\par}
3,设置array的列间距为1pt:
\setlength{\arraycolsep}{1pt}

改变array的行间距为原来的1.5倍:
\renewcommand{\arraystretch}{1.5}

2011年5月3日星期二

procedures 和 我的研究 的不同

Procedures 跑之前根本不知道需要跑多久,但是确保跑完的是正确的

我的研究,即follow Whitts 是说 跑之前就知道需要跑多久,跑完结果还是正确的。

2011年5月2日星期一

to-do in time series

首先,必须继承之前的工作继续做下去。之前是用的Tof和Tnof的variance做的,也可以用mup和Np/cycle的variance,他们只是差在了loss rate和sending rate上面而已。

所以下面,我们要做的就是知道Tcycle就可以完成single access (expoo ON/OFF)了。然后就可以开始写报告了。(写报告同时开始仿真end-to-end场景)

其次,就是重新跑仿真,之前的不是特别对。现在mean(mup)/mean(Np/cycle)=plp valid very well!

validation的方法使用paper里面的图的形式。 (而且对比的ssvalue一定要用仿真长时间的mean值来做,而不是analytical model,因为我们研究的是一个仿真的行为,而不是特别关注 sim vs. ana的值)

show results也就是参考maheen即可,不要展示Mean over time的图

research-To-do-list: before Transfer

1. single access  - expoo ON/OFF
    1) try JAS's first proposal - find the Tcyle
    2) try Whitts' process (birth and death etc -> discuss with honey)
    3) might propose to use procedures (but the problem of procedures is another problem -> like when to quit, early or late, which is quite similar to my simulation part problems, like set vib to which value)
2. end-to-end  -   simulation part   -  expoo ON/OFF
    1) how to simulate it??
    2) analyze
3. single access - perato ON/OFF
   1) simulation part should be quite similar to 1., which only requires to change source to pareto.
   2) fundamental introduction and knowledge: found on chp17, Athen thesis, Maheen Thesis, etc.
4. paper review
   1) Whitts' whole set of related papers
   2) procedures
   3) any simulation literature of this

结果记录——of period

chp15记录vib的值对于OF period 测量的影响。


vib     Tof mean 

70         0.1322
75         0.1293
80         0.1259
85         0.1198
90         0.0442

背景参数:100sources/0.35s/0.65s/170pps/100bytes/7302.5pps/100buffer/

笨笨小玲玲概念搞不清系列——pdf的几何意义

Q:指数分布的概率密度函数,为什么x=0的时候,取值可以>1, 不是概率么???(概率<=1)

A:其实,数学中,一个连续型随机变量概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值在某一个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则是概率密度函数在这个区域上的积分