[Valssi sarjasta Naamiaiset]

Soitinnus: orkesteri.

[Kiinalaisessa temppelipuutarhassa]

Soitinnus: orkesteri.

[Ukkonen]

Soitinnus: puhallinorkesteri.

[Kapteeni (marssi)]

Soitinnus: puhallinorkesteri.

[Korkeakoulukadetit]

Soitinnus: puhallinorkesteri.

Tiroler sind lustig

Soitinnus: lauluääni, orkesteri.

Kahden merkkijonon pisimmän yhteisen alijonon ongelma ja sen ratkaiseminen

Tämä tutkielma kuuluu merkkijonoalgoritmiikan piiriin. Merkkijono S on merkkijonojen X[1..m] ja Y[1..n] yhteinen alijono, mikäli se voidaan muodostaa poistamalla X:stä 0..m ja Y:stä 0..n kappaletta merkkejä mielivaltaisista paikoista. Jos yksikään X:n ja Y:n yhteinen alijono ei ole S:ää pidempi, sanotaan, että S on X:n ja Y:n pisin yhteinen alijono (lyh. PYA). Tässä työssä keskitytään kahden merkkijonon PYAn ratkaisemiseen, mutta ongelma on yleistettävissä myös useammalle jonolle. PYA-ongelmalle on sovelluskohteita – paitsi tietojenkäsittelytieteen niin myös bioinformatiikan osa-alueilla. Tunnetuimpia niistä ovat tekstin ja kuvien tiivistäminen, tiedostojen versionhallinta, hahmontunnistus sekä DNA- ja proteiiniketjujen rakennetta vertaileva tutkimus. Ongelman ratkaisemisen tekee hankalaksi ratkaisualgoritmien riippuvuus syötejonojen useista eri parametreista. Näitä ovat syötejonojen pituuden lisäksi mm. syöttöaakkoston koko, syötteiden merkkijakauma, PYAn suhteellinen osuus lyhyemmän syötejonon pituudesta ja täsmäävien merkkiparien lukumäärä. Täten on vaikeaa kehittää algoritmia, joka toimisi tehokkaasti kaikille ongelman esiintymille. Tutkielman on määrä toimia yhtäältä käsikirjana, jossa esitellään ongelman peruskäsitteiden kuvauksen jälkeen jo aikaisemmin kehitettyjä tarkkoja PYAalgoritmeja. Niiden tarkastelu on ryhmitelty algoritmin toimintamallin mukaan joko rivi, korkeuskäyrä tai diagonaali kerrallaan sekä monisuuntaisesti prosessoiviin. Tarkkojen menetelmien lisäksi esitellään PYAn pituuden ylä- tai alarajan laskevia heuristisia menetelmiä, joiden laskemia tuloksia voidaan hyödyntää joko sellaisinaan tai ohjaamaan tarkan algoritmin suoritusta. Tämä osuus perustuu tutkimusryhmämme julkaisemiin artikkeleihin. Niissä käsitellään ensimmäistä kertaa heuristiikoilla tehostettuja tarkkoja menetelmiä. Toisaalta työ sisältää laajahkon empiirisen tutkimusosuuden, jonka tavoitteena on ollut tehostaa olemassa olevien tarkkojen algoritmien ajoaikaa ja muistinkäyttöä. Kyseiseen tavoitteeseen on pyritty ohjelmointiteknisesti esittelemällä algoritmien toimintamallia hyvin tukevia tietorakenteita ja rajoittamalla algoritmien suorittamaa tuloksetonta laskentaa parantamalla niiden kykyä havainnoida suorituksen aikana saavutettuja välituloksia ja hyödyntää niitä. Tutkielman johtopäätöksinä voidaan yleisesti todeta tarkkojen PYA-algoritmien heuristisen esiprosessoinnin lähes systemaattisesti pienentävän niiden suoritusaikaa ja erityisesti muistintarvetta. Lisäksi algoritmin käyttämällä tietorakenteella on ratkaiseva vaikutus laskennan tehokkuuteen: mitä paikallisempia haku- ja päivitysoperaatiot ovat, sitä tehokkaampaa algoritmin suorittama laskenta on.

Jatkuvan äänitehojakautuman algoritmi pitkien käytävien äänikenttien mallintamiseen

JÄKÄLA-algoritmi (Jatkuvan Äänitehojakautuman algoritmi Käytävien Äänikenttien LAskentaan) ja sen NUMO- ja APPRO-laskentayhtälöt perustuvat käytävällä olevan todellisen äänilähteen kuvalähteiden symmetriaan. NUMO on algoritmin numeerisen ratkaisun ja APPRO likiarvoratkaisun laskentayhtälö. Algoritmia johdettaessa oletettiin, että absorptiomateriaali oli jakautunut tasaisesti käytävän ääntä heijastaville pinnoille. Suorakaiteen muotoisen käytävän kuvalähdetason muunto jatkuvaksi äänitehojakautumaksi sisältää kolme muokkausvaihetta. Aluksi suorakaiteen kuvalähdetaso muunnetaan neliön muotoiseksi. Seuraavaksi neliön muotoisen kuvalähdetason samanarvoiset kuvalähteet siirretään koordinaattiakselille diskreetiksi kuvalähdejonoksi. Lopuksi kuvalähdejono muunnetaan jatkuvaksi äänitehojakautumaksi, jolloin käytävän vastaanottopisteen äänenpainetaso voidaan laskea integroimalla jatkuvan äänitehojakautuman yli. JÄKÄLA-algoritmin validiteetin toteamiseksi käytettiin testattua kaupallista AKURI-ohjelmaa. AKURI-ohjelma antoi myös hyvän käsityksen siitä, miten NUMO- ja APPRO-yhtälöillä lasketut arvot mahdollisesti eroavat todellisilla käytävillä mitatuista arvoista. JÄKÄLA-algoritmin NUMO- ja APPRO-yhtälöitä testattiin myös vertaamalla niiden antamia tuloksia kolmen erityyppisen käytävän äänenpainetasomittauksiin. Tässä tutkimuksessa on osoitettu, että akustisen kuvateorian pohjalta on mahdollista johtaa laskenta-algoritmi, jota voidaan soveltaa pitkien käytävien äänikenttien pika-arvioinnissa paikan päällä. Sekä teoreettinen laskenta että käytännön äänenpainetasomittaukset todellisilla käytävillä osoittivat, että JÄKÄLA-algoritmin yhtälöiden ennustustarkkuus oli erinomainen ideaalikäytävillä ja hyvä niillä todellisilla käytävillä, joilla ei ollut ääntä heijastavia rakenteita. NUMO- ja APPRO-yhtälöt näyttäisivät toimivan hyvin käytävillä, joiden poikkileikkaus oli lähes neliön muotoinen ja joissa pintojen suurin absorptiokerroin oli korkeintaan kymmenen kertaa pienintä absorptiokerrointa suurempi. NUMO- ja APPRO-yhtälöiden suurin puute on, etteivät ne ota huomioon pintojen erilaisia absorptiokertoimia eivätkä esineistä heijastuvia ääniä. NUMO- ja APPRO- laskentayhtälöt poikkesivat mitatuista arvoista eniten käytävillä, joilla kahden vastakkaisen pinnan absorptiokerroin oli hyvin suuri ja toisen pintaparin hyvin pieni, ja käytävillä, joissa oli massiivisia, ääntä heijastavia pilareita ja palkkeja. JÄKÄLA-algoritmin NUMO- ja APPRO-yhtälöt antoivat tutkituilla käytävillä kuitenkin selvästi tarkempia arvoja kuin Kuttruffin likiarvoyhtälö ja tilastollisen huoneakustiikan perusyhtälö. JÄKÄLA-algoritmin laskentatarkkuutta on testattu vain neljällä todellisella käytävällä. Algoritmin kehittämiseksi tulisi jatkossa käytävän vastakkaisia pintoja ja niiden absorptiokertoimia käsitellä laskennassa pareittain. Algoritmin validiteetin varmistamiseksi on mittauksia tehtävä lisää käytävillä, joiden absorptiomateriaalien jakautumat poikkeavat toisistaan.

[Otteita oopperasta Carmen]

Äänitetty radiosta.

[Konsertto kahdelle viululle ja orkesterille]

Soitinnus: viulut (2), jousiorkesteri.

[Alkusoitto oopperaan Impressaario]

Soitinnus: orkesteri.

[Viulukonsertto e-molli]

Soitinnus: viulu, orkesteri.

[Satu]

Soitinnus: orkesteri.

[Duetto oopperasta La Bohème]

Soitinnus: Lauluäänet (sopraano, tenori), orkesteri.

[Ouvertyr till operetten Läderlappen]

Soitinnus: orkesteri.