sv

Algoritma Nedir? Fibonacci Serisi Algoritmaları ve Yaklaşım Algoritmaları Nelerdir?

149 Okunma — 01 Haziran 2022 11:42
srfsdfgsdf Algoritma Nedir? Fibonacci Serisi Algoritmaları ve Yaklaşım Algoritmaları Nelerdir?

Algoritma tanımlamanın birçok yolu vardır. Bir dizi if-then ifadesi olabilir. Örneğin; bir algoritma, hava sıcak ve güneşliyse dışarı çıkıp çıkmayacağınızı belirleyebilir veya bir web sitesinin veya hikayenin içeriğini size önermeden önce değerlendirebilir.

Bazı algoritmalar size halihazırda bildiklerinizden daha fazlasını sağlayarak yardımcı olurken, bazıları yeni ve farklı bilgiler istiyorsanız zararlı olabilir. Bu yazıda, en yaygın algoritmalardan bazılarına ve kullanımlarına bakacağız.

Bilgisayar Algoritmaları Nedir?

Bilgisayar algoritmalarının kullanımı bir dizi endüstri ve ortamda yaygındır. Çok büyük miktarda veriyi sıralamaya yardımcı olur ve faydalı modeller sağlarlar. Bununla birlikte, bilgisayar algoritmalarının dezavantajı, ırksal önyargıya sahip olmalarıdır. Yakın tarihli bir örnek: siyah sanıklar lehine verilen hapis cezasının uzunluğunu belirlemek için kullanılan bir algoritma. Ancak beyaz sanıklar için daha düşük tekrar suç oranları öngördü. Beyaz Saray raporu, algoritmaların bu önyargıyı ortadan kaldırabileceği sonucuna vardı.

Algoritmalar, bir son noktaya ulaşmanın en iyi yolunu belirlemek için matematiksel yöntemler kullanır. Başlangıç ​​ve bitiş noktalarını ve bu yolun nasıl izleneceğine ilişkin talimatları sağlarlar. Süreç karmaşık olabilir ve bir algoritma bunu yapmak için sadece temel bir tekniktir. Bu makale, çeşitli uygulamalar için bir algoritmanın nasıl oluşturulacağını tartışacaktır. Bu makaleyi okuyarak, kendi bilgisayar algoritmalarınızı geliştirmek için daha donanımlı olacaksınız. Bilgisayar algoritmalarının birçok uygulaması vardır.

dsgvsfdvgdf Algoritma Nedir? Fibonacci Serisi Algoritmaları ve Yaklaşım Algoritmaları Nelerdir?

Alan Turing, hesaplamaları sistematik bir şekilde yakalayan ilk bilim adamıydı. Amacı, belirli görevlere uygulanabilecek standart bir süreç yaratmaktı. Bu yöntem sonunda genel amaçlı ilk bilgisayar olan Turing Makinesi’ne yol açtı. İsteğe bağlı talimat setlerini yürütebilir. On dokuzuncu yüzyılın sonunda, bir matematik problemini çözmekten bir kelime bulmacasını çözmeye kadar her şeyi yapan bilgisayar programları geliştiriliyordu. Algoritma teriminin tarihi eski zamanlara kadar izlenebilir.

Sezgisel algoritmalar, buluşsal yöntemlere dayalıdır ve bir sorunu en uygun çözüme yakın çözümler bularak mümkün olan en kısa sürede çözerler. Buluşsal yöntemler, yerel arama, tabu arama ve benzetilmiş tavlamayı içerir. Dinamik programlama algoritmaları deterministik değildir, ancak çoğu problem için idealdir. Ayrıca soruna bir çözüm bulabilirler. Genellikle deterministik algoritmalarla birlikte kullanılırlar.

Bilgisayar algoritmaları, sistemleri daha akıllı ve daha verimli hale getirebilirken, eleştirmenler, kullanımlarının istenmeyen sonuçlara yol açabileceği konusunda uyarıyorlar. Aslında, kullanıcılar için sezgisel olmayan sonuçlara bile yol açabilir. Bilişsel bilgi işlem firması Enterra Solutions’ın CEO’su Stephen F. DeAngelis şöyle diyor: “Algoritmalar toplumumuzda güçlü bir araçtır. Ancak aynı zamanda tamamen karakter dışı ve tercihlerimize aykırı sonuçlar da üretebilirler.”

Yaklaşım Algoritmaları

Bir probleme bir yaklaşım bulmak için birçok algoritmik teknik tasarlanmıştır. Bu yöntemler genellikle dışbükeydir ve uygulanabilir veya kesirli bir çözüm üretir. Örneğin; köşe örtüsü algoritması, hiçbir uç nokta kalmayıncaya kadar bir grafiğe uç noktalar ekler. Uç noktaların sayısı optimal olanın en fazla iki katıysa, bir yaklaşım algoritması sabit faktör olarak adlandırılır. Ancak, yaklaşım algoritmaları da keyfi olabilir.

Yaklaşım algoritması terimi, bir nesnenin değerini tahmin etme sürecini tanımlamak için kullanılan genel bir terimdir. Yeterince yakın bir şey anlamına gelen ‘yaklaşık’ kelimesinden türetilmiştir. Bu durumda, nesne orijinal değerin içinde olacak kadar yakındır. Hatayı azaltmanın yanı sıra, yaklaşım algoritmaları da çapraz korumalıdır, bu da onların kullanışlı olacak kadar yakın olup olmadıklarını belirlemek için kullanılabileceği anlamına gelir.

Sezgisel yöntemlerin yanı sıra, NP-tamamlanmış problemler için yaklaşım algoritmaları da kullanılabilir. Bu problemler giderek daha küçük göreli hata sınırlarına sahiptir. Sonuç olarak, pratik problemleri çözmek için yaklaşım algoritmaları kullanılabilir. Bu kitap, oran sınırı 2 olan problemleri ele almanın yanı sıra, bir NP-tam minimizasyon problemi olan vertex-cover problemini de kapsar. Gezgin satıcı problemi ise üçgen eşitsizliğini sağlamaktadır.

Bir yaklaşım algoritmasının başka bir örneği, Yaklaşık-Köşe-Kapak algoritmasıdır. Bu algoritma bir polinom zaman karmaşıklığına sahiptir ve E’deki her kenar kaplanana kadar döngü yapar. Bu algoritma ile C’ye eklenen kenar kapaklarının sayısı O(E+V)’dir.

Başka bir yaklaşım algoritması, Greedy-Set-Cover problemidir. Bu algoritma, sorunları minimum sayıda insan ve ihtiyaç duyulan becerilerle çözer. Bu yöntem polinom zamanında uygulanabilir ve yaklaşıklık faktörlerinin kanıtlanabilir bir garantisini sağlar. Yaklaşım algoritmaları, en zorlu problemlerin çoğunu çözebildikleri için algoritma tasarımının temel taşı haline geliyor. Bu ders, konuyla ilgili literatür taraması da dahil olmak üzere, yaklaşım algoritmaları ile ilgili konuların kapsamlı bir listesini sağlayacaktır.

Yaklaşım algoritmaları diğer optimizasyon problemlerine de uygulanır. Örneğin, açgözlü bir küme kaplama algoritması, bir polinom zamanlı optimizasyon problemine yaklaşık bir çözüm bulabilir. En kötü çözüm değeri ile optimal değer arasındaki oran, en kötü durum davranışını ölçmek için kullanılır. Polinom zamanlı optimizasyon problemlerinin diğer örnekleri, kanpsack probleminin basit versiyonu ve tatmin edicilik testi problemidir.

Dal ve Sınır Algoritmaları

REGYTGG Algoritma Nedir? Fibonacci Serisi Algoritmaları ve Yaklaşım Algoritmaları Nelerdir?

Dal ve sınır algoritması, bir problemi iki alt probleme bölen matematiksel bir optimizasyon tekniğidir. Bu algoritma ilk alt problemi çözerek genel problemin çözümünü bulur. Daha sonra sınırı karşılamayan dalları budanır. Benzer şekilde, geri izleme, sorunu önce ikinci alt sorunu çözerek çözer. Bu algoritma birçok problem için faydalıdır, ancak yavaş olabilir. Bu yazıda, B&B algoritmalarının işinizi nasıl hızlandırabileceğine bakacağız.

Bu algoritma, birleşimsel optimizasyon problemlerinin çözümünde etkilidir. Kombinasyon optimizasyonu, bir amaç fonksiyonunun minimum ve maksimum değerlerini bulma işlemidir. Etki alanı büyük ve ayrık olmalıdır. Bu tür problemlere örnek olarak Boolean tatmin edilebilirliği ve Tamsayılı Doğrusal Programlama dahildir. Bir diğer uygulama ise görev atama sorununun çözümünde. Bu algoritma, problem uzayını daha küçük alt kümelere bölerek optimal çözüme giden en kısa yolu bulur.

B&B algoritması, dallanma faktörünün sabit olduğunu varsayar. PE’ler farklı düğümler üzerinde çalışıyorsa, dallanma faktörü tek tip değildir. Benzer şekilde, tüm PE’ler aynı düğümü alıyorsa, bdmax ile ölçülen sabit bir dallanma faktörü vardır. Dallanma faktörünü hesaplama sorunu, kullanılan başlatma yöntemine bağlıdır. Algoritma sabit bir başlatma yöntemi kullanıyorsa, dallanma faktörü eşiği aşabilir.

Dal ve sınır yöntemi, grafikleri içeren problemleri çözmek için en yaygın tekniklerden biridir. Birincil kullanımı optimizasyondur ve genellikle karmaşık problemler için en kullanışlı olanıdır. Problem çözme süreci tipik olarak diğer algoritmalardan daha yavaştır, ancak sınırların ve dalların dikkatli seçilmesi çok daha hızlı çalışmasını sağlayabilir. Dal ve sınır yöntemi, ilk düğümün alt düğümleri bir yığın veya kuyruğa konduğundan, genellikle geri izleme tekniği olarak adlandırılır.

Paralel B&B uygulamalarında, arama ağaçları işleme süreci sırasında oluşturulur. Bu, başlangıçta tüm PE’leri kullanabildiğinden, senkronize paralelleştirmenin önemli bir avantajıdır. Ancak bu teknik, her yinelemede düğüm sayısı arttıkça ek çalışma gerektirir. Ayrıca, düğüm sayısı arttıkça bu algoritmanın maliyetleri de artar. Bu, büyük veri kümeleri için optimize etmeyi zorlaştırır. Bunu akılda tutarak, B&B’nin paralel bir uygulaması daha iyi bir seçim olabilir.

Fibonacci Serisi Algoritmaları

Fibonacci serisi matematikte kapsamlı bir şekilde incelenmiştir ve bilinen birçok ilişkisi vardır. Bu dizinin temel bir yineleme ilişkisi aynı zamanda altın oran olarak da bilinir. Bazı Fibonacci algoritmaları bu ilişkiyi doğrudan uygularken, diğerleri onu kapalı form formülünden türetir. Her iki durumda da, Fibonacci serisi algoritmaları, kayan nokta aritmetiğine dayandıkları için belirli bir n’nin ötesinde yaklaşık sonuçlar üretir.

Fibonacci dizisinin matematiksel tanımını kullanan fib(n) deterministik bir fonksiyondur. n’inci Fibonacci sayısını hesaplamak için ph= (altın oran), Th(n) yığın alanı ve n aritmetik işlemlerini kullanır. F(n)’yi hesaplamak için gereken işlem sayısı, nihai sayısal yanıtla orantılıdır. Fibonacci dizisini bir bilgisayarda uygulamak için fib11 ve mat mul opt (m1) kullanabilirsiniz.

Bu algoritmayı kullanarak, O(n) zamanında ilk 100 Fibonacci sayısının bir listesini oluşturabilirsiniz. Bu yaklaşımın tek dezavantajı, ek bellek gerektirmesidir. Ek yükü azaltmak istiyorsanız daha basit bir algoritma da deneyebilirsiniz. En hızlı algoritma fib10’dur. Sabit bir boşluk kullanır ve logaritmik sayıda yineleme ile özyinelemeli bir yöntem kullanır.

Fibonacci algoritmaları, diziyi standart biçimde oluşturmak için de kullanılabilir. Herhangi bir üst düzey programlama dilinde kullanılabilirler. Fibonacci serisini standart biçimde yazdırmak için kaynak kodu bile yazabilirsiniz. Ve elbette, bir akış şeması veya fibonacci algoritması kullanarak kendi kaynak kodunuzu yazabilirsiniz. Fibonacci’nin birçok faydasını tartışabileceksiniz.

Diziyi oluşturmak için dizinin üyeleri, her terimin Pn’nin katı olduğu pozitif tam sayılar olarak hesaplanır. Dolayısıyla, Fibonacci sayıları paralel sistemleri birbirine bağlamak için kullanılabilecek bir dizi türüdür. Fibonacci sayıları bilgisayar algoritmalarında ve biyolojik ortamlarda da kullanılmaktadır. Örneğin, dallanan ağaçlarda, yaprakların gövde üzerindeki dizilişinde ve enginarın çiçek açmasında görülürler.

Julia, fibonacci serisini uygulayan bir programlama dilidir. Julia ve MATLAB’ın sözdizimi benzerdir. İki dil, Fibonacci dizisini gerçekleştirmek için gereken adım sayısı bakımından farklılık gösterir. Julia’nın algoritması aynı sayısal sonucu verirken, MATLAB’ın sürümünün yürütülmesi 42.740 kat daha uzun sürüyor. Fibonacci 20’nin çalışma zamanı TABLO 2 ve 3’te gösterilmektedir.

okuyucu yorumlarıOKUYUCU YORUMLARI

Sıradaki içerik:

Algoritma Nedir? Fibonacci Serisi Algoritmaları ve Yaklaşım Algoritmaları Nelerdir?

Ads Blocker Image Powered by Code Help Pro

Ads Blocker Detected!!!

We have detected that you are using extensions to block ads. Please support us by disabling these ads blocker.

Powered By
Best Wordpress Adblock Detecting Plugin | CHP Adblock