Bugün dünyayı değiştiren 10 algoritma - yalanlar

Günümüzde algoritmalar her yerde görünür ve yaşamında ne kadar çok etkiye sahip olduklarını bile fark etmeyebilirsiniz. Çoğu kişi, çevrimiçi mağazaların ve diğer satış mekanlarının, daha önce yapılan satın alma işlemlerine dayanarak hangi eklenti ürünlerini önermek için algoritmalar kullandığının farkındadır. Bununla birlikte, çoğu insan tıptaki algoritmaların kullanımından habersizdir; bunların birçoğu doktorun hangi teşhişin sunulacağına karar vermesine yardımcı olmaktadır.

Sıralama rutinlerini kullanma

Sipariş edilen veri olmadan, dünyanın bir çoğu dururdu. Verileri kullanmak için, onu bulabilmelisiniz. Çevrimiçi yüzlerce çeşit algoritma bulabilirsiniz.

Bununla birlikte, sağlanan üstün hız nedeniyle Mergesort, Quicksort ve Heapsort üç en yaygın sıralama yordamları Uygulamanız için en iyi şekilde çalışan sıralama yordamı aşağıdakilere bağlıdır:

Uygulamanın ne beklediğini < Çalıştığınız veri türü
Kullanabileceğiniz bilgi işlem kaynakları

Verileri bir uygulamayı gerçekleştirmek için ne tür bir formda olursa olsun verileri sıralayabilme yeteneği dünyayı koşar hale getirir ve bu yeteneği dünyanın nasıl çalıştığını değiştirir.

Arama yordamlarıyla şeyleri aramak

Sıralama rutinlerinde olduğu gibi, arama yordamları bugün her boyuttaki neredeyse her uygulamada görünür. Uygulamalar, arabanız gibi çok fazla düşünemeyeceğiniz yerlerde bile her yerde görünür. Bilgileri hızlıca bulmak günlük yaşamın vazgeçilmez bir parçasıdır. Sıralama rutinlerinde olduğu gibi, arama yordamları da tüm şekil ve boyutlarda gelir. Aslında, eğer bir şey varsa, sıralama yordamlarından çok daha fazla arama yordamı vardır, çünkü arama gereksinimleri genellikle daha yorucu ve karmaşıktır.

Rastgele sayılarla sallayarak

Her şey rasgelelik olmadan daha az eğlenceli olurdu. Örneğin, Solitaire programını başlattığınızı ve onu her başlattığınızda tam olarak aynı oyunu gördüğünüzü düşünün. Kimse böyle bir oyun oynamazdı. Sonuç olarak, rasgele sayı üretme, oyun deneyiminin vazgeçilmez bir parçasıdır. Aslında bazı algoritmalar düzgün çalışabilmesi için bir miktar rasgelelik gerektirir. Bazı durumlarda rastgele değerler kullanırken testin daha iyi sonuç verdiğini de görüyorsunuz.

Bir algoritmadan elde ettiğiniz sayılar gerçekte sahte rastgele bağlıdır; bu, bir dizi oluşturmak için kullanılan algoritmayı ve tohum değerini bilerek potansiyel olarak bir dizi içindeki bir sonraki sayı tahmin edebileceğiniz anlamına gelir. Bu nedenle bu bilgiler çok yakından korunuyor.

Veri sıkıştırma gerçekleştirme

Veri sıkıştırma, bugün hesaplamanın her alanını etkiliyor.Örneğin, çoğu grafik, video ve ses dosyaları veri sıkıştırmaya dayanır. Veri sıkıştırması olmaksızın, akışlı filmler gibi işlerin çalışması için gerekli düzeyde işlemci elde edemezsiniz.

Ancak, veri sıkıştırması, beklediğinizden daha fazla kullanır. Hemen her Veritabanı Yönetim Sistemi (DBMS), veriyi diskte makul bir alana sığması için veri sıkıştırmaya dayanır. Cloud computing, veri sıkıştırması olmaksızın çalışmaz; çünkü buluttan yerel makinelere öğeler indirmek çok uzun sürer. Hatta web sayfaları bile, bir yerden bir yere bilgi almak için sıkıştırılmış verilere güveniyor.

Verilerin gizli tutulması

Verilerin gizli tutulması kavramı yeni değil. Aslında, bir çeşit algoritmayı kullanmanın en eski sebeplerinden biridir. Kriptografi kelimesi gerçekte iki Yunanca sözcükten oluşur:

kryptós (gizli veya gizli) ve graphein (yazı). Aslında, Yunanlılar büyük olasılıkla şifrelemenin ilk kullanıcılarıydı ve eski metinlerde Julius Caesar'ın generalleriyle iletişim kurmak için şifreli telsizler kullanıldığı bildiriliyor. Mesele, veriyi gizli tutmak, tarihteki en uzun süren savaşlardan biridir. Bir parti bir sır saklamak için bir yol bulursa, başkası şifrelemeyi kırarak gizli hale getirmenin bir yolunu bulur. Günümüzde bilgisayar destekli şifreleme için genel kullanım alanları şunlardır: Gizlilik:

İki taraf arasında değiş tokuş edilen bilgileri göremezsiniz. Veri bütünlüğü:
Biri veya herhangi bir şeyin iki taraf arasında iletilen verilerin içeriğini değiştirebileceğini azaltma. Kimlik doğrulama:
Bir veya daha fazla tarafın kimliğini belirleme. Tazmin edilemezlik:
Bir partinin belirli bir hareketi gerçekleştirmediğini söyleme yeteneğini azaltma. Veri alanının değiştirilmesi

Fourier Dönüşümü ve Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT), uygulamaların veriyi algılama biçiminde büyük bir fark yaratır. Bu iki algoritma verileri frekans alanından (bir sinyalin salınması ne kadar hızlı) zaman alanına (sinyal değişiklikleri arasındaki zaman farkı) dönüştürür. Aslında, bu iki algoritma ile kapsamlı bir şekilde çalışarak zaman harcamadan herhangi bir bilgisayar donanımı derecesi elde etmek imkansızdır. Zamanlama herşeydir.

Bir şeyin ne sıklıkta değiştiğini bilmek suretiyle değişiklikler arasındaki zaman aralığını belirleyebilir ve bu nedenle, bir durum değişikliği başka bir şey yapmanızı gerektirmeden önce bir görevi ne kadar sürede gerçekleştirmeniz gerektiğini bilirsiniz. Bu algoritmalar yaygın olarak her çeşit filtrede kullanılmaktadır. Bu algoritmaların filtreleme etkileri olmadan, akışlı bir bağlantı vasıtasıyla video ve ses sadakatle üretmek imkansızdır.

Bağlantıları analiz etme

İlişkileri analiz etme yeteneği, modern bilgi işlem özelliğini benzeten bir şeydir. Aslında, ilk olarak bu ilişkilerin bir temsilini oluşturma ve bunları analiz etme kabiliyeti, bu kitabın III. Bölümünün konusudur. Aslında web'in bütün fikri bağlantılar oluşturmaktır ve bağlantı, dünya çapında bir fenomen haline gelen şeyin başında düşünülmüştür.Bağlantıları analiz etme ve kullanma yeteneği olmadan, veritabanları ve e-posta gibi uygulamalar çalışmaz. Facebook'ta arkadaşlarınızla iyi iletişim kuramadınız.

Web olgunlaştıkça ve insanlar bağlantıyı hem daha basit hem de her yerde bulan cihazlarla daha uyumlu hale geldiğinde, Facebook gibi uygulamalar ve Amazon gibi satış siteleri, size daha fazla ürün satmak gibi şeyleri yapmak için bağlantı analizi daha fazla kullandı..

Nokta veri modelleri

Veri vakumda mevcut değildir. İnsanlar veri algılama şeklini renklendiren önyargılar da dahil olmak üzere her türlü faktörü verileri etkiler.

Desen analizi, bugün bilgisayarların en şaşırtıcı kullanımlarının ön planda. Örneğin, Viola-Jones nesne algılama çerçevesi, gerçek zamanlı yüz tanıma imkânı sağlar. Bu algoritma, insanların halihazırda kötü kişiler tarafından ticarete maruz kaldıkları havaalanları gibi yerlerde daha iyi güvenlik yaratmalarını sağlayabilir. Benzer algoritmalar, kanser insan gözü tarafından gerçekten görülebilmeden önce doktorunuzun çeşitli kanserleri tespit etmesine yardımcı olabilir. Daha önce algılama, tam bir kurtarma olasılığını daha yüksek bir olasılık haline getirir. Aynı durum her türlü tıbbi problem için de geçerlidir (halihazırda göremediğiniz ancak yine de ağrıya neden olan kemik kırıklarının bulunması gibi).

Ayrıca, daha sıradan amaçlarla kullanılan desen tanıma da bulabilirsiniz. Örneğin, model analizi, insanlar potansiyel trafik sorunlarını meydana gelmeden önce tespit etmelerini sağlar. Ayrıca, gerektiğinde su ve gübre uygulayarak çiftçilerin düşük maliyetle daha fazla yiyecek yetiştirmesine yardımcı olmak için model analizi yapmak da mümkündür. Model tanıma kullanımı, dronların alanlar çevresinde hareket etmesine yardımcı olabilir; böylece çiftçi daha verimli olur ve daha az bir maliyetle daha fazla araziyi çalıştırabilir. Algoritma olmadan, günlük yaşamda bu kadar etkili olan bu tür desenler tanınamaz.

Otomasyon ve otomatik yanıtlarla uğraşmak

Orantılı integral türevi algoritma oldukça lahanasıdır. Sadece üç kere hızlı dene! Ancak, hiç duymadığınız, ancak her güne güvenen en önemli gizli algoritmalardan biri. Bu özel algoritma, arzu edilen çıkış sinyali ile gerçek çıkış sinyali arasındaki hatayı en aza indirgemek için bir kontrol döngüsü geri besleme mekanizmasına dayanır. Otomasyon ve otomatik yanıtları kontrol etmek için her yerde kullanıldığını görüyorsunuz. Örneğin, çok sert kırınca otomobiliniz kayak yapmaya başladığında, bu algoritma Otomatik Kırma Sisteminin (ABS) gerçekte amaçlanan şekilde çalıştığından emin olmanıza yardımcı olur. Aksi takdirde, ABS aşırı fazlalaştırabilir ve daha da kötüleştirebilir.

Günümüzde hemen her makine şekli, oransal integral türevi algoritmayı kullanmaktadır. Aslında, robotik olmadan robotik mümkün olmazdı. Robotların hepsi, uğraştıkları her faaliyet için sürekli olarak aşırı yüklenildiyse, bir fabrikaya ne olacağını düşünün. Ortaya çıkan kaos, makinayı herhangi bir amaçla kullanmayı durdurmak için sahipleri çabucak ikna edecektir.

Benzersiz tanımlayıcılar oluşturma