Count-Min Sketchのサイズ計算
標準的なCount-Min Sketchの加法的な度数誤差上限から、幅、深さ、カウンタメモリ量を求めます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
標準のペアワイズ非依存の行ハッシュサイズを非負の挿入のみストリームに適用する。
Width=ceil(e/ε); depth=ceil(ln(1/δ)); point overestimate bound=ε×total updates
計算例
ε=0.01とδ=0.01は、272の列と5つの列を提供します。 4バイトのカウンターは5440バイトを占め、100万回の更新では加算ポイントクエリが10000バイトとなる。
前提条件と入力上の注意
理想的な独立行ハッシュと非負の単位インクリメント; ポイントクエリはオーバーフローがないことを決して過小評価しない。誤差の範囲は、すべてのキーの同時保証ではなく、固定された問い合わせ項目の確率的である。カウンターオーバーフローと言語オブジェクトオーバーヘッドはモデル化されない。
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
挿入件数と目標の近似偽陽性率から、標準的なブルームフィルターの大きさを求めます。
ラベル付き記号の件数から、経験エントロピー、観測した種類数、理想的な符号長の限界を求めます。
10進と2進の接頭辞を明確に分け、ビットとバイトを比較します。
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