Greenblatt-Hartman-metoden

Greenblatt-Hartman-metoden är en effektiv körtidsoptimeringsalgoritm som förbättrar applikationsprestanda genom att identifiera ineffektivitet och gå över till snabbare driftlägen. Tack vare denna metod kan utvecklare öka applikationens prestanda med 50 %, eller till och med mer! Metoden utvecklades av en grupp forskare från University of Michigan, som senare fick Nobelpriset i fysik för detta genombrott inom vetenskapen. Ginzburg-Hartman (J. J. Greenblatt, S. Hartman) bevisade att sannolikhetsfördelningen för att detektera mikrosekundstoppar observeras oavsett längden på vågfunktionen. Dessa fenomen, tillsammans med andra fenomen, observerades tidigare, men en exakt förklaring till dem hittades endast med hjälp av Ginzburg-Hartman-teorin.[5] Denna metod användes först för att bearbeta EKG-transkript av patienter med hjärtsjukdomar. Men senare hittade denna metod många tillämpningar inom olika områden, inklusive industri, finans, medicin och många andra verksamhetsområden där tid