Algorithmics Inc./Algorithmics Inc.

د الګوریتمکس شرکت. / الګوریتمیکس شرکت. .: الګوریتمیکس د ټورنټو ، په اونټاریو کې میشته شرکت و چې د رون ډیمبو لخوا تاسیس شوی و چې مالي ادارو ته د خطر مدیریت سافټویر چمتو کړی و. په 1989 کې تاسیس شوی ، الګوریتمیکس په 23 نړیوال دفترونو کې 850 تنو ته په کار ګمارلي ، او د نړۍ د 30 لوی بانکونو 25 تنو په ګډون یې د 350 څخه ډیرو پیرودونکو ته خدمت کړی او د مخکښ بیمه کونکو د CRO فورم دوه پر دریمه برخه لري.
د الګوریتمیکس شرکت / د الګوریتمکس شرکت. .: الګوریتمیکس د ټورنټو ، په اونټاریو کې میشته شرکت و چې د رون ډیمبو لخوا تاسیس شوی و چې مالي ادارو ته د خطر مدیریت سافټویر چمتو کړی و. په 1989 کې تاسیس شوی ، الګوریتمیکس په 23 نړیوال دفترونو کې 850 تنو ته په کار ګمارلي ، او د نړۍ د 30 لوی بانکونو 25 تنو په ګډون یې د 350 څخه ډیرو پیرودونکو ته خدمت کړی او د مخکښ بیمه کونکو د CRO فورم دوه پر دریمه برخه لري.
د_سوډوکو / سوډوکو الګوریتمکس د حل الګوریتمونه: یو معیاري سوډوکو 81 سیلونه لري ، په 9 × 9 ګریډ کې ، او 9 بکسونه لري ، هر بکس د لومړي ، مینځني یا وروستي 3 قطارونو تقاطع کیږي ، او لومړی ، مینځنی یا وروستی 3 کالمونه. هر حجره ممکن له یو څخه تر نهو پورې شمیره ولري ، او هره شمیره یوازې په هر قطار ، کالم ، او بکس کې یو ځل پیښ کیدی شي. یو سوډوکو د ځینې حجرو سره پیل کیږي چې شمیره لري ( اشارې ) ، او هدف یې د پاتې حجرو حل کول دي. مناسب سوډوکوس یو حل لري. لوبغاړي او پلټونکي د سوډوکوس حل کولو لپاره د کمپیوټر الګوریتمونو پراخه لړۍ کاروي ، د دوی ملکیتونه مطالعه کوي ، او نوي سوزونه رامینځته کوي ، پشمول د سوډوکوس په شمول په زړه پورې سیمونټریز او نورو ملکیتونو سره.
د_سوډوکو / سوډوکو الګوریتمکس د حل الګوریتمونه: یو معیاري سوډوکو 81 سیلونه لري ، په 9 × 9 ګریډ کې ، او 9 بکسونه لري ، هر بکس د لومړي ، مینځني یا وروستي 3 قطارونو تقاطع کیږي ، او لومړی ، مینځنی یا وروستی 3 کالمونه. هر حجره ممکن له یو څخه تر نهو پورې شمیره ولري ، او هره شمیره یوازې په هر قطار ، کالم ، او بکس کې یو ځل پیښ کیدی شي. یو سوډوکو د ځینې حجرو سره پیل کیږي چې شمیره لري ( اشارې ) ، او هدف یې د پاتې حجرو حل کول دي. مناسب سوډوکوس یو حل لري. لوبغاړي او پلټونکي د سوډوکوس حل کولو لپاره د کمپیوټر الګوریتمونو پراخه لړۍ کاروي ، د دوی ملکیتونه مطالعه کوي ، او نوي سوزونه رامینځته کوي ، پشمول د سوډوکوس په شمول په زړه پورې سیمونټریز او نورو ملکیتونو سره.
الګوریتم / الګوریتم: په ریاضي او کمپیوټر ساینس کې ، الګوریتم د ښه ټاکل شوي ، کمپیوټر پلي کونکي لارښوونو بشپړ ترتیب دی ، په ځانګړي ډول د یوې ټولګې ستونزې حل کولو یا محاسبې ترسره کولو لپاره. الګوریتمونه تل غیر واضح دي او د محاسبې ترسره کولو ، ډیټا پروسس کولو ، اتومات دلیل او نورو کارونو لپاره د مشخصاتو په توګه کارول کیږي.
د الګوریتم سره مرسته شوی ډیزاین_ (AAD) / د الګوریتم سره مرسته شوی ډیزاین (AAD): د الګوریتم سره مرسته شوی ډیزاین (AAD) د ځانګړي الګوریتم - ایډیټرونو کارول دي چې د ډیزاین په جوړولو ، تعدیل ، تحلیل او اصلاح کې مرسته کوي. د الګوریتم ترمیم کونکي معمولا د 3D ماډل کولو کڅوړو سره مدغم کیږي او ډیری برنامې ژبې لوستل کیږي ، دواړه سکریپټ یا لید لید. د الګوریتم سره مرسته شوې ډیزاین ډیزاینرانو ته اجازه ورکوي چې د دودیز CAD سافټویر او 3D کمپیوټر ګرافیک سافټویر محدودیتونه له مینځه ویسي ، د پیچلتیا کچې ته رسیدل چې د ډیجیټل شیانو سره تعامل لپاره د انسان امکان څخه لرې وي. لنډیز د لومړي ځل لپاره د AAD الګوریتم - مرستې ډیزاین په کتاب کې څرګندیږي ، د ګریشاپر په کارولو سره د پیرامیټریک ستراتیژیو ، چې په 2014 کې د آرټورو ټیډشي لخوا خپور شوی.
الګوریتم (باسل) / الګوریتم (ژورنال): الګوریتمز د ریاضیاتو د پیر لاسرسي خلاص لاسرسي علمي ژورنال دی چې ډیزاین ، تحلیل ، او په الګوریتم کې تجربې پوښي. دغه مجله د MDPI لخوا خپره شوې او په 2008 2008 2008 in کال کې تاسیس شوې. د دې بنسټ ایښودونکی رییس کازیو آیاما وو. د می 2014 څخه تر سپتمبر 2019 پورې ، د مدیر مدیر هینینګ فیرنا وو. اوسنی مدیر یې فرانک ورنر دی.
الګوریتم (ژورنال) / الګوریتم (ژورنال): الګوریتمز د ریاضیاتو د پیر لاسرسي خلاص لاسرسي علمي ژورنال دی چې ډیزاین ، تحلیل ، او په الګوریتم کې تجربې پوښي. دغه مجله د MDPI لخوا خپره شوې او په 2008 2008 2008 in کال کې تاسیس شوې. د دې بنسټ ایښودونکی رییس کازیو آیاما وو. د می 2014 څخه تر سپتمبر 2019 پورې ، د مدیر مدیر هینینګ فیرنا وو. اوسنی مدیر یې فرانک ورنر دی.
الګوریتم٪ 2B_Data_Sturesures_٪ 3D_Program / الگوریتم + د معلوماتو جوړښت = برنامې: الګوریتم + د ډیټا جوړښت = برنامې د 1976 کتاب دی چې د نیکلاس ویرت لخوا لیکل شوی د کمپیوټري برنامو ځینې ​​لومړني موضوعات پوښي ، په ځانګړي توګه د الګوریتمز او ډیټا جوړښتونه یو له بل سره تړاو لري. د مثال په توګه ، که چیرې یو ترتیب شوی لیست ولري یو څوک به د ترتیب شوي لیستونو لپاره د لټون الګوریتم مطلوب کاروي.
د الګوریتم ریس / کټګورۍ: ساینسي او علمي خپرونې علمي ژورنالونه:
د الګوریتم ریس. / کټګورۍ: ساینسي او علمي خپرونې علمي ژورنالونه:
د الګوریتم څیړنه / کټګورۍ: ساینسي او علمي خپرونې علمي ژورنالونه:
د الګوریتم ریاست_مشین / د الګوریتمیک ریاست ماشین: د الګوریتمیک دولتي ماشین ( ASM ) میتود د محدود دولتي ماشینونو (FSMs) ډیزاین کولو لپاره یو میتود دی چې په اصل کې د تاماس ای اوسبورن لخوا د کالیفورنیا پوهنتون ، برکلي (UCB) لخوا د 1960 راهیسې رامینځته شوی او په 1968 کې په هیولټ - پیکارډ کې معرفي شوی او پلي شوی. د 1967 راهیسې رسمي او پراخ شوی او د کرسټوفر آر کلیر لخوا له 1970 راهیسې لیکل شوی. دا د ډیجیټل متحد سرکټو ډیاګرامونو استازیتوب لپاره کارول کیږي. د ASM ډیاګرام د دولتي ډیاګرام په څیر دی مګر ډیر جوړښت شوی او پدې توګه پوهیدل اسانه دي. د ASM چارت د ډیجیټل سیسټم ترتیباتي عملیاتو بیان کولو یوه میتود دی.
د الګوریتم پرانستل شوي / الګوریتمونه خلاص شوي: د الګوریتم انلاک شوی د کمپیوټر الګوریتمونو د اساساتو او غوښتنلیکونو په اړه د توماس ایچ کورمن کتاب دی. کتاب لس فصلونه لري ، او د لټون کولو ، ترتیب کولو ، لومړني ګراف الګوریتمز ، سټینګ پروسس ، د کریپټوګرافۍ او ډیټا کمپریشن اساساتو او د شمیرنې تیورۍ سره معرفي کولو باندې بحث کوي.
الګوریتمز او_کومبینیټر / الګوریتمز او ګډ ترکیب: الګوریتمز او ګډ ترکیب په ریاضیاتو ، او په ځانګړي توګه د ترکیب او الګوریتمونو ډیزاین او تحلیل کې د کتابونو لړۍ ده. دا د پسرلي ساینس + سوداګرۍ میډیا لخوا خپور شوی ، او په 1987 کې تاسیس شوی.
د الګوریتمز او_ ډاټا_سټرکچر_سمپوزیم / SWAT او WADS کنفرانسونه: WADS ، د الګوریتم او ډیټا جوړښت سمپوزیم ، د کمپیوټر ساینس په برخه کې یو نړیوال علمي کنفرانس دی ، چې د الګوریتمونو او ډیټا جوړښتونو باندې تمرکز کوي. WADS هر دوهم کال ترسره کیږي ، معمولا په کاناډا او تل په شمالي امریکا کې. دا د هغې د خور کانفرانس ، د سکینډیناویان سمپوزیم او الګوریتم تیوري (SWAT) په اړه ورکشاپونو سره په بدیل کې ترسره کیږي ، کوم چې عموما په سکینډینیا او تل په شمالي اروپا کې ترسره کیږي. په تاریخي توګه ، د دواړو کنفرانسونو اجراییه د پسرلي ورلاګ لخوا د کمپیوټر ساینس لړۍ کې د دوی لیکچر نوټونو له لارې خپره شوې. پسرلیګر د WADS پروسې خپریدو ته دوام ورکوي ، مګر په 2016 2016 2016 in کې پیل کیږي ، د SWAT پروسه اوس د ډاګسټول لخوا په انفارماتیک کې د دوی د لبنان نړیوال پروسې له لارې خپریږي.
د الګوریتمز او_ډاټا_ جوړښت_سیموپوزیم / SWAT او WADS کنفرانسونه: WADS ، د الګوریتم او ډیټا جوړښت سمپوزیم ، د کمپیوټر ساینس په برخه کې یو نړیوال علمي کنفرانس دی ، چې د الګوریتمونو او ډیټا جوړښتونو باندې تمرکز کوي. WADS هر دوهم کال ترسره کیږي ، معمولا په کاناډا او تل په شمالي امریکا کې. دا د هغې د خور کانفرانس ، د سکینډیناویان سمپوزیم او الګوریتم تیوري (SWAT) په اړه ورکشاپونو سره په بدیل کې ترسره کیږي ، کوم چې عموما په سکینډینیا او تل په شمالي اروپا کې ترسره کیږي. په تاریخي توګه ، د دواړو کنفرانسونو اجراییه د پسرلي ورلاګ لخوا د کمپیوټر ساینس لړۍ کې د دوی لیکچر نوټونو له لارې خپره شوې. پسرلیګر د WADS پروسې خپریدو ته دوام ورکوي ، مګر په 2016 2016 2016 in کې پیل کیږي ، د SWAT پروسه اوس د ډاګسټول لخوا په انفارماتیک کې د دوی د لبنان نړیوال پروسې له لارې خپریږي.
د_ ریسوري_٪ 26 لپاره الګوریتمونه: د بیا موندنې او جلا کولو لپاره سیمینټیک موندلو لپاره الګوریتمونه: په کمپیوټر ساینس، د الگوريتومونو لپاره د افغاني او ګوښه ګټه پریس، یا Aries یو بیرته الګوریتم سره د کار د نه ځواک طرحه، غلا ډیټابیس لاره ده؛ دا د IBM DB2 ، د مایکروسافټ SQL سرور او ډیری ډیټابیس سیسټمونو لخوا کارول کیږي. د IBM فیلو ډاکټر سی. موهن د الگوریتمونو د ARIES کورنۍ لومړنی اختراع کونکی دی.
د_ ریسوري_ او_ ایجاد_ګټې اخیستنې_سمانټیکس / الګوریتم لپاره د السته راوړنې او جلا کولو لپاره الګوریتم: په کمپیوټر ساینس، د الگوريتومونو لپاره د افغاني او ګوښه ګټه پریس، یا Aries یو بیرته الګوریتم سره د کار د نه ځواک طرحه، غلا ډیټابیس لاره ده؛ دا د IBM DB2 ، د مایکروسافټ SQL سرور او ډیری ډیټابیس سیسټمونو لخوا کارول کیږي. د IBM فیلو ډاکټر سی. موهن د الگوریتمونو د ARIES کورنۍ لومړنی اختراع کونکی دی.
د_جوړښت_کاردیاک_ژوند_سمپورټ / پرمختللي زړه کار ژوند ملاتړ لپاره الګوریتمونه: د زړه د ژوند پرمختللي ملاتړ ، یا د زړه د ژوند پرمختللي ملاتړ ، چې اکثرا د هغې لنډیز " ACLS " لخوا راجع کیږي ، د زړه د نیونې ، سټرو ، مایوکارډی انفکشن ، او د ژوند نورو تهدید کونکي زړه ناروغیو عاجل درملنې لپاره د کلینیکي الګوریتمونو سیټ ته اشاره کوي. د شمالي امریکا بهر ، د ژوند پرمختللي ملاتړ (ALS) کارول کیږي.
د_ټومیټید_پلانینګ / اتومات پلان جوړونې او مهالویش لپاره الګوریتمونه: اتومات پلان جوړول او مهالویش ، ځینې وختونه د ساده AI پلان کولو په توګه پیژندل شوي ، د مصنوعي استخباراتو یوه څانګه ده چې د ستراتیژیو یا عمل سلسلې واقعیت باندې اندیښنه لري ، په ځانګړي توګه د عقلاني اجنټانو ، خپلواکو روبوټونو او بې وسلې موټرو لخوا د اعدام لپاره. د کلاسیک کنټرول او ډلبندۍ ستونزو برخلاف ، حلونه پیچلي دي او باید په څو اړخیزه ځای کې کشف او اصلاح شي. پلان کول هم د پریکړې په تیوري پورې اړه لري.
د_ حساب کولو_د_ژوند_فنکشن / سینا لپاره الګوریتمونه: په ریاضیاتو کې ، ساین د یوې زاویې مثلث ټایمونټریک فعالیت دی. د شدید زاویې زینې د ښې مثلث په تناظر کې تعریف شوې: د ټاکلې زاویې لپاره ، دا د اړخ د اوږدوالي تناسب دی چې د هغه زاوی سره مخالف دی ، د مثلث ترټولو اوږدې غاړې ته. د یوې زاویې لپاره ، د جیین فنکشن په ساده ډول منع شوی .
د توپیر محاسبې لپاره الګوریتمونه د توپیر محاسبه کولو لپاره الګوریتمونه د کمپیوټري احصایو کې لوی رول لوبوي. د دې ستونزې لپاره د ښه الګوریتمونو ډیزاین کې کلیدي ستونزه دا ده چې د توپیر لپاره فارمول ممکن د مربع مقدار ولري ، کوم چې کولی شي د شمیره بې ثباتۍ او همدارنګه د لوی شمیر ارزښتونو سره معامله کولو په وخت کې د ریاضیاتو د جریان لامل شي.
د_ Causal_inferences / Causal Infer لپاره الګوریتمونه: us in. in in ferenceferenceferenceference a a a a particular. phenomen phenomen.. the the the..، ، actual actual actual actual actual effect effect effect determin determin determin determin determin... process. process ..... larger system larger system. of of a.. of. is. د عامل تعقیب او د انجمن لاسرسی تر مینځ اصلي توپیر دا دی چې عامل انفراسیون د اغیز متغییر ځواب تحلیل کوي کله چې د اغیز متغیر یو لامل بدل شي. ساینس ولې د شیانو پیښیږي د ایټولوژي په نوم یادیږي. ususus in inferenceference saidference said said said.... provide.. provide.........................................................
د_کلیوټرینګ_ټاټا_ سټریجز / ډیټا سټم کلسترټر لپاره الګوریتم د کمپیوټر ساینس کې ، د ډیټا جریان کلستر کول د ډیټا کلستر کولو په توګه تعریف شوي چې په دوامداره توګه راځي لکه د تلیفون ریکارډونه ، ملټي میډیا ډیټا ، مالي معاملات. د ډیټا جریان کلستر کول معمولا د سټینګ الګوریتم په توګه مطالعه کیږي او هدف یې د پوائنټونو ترتیب ورکول دي ، د جریان ښه کلستر جوړول ، د حافظې او وخت لږ مقدار کارولو سره.
د_ رنګین_ نقشه / رنګین نقشه کولو لپاره الګوریتمونه: د رنګ نقشه ایښودل (عکس اخیستل) یوه دنده ده چې د یو (سرچینې) عکس رنګونه د بل (هدف) عکس رنګونو ته بدلوي. د رنګ میپینګ ممکن د الګوریتم ته راجع شي چې د نقشه کولو فعالیت یا الګوریتم کې پایله لري چې د عکس رنګ بدلوي. د رنګ نقشه کول ځینې وختونه د رنګ لیږد یا هم ، کله چې ګريسي عکسونه پکې شامل وي ، د چمک لیږد فنکشن (BTF) هم ویل کیږي . دې ته د فوټومیټریک کیمرې اندازې یا رادیومیتریک کیمرې کلبریشن هم ویل کیږي.
الګوریتمونه د_کومبیناتور_اپټمیزاسیون / ګډ ترکیب لپاره: ګډی اصلاح د ریاضیاتو د اصلاح کولو فرعي فیلډ دی چې د عملیاتو څیړنې ، الګوریتم تیوري ، او د کمپیوټری پیچلتیا تیوري پورې اړه لري. دا په ډیری برخو کې مهم غوښتنلیکونه لري ، په شمول مصنوعي استخبارات ، د ماشین زده کړه ، د نیلام تیوری ، سافټویر انجینرۍ ، پلي شوي ریاضیات او نظری کمپیوټر ساینس.
د_کمپیوټینګ_ټرانزیک_ بند / انتقالي بند لپاره الګوریتمونه: په رياضي، د يوه ټولګه X یو دويال تړاو R انتقالي تړل دی X د کوچنيو په تړاو چې د R لرونکی دی او انتقالي. د محدود سیټونو لپاره ، "ترټولو کوچني" په معمول معنی کې نیول کیدی شي ، چې د یو څو پورې تړلې جوړه درلودل؛ د لامحدود سیټونو لپاره دا د R خورا کوچني لږترلږه سپرسیټ دی.
د_کینټرټینټ_ اطمینان / محدود اطمینان ستونزه لپاره الګوریتمونه: د محدود رضایت ستونزې ( CSPs ) د ریاضیاتو پوښتنې دي چې د شیانو مجموعې په توګه تعریف شوي چې ریاست یې باید یو څه محدودیتونه یا محدودیتونه پوره کړي. CSPs په مسلکي برخو کې ادارو ته نمایش ورکوي د متغیاتو په پرتله د محدود محدودیتونو سره یوځای کولو مجموعې په توګه ، کوم چې د محدود رضایت میتودونو لخوا حل کیږي. CSPs په دواړه مصنوعي استخباراتو او عملیاتو څیړنو کې د څیړنې موضوع ده ، ځکه چې د دوی تشکیل کې منظمیت د ډیری داسې ښکاري کورنیو پورې اړوند ستونزو تحلیل او حل کولو لپاره یو عام اساس چمتو کوي. CSPs اکثرا لوړ پیچلتیا ښیې ، د اړتیا په وخت کې حل کیدو لپاره د هوریسټیک او ګډ لټون میتودونو ته اړتیا لري. د کنټرټ برنامه کول (سی پی) د تحقیق ساحه ده چې په ځانګړي ډول د دې ډول ستونزو حلولو باندې تمرکز کوي. سربیره پردې ، د بولین اطمینان ستونزه (SAT) ، د رضایت ماډولو نظریات (SMT) ، د انډیژر برنامه کولو پروګرام (MIP) او د ځواب سیټ برنامه کول (ASP) د څیړنې ټولې برخې دي چې د محدودیت اطمینان ستونزې ځانګړي شکلونو حل باندې تمرکز کوي.
د_کینټرټینټ_ رضایت_مشکلات / محدود اطمینان ستونزه لپاره الګوریتمونه: د محدود رضایت ستونزې ( CSPs ) د ریاضیاتو پوښتنې دي چې د شیانو مجموعې په توګه تعریف شوي چې ریاست یې باید یو څه محدودیتونه یا محدودیتونه پوره کړي. CSPs په مسلکي برخو کې ادارو ته نمایش ورکوي د متغیاتو په پرتله د محدود محدودیتونو سره یوځای کولو مجموعې په توګه ، کوم چې د محدود رضایت میتودونو لخوا حل کیږي. CSPs په دواړه مصنوعي استخباراتو او عملیاتو څیړنو کې د څیړنې موضوع ده ، ځکه چې د دوی تشکیل کې منظمیت د ډیری داسې ښکاري کورنیو پورې اړوند ستونزو تحلیل او حل کولو لپاره یو عام اساس چمتو کوي. CSPs اکثرا لوړ پیچلتیا ښیې ، د اړتیا په وخت کې حل کیدو لپاره د هوریسټیک او ګډ لټون میتودونو ته اړتیا لري. د کنټرټ برنامه کول (سی پی) د تحقیق ساحه ده چې په ځانګړي ډول د دې ډول ستونزو حلولو باندې تمرکز کوي. سربیره پردې ، د بولین اطمینان ستونزه (SAT) ، د رضایت ماډولو نظریات (SMT) ، د انډیژر برنامه کولو پروګرام (MIP) او د ځواب سیټ برنامه کول (ASP) د څیړنې ټولې برخې دي چې د محدودیت اطمینان ستونزې ځانګړي شکلونو حل باندې تمرکز کوي.
د_مثال_مجاز_مطالعې / متناسب عکس طبقي لپاره الګوریتمونه: متناسب عکس العمل طبقه کول ، د کمپیوټر لید کې د نمونې پیژندلو موضوع ، په عکسونو کې د متناسب معلوماتو پراساس د ټولګی توب دی. "متناسب" پدې معنی چې دا چلند د نږدې پکسلز اړیکو تمرکز کوي ، کوم چې د ګاونډی په نوم هم یادیږي. د دې چلند هدف د متناسب معلوماتو په کارولو سره عکسونه طبقه بندي کول دي.
د_کینټراسټ_سیټ / الټرنینګ / متضاد سیټ زده کړې لپاره الګوریتمونه: د کانټراټ سیټ زده کړه د اتحادیې د قاعدې زده کړې یوه ب isه ده چې د ریورس انجینرۍ په واسطه د مختلف ډلو ترمینځ معنیز توپیرونه پیژني کلیدي وړاندوینې چې د هرې ځانګړې ډلې لپاره پیژني. د مثال په توګه ، د زده کونکو حوض لپاره د ځانګړتیاو یوه سیټ ورکړل شوي ، د برعکس سیټ زده کونکي به د لیسانس درجې په لټه کې د زده کونکو او د PHD درجې په لور کار کونکو ترمینځ متضاد ب featuresې وپیژني.
د_ کنټرول_ البرتینګ / پیاوړتیا زده کړې لپاره الګوریتمونه: د پیاوړتیا زده کړه ( RL ) د ماشین زده کړې یوه برخه ده چې د دې په څرنګوالي پورې اړه لري چې عاقل اجنټان څنګه باید په چاپیریال کې اقدام وکړي ترڅو د ډیرو زیاتوالي نظرونه اعظمي کړي. د ځواک پیاوړتیا زده کړه د نظارت شوي زده کړې او بې نظمه زده کړې سربیره د ماشین زده کړې درې اساسی نمونو څخه ده.
د_correlation_clustering / د تړاو کلستر کولو لپاره الګوریتمونه: کلسترینګ د ډلو د ډلو د ورته والي پراساس د معلوماتو ډیټا ویشلو ستونزه ده. ارتباطي کلسترګړتیا د کلسترونو مطلوب شمیر ته د شیانو د مجموعې کلستر کولو لپاره یو میتود چمتو کوي پرته لدې چې دا شمیر دمخه مشخص کړي.
د_سایکل_ډیټکشن / دوران معلومولو لپاره الګوریتمونه: د کمپیوټر ساینس کې ، د سائیکل کشف یا د سائیکل موندنه د تکراري فنکشن ارزښتونو په ترتیب کې د دوران موندلو الګوریتمیک ستونزه ده.
د_ټاټا_انالیسس / ډیټا تحلیل لپاره الګوریتمونه: د معلوماتو تحلیل د ګټورو معلوماتو کشف کولو ، پایلو خبرولو ، او پریکړې کولو ملاتړ کولو هدف سره د معلوماتو معاینه ، پاکول ، بدلول ، او موډل کولو پروسه ده. د معلوماتو تحلیل ډیری اړخونه او چلندونه لري ، د مختلف نومونو لاندې بیلابیل تخنیکونه پکې شامل دي ، او په مختلف سوداګرۍ ، ساینس او ​​ټولنیز ساینس ډومینونو کې کارول کیږي. په نننۍ سوداګرۍ نړۍ کې ، د معلوماتو تحلیل د پریکړو لا ډیر ساینسي کولو او د سوداګرۍ سره د اغیزمن کار کولو کې مرسته کولو کې رول لوبوي.
د_ټاټا_سټری_کلنګټر / ډیټا سټمم کلسترټر لپاره الګوریتمونه: د کمپیوټر ساینس کې ، د ډیټا جریان کلستر کول د ډیټا کلستر کولو په توګه تعریف شوي چې په دوامداره توګه راځي لکه د تلیفون ریکارډونه ، ملټي میډیا ډیټا ، مالي معاملات. د ډیټا جریان کلستر کول معمولا د سټینګ الګوریتم په توګه مطالعه کیږي او هدف یې د پوائنټونو ترتیب ورکول دي ، د جریان ښه کلستر جوړول ، د حافظې او وخت لږ مقدار کارولو سره.
د_ډیموسیسینګ / ډیموساسینګ لپاره الګوریتمونه: د ډوماساسینګ الګوریتم یو ډیجیټل عکس پروسه ده چې د بشپړ سینټر عکس له نیمګړي رنګ نمونو محصول څخه د عکس سینسر څخه د رنګ فلټر سرې (CFA) سره پوښل شوي ب reconه کولو لپاره کارول کیږي. دا د CFA انتشار یا د رنګ بیارغونې په نوم هم پیژندل کیږي.
د_ تشخیص لپاره الګوریتمونه_ د_مبارکۍ / ناکامي / زړه ناکامۍ: د زړه ناکامي ( HF ) ، د زړه د ناروغۍ ناکامي ( CHF ) ، ( Congestive ) د زړه د ناکامۍ ( CCF ) ، او ډیکمپینسټیو کورډیس په نوم هم پیژندل کیږي ، کله چې زړه د بدن د رګونو اړتیاو پوره کولو لپاره د وینې جریان ساتلو لپاره کافي پمپ نشي کولی. میتابولیزم. د زړه د ناکامۍ نښې او نښو کې معمولا د ساه لنډۍ ، ډیر ستړیا او د پښو پړسوب شامل دي. د ساه لنډۍ معمولا د تمرین سره یا د خوب کولو پرمهال خورا خراب وي ، او ممکن سړی د شپې راویښ کړي. د تمرین محدود ظرفیت هم یو عام ب .ه ده. د سينې درد ، د انجینا په ګډون ، معمولا د زړه د ناکامۍ له امله نه پیښیږي.
د_ توزیع شوي_کانسټرینټ_موټمیزشن / توزیع شوي محدودیت اصلاح کولو لپاره الګوریتمونه: د محدود محدودیت اصلاح توب د محدودیت اصلاح لپاره توزیع شوی انلاګ دی. DCOP یوه ستونزه ده په کوم کې چې د اجنټانو ډلې باید د توزیع کولو سیټ لپاره په توزیع شوي ارزښتونه وټاکي لکه د متغیرو خنډونو سیټ لګښت لږترلږه.
د_ډاکمنټ_کلاسټرینګ / سند کلستر کولو لپاره الګوریتمونه: د سند کلستر د متناسب اسنادو لپاره د کلستر تحلیل پلي کول دي . دا د اتوماتیک سند تنظیم کې غوښتنلیکونه لري ، د موضوع استخراج او د ګړندي معلوماتو ترلاسه کول یا فلټر کول.
د_ډاکومینټ_لیټ آؤټ_انالیسس / اسنادو ترتیب ترتیب تحلیل لپاره الګوریتمونه: د کمپیوټر لید یا طبیعي ژبې پروسس کې ، د سند ترتیب تحلیل د متن سند سکین شوي عکس کې د علاقې وړ ساحې پیژندلو او درجه بندي کولو پروسه ده. د لوستلو سیسټم د غیر متني متن څخه د متن زون قطع کولو او د دوی د درست لوستلو ترتیب کې تنظیم کولو ته اړتیا لري. د متن زون ، توضیحات ، ریاضی سمبولونه ، او جدولونه په سند کې ځای په ځای شوي د بیلابیل زونونو کشف او لیبل کول د جیومیټریک ترتیب تجزیه ویل کیږي . مګر د متن زون د سند دننه بیلابیل منطقي رول لوبوي او دا ډول سینمیک لیبل کول د منطقی ترتیب تحلیل کولو ساحه ده.
د_جینګ_ رنګینګ / یج رنګ ورکولو لپاره الګوریتمونه: د ګراف نظریه کې ، د ګراف یو څاڅکي رنګ کول د ګراف څنډو ته د "رنګونو" سپړنه ده نو له دې امله هیڅ دوه پیښې کنجونه ورته رنګ نلري. د مثال په توګه ، ښیې خوا ته شکل د سور ، نیلي او شین رنګونو لخوا د ګراف یو رنګ رنګ ښیې. د څنډې رنګارنګ د ګراف رنګ کولو ډیری بیلابیل ډولونه دي. د څنډې رنګ کولو ستونزه پوښتنه کوي ایا دا امکان شتون لري چې د ورکړل شوي ګراف څنډې رنګ شي په ډیری k k مختلف رنګونو کارولو سره ، د K ارزښت ورکړل شوي ارزښت لپاره ، یا د لږ ممکن رنګونو سره. د ورکړل شوي ګراف د څنډو لپاره د رنګ لږترلږه اړین شمیر د ګراف کروماتیک شاخص ویل کیږي. د مثال په توګه ، په ګراف کې د ګراف څنډې د دریو رنګونو سره رنګ کیدلی شي مګر د دوه رنګونو سره رنګ کیدی نشي ، نو ښودل شوی ګراف درې د کرومات شاخص لري.
د_ فکټورینګ_ټینګر / بشپړ عامل کولو لپاره الګوریتمونه: د شمیري تیورۍ کې ، د عدد عامل کول د کوچني عددونو محصول کې د ترکیب شمیر راټولیدل دي. که دغه عوامل دي لا تر څو د لومړي شمېر محدود، د بهير د لومړي factorization په نامه.
د_ فکټورینګ_ پولیومینومالونو / نه بدلیدونکي پولیټیکل لپاره الګوریتمونه: په ریاضیاتو کې ، نه بدلیدونکی کثیرالعمومي ده ، که څه هم چې ویل کیږي ، یو داسې پولیټیکل دی چې نشي کولی د دوه نه دوامداره پولیټینیمونو محصول ته ځان ورسوي. د نه بدلېدونکي ملکیت د کوفيفینټونو نوعیت پورې اړه لري چې د احتمالي فاکتورونو لپاره منل شوي ، دا هغه ساحه یا حلقه ده چې پکې د پولیموم او د هغې احتمالي عوامل اړوند دي. د مثال په توګه ، پولیونوم ایکس 2 - 2 د انټیکیر کوفیفینټونو سره ډیریدونکی دی ، مګر ، لکه څنګه چې هر عدد هم یو ریښتینی شمیره ده ، دا د ریښتیني کوفیفینټونو سره هم ډیری پولی دی. دا د تغیر وړ نه دی که چیرې دا د عدد کوفيفینټونو سره د پولی ډومین په توګه وګ .ل شي ، مګر دا د فاکتور په حیث که چیرې دا د ریښتیني کوفیفینټونو سره پولیومیکل ګ .ل کیږي. یو څوک وایي چې د پولی - ډوم ایکس 2 - 2 په انټرنیټونو کې د نه منلو وړ دی مګر نه په حقیقت باندې.
د_فینډینګ_ایوکلیدین_مینیم_سپینینګ_ټری_ین_ټوی_ډیومینشن / یکلیډین لږترلږه سپینو ونو لپاره الګوریتمونه: د Euclidean لږ تر لږه spanning ونه یا EMST په الوتکه کې د n پوائنټونو لږترلږه پراخه ونې دي ، چیرې چې د هرې نقطې تر مینځ د څنډ وزن د دې دوه ټکو تر مینځ د Euclidean فاصله ده. په ساده اصطلاحاتو کې ، EMST د کرښو په کارولو سره د اشارې سیټ سره وصل کوي لکه د ټولو کرښو مجموعي اوږدوالی لږترلږه دی او کوم ټکی د کرښو په تعقیب له کوم بل څخه رسیدلی شي.
د_فینډینګ_کاپيسیټډ_مینیم_سپینینګ_ټری / وړتیا لرونکي لږ تر لږه ونې لپاره الګوریتمونه: د کم ظرفیت لرونکي لږ تر لږه ونې ونې د ګراف لږترلږه پراخه ونه ده چې ټاکل شوې ریښه نوډ لري او د ظرفیت محدودیتونه پوره کوي . د ظرفیت محدودیت ډاډ ورکوي چې ټول فرعي پیښې په ریښه نوډ کې پیښیږي پرته له نور نوډونه که چیرې د ونې نوډونه وزن ولري ، نو د ظرفیت محدودیت یې په لاندې ډول تشریح کیدی شي: په هر فرعي ځای کې د وزن اندازه باید له دې څخه لوی نشي. . هغه برجونه چې فرعیګرافونه د ریښی نوډ سره وصل کوي د دروازې په نوم یادیږي. د مطلوب حل موندل NP-مشکل دی.	د کم ظرفیت لرونکي لږ تر لږه ونې ونې د ګراف لږترلږه پراخه ونه ده چې ټاکل شوې ریښه نوډ لري
د_فینډینګ_مینیمم_سپینینګ_ټری / لږترلږه سپینو ونو لپاره الګوریتمونه: لږترلږه پراخه ونه ( MST ) یا د لږترلږه وزن پخې ونې د وصل شوي ، څنډې - بې رنګه بې خطره ګراف د څنډو فرعي سیټ دی چې ټولې څوکې یو له بل سره نښلوي ، پرته له کوم دوران او لږترلږه ممکنه مجموعي وزن سره. دا ، دا پراخه ونې ده چې د اوږدوالي وزنونو اندازه یې د امکان تر کچې کوچنۍ ده. په نورمال ډول ، هرډول وزن شوی غیر مستقیم ګراف لږترلږه ځنګل لري ، کوم چې د هغې د وصل شویو برخو لپاره د لږترلږه پراخه ونو اتحادیه ده.
د_ فنګر پرینټ_ پېژندنې / د ګوتو نښه لپاره الګوریتمونه: د ګوتو نښه یو داسې تاثیر دی چې د انسان د ګوتو د راښکونکي تاوونو پواسطه پریښودل کیږي. د جرم له صحنې څخه د برخې د ګوتو نښې ترلاسه کول د عدلي ساینس مهمه میتود دی. د ګوتو رطوبت او غوړ د پا fingerو لکه ګلاس یا فلزي پا fingerو کې د ګوتو نښې پایله کوي. د ګوتو نښو د ارادې تاثیرات د رنګ یا نورو موادو سره ترلاسه کیدی شي چې د پوټکي د رګجونو له ټوټې څخه په نرمه سطحه لکه کاغذ ته لیږدول شوي. د ګوتو چاپ کولو ریکارډونه معمولا د ګوډونو او ګوتو وروستي ګډ پاډ څخه تاثیرات لري ، پداسې حال کې چې د ګوتې چاپ کارتونه هم عموما د ګوتو د ښکته ګډو برخو برخه ثبتوي.
د_فارمال_کونسیپټ_انالیسز / رسمي مفکورې تحلیل لپاره الګوریتمونه: د رسمي نظریې تحلیل ( FCA ) د اجزاو او د دوی ملکیتونو مجموعه څخه د مفهوم هایروي یا رسمي آنتوولوژي ترلاسه کولو اصولي لاره ده. د هراړخورۍ هر مفهوم هغه شیان ښیې چې د ملکیتونو ځینې سیټونه شریکوي. او په هیآرایري کې هره فرعي مفهوم د هغې پورتنۍ مفهومونو کې د شیانو یو سبسیټ استازیتوب کوي. دا اصطلاح په 1981 کې د روډولف ویلی لخوا معرفي شوی ، او د لاټیکس ریاضیاتو تیوري باندې جوړوي او سیټونه یې ترتیب کړي چې د ګیرټ بیرخف او نورو لخوا په 1930 مو کلونو کې رامینځته شوی.
د_جسټور_معلومیت / اشارې پیژندنې لپاره الګوریتمونه: د اشارې پیژندنه د کمپیوټر ساینس او ​​ژبې ټیکنالوژۍ کې یوه موضوع ده چې د ریاضیاتي الګوریتمونو له لارې د انساني اشارې تشریح کولو هدف سره. دا د کمپیوټر لید فرعي ډیسک دی. اشارې کولی شي له هر جسماني حرکت یا حالت څخه سرچینه واخلي مګر معمولا د مخ یا لاس څخه سرچینه اخلي. په سیمال کې اوسني تمرکز کې د مخ او لاس اشارې پیژندنې څخه احساس پیژندل شامل دي. کاروونکي کولی شي د فزیکي توجه کولو پرته د وسیلو کنټرول یا تعامل لپاره ساده اشارې وکاروي. د اشارې ژبې تشریح کولو لپاره د کیمرې او کمپیوټر لید الګوریتمونو په کارولو سره ډیری لارې رامینځته شوي. په هرصورت ، د پوست ، ګاټ ، نزاکتیک ، او انساني چلند پیژندل او پیژندل د اشارې پیژندنې تخنیکونو موضوع هم ده. اشاره پیژندنه د کمپیوټر لپاره د یوې لارې په توګه لیدل کیدی شي چې د انسان د بدن ژبې پوهیدو لپاره پیل کړي ، پدې توګه د ماشینونو تر مینځ یو بډایه پل رامینځته کول. او انسانان د لومړني متن کارونکي انٹرفیس یا حتی GUIs په پرتله ، چې لاهم د ننوت ډیری برخه کي بورډ او ماوس ته محدودوي او طبیعي تعامل پرته له کوم میخانیکي وسیلو څخه. د اشارې پیژندنې مفهوم په کارولو سره ، دا امکان لري چې په دې مرحله کې د ګوتو ګوتو کول به د ورته مطابق حرکت وکړي. دا کولی شي په ورته وسیلو او حتی بې کیفیته توکو دودیز پیوستون رامینځته کړي.
د_ګلوبل_یلومینیشن / نړیوال روښانه کولو لپاره الګوریتمونه: نړیوال روښانه کول ( GI ) ، یا غیر مستقیم روښانه کول ، د الګوریتمونو یوه ډله ده چې د 3D کمپیوټر ګرافیکونو کې کارول کیږي چې د 3D صحنو ته د حقیقي ر lightingا اضافه کولو لپاره دي. دا ډول الګوریتمونه نه یوازې هغه ر accountا په پام کې نیسي چې مستقیم د ر lightا سرچینې څخه راځي ، بلکه وروسته قضیې چې پکې د ورته سرچینې څخه ر lightا وړانګې په صحنه کې د نورو سطحو لخوا منعکس کیږي ، ایا انعکاس لري یا نه.
د_ګراف_ رنګینګ / ګراف رنګ کولو لپاره الګوریتمونه: د ګراف نظریه کې ، د ګراف رنګ کول د ګراف لیبل کولو ځانګړې قضیه ده؛ دا د لیبلونو سپړنه ده چې په دودیزه توګه د ګراف عناصرو ته "رنګونه" ویل کیږي چې د یو څه محدودیتونو سره تړاو لري. د دې په ساده ب ،ه کې ، دا د ګراف د څوکو رنګ کولو یوه لاره ده لکه څنګه چې دوه سره تړلي عمودی ورته رنګ نه وي؛ دې ته ګوته رنګ ورکول دي . په همدې ډول، د يوه څنډه رنګ موظف شو چې د هر څنډه نو يو رنګ چې نه د دوو څنډو د يو رنګ دي، او د یو مخ د یوې planar ګراف موظف رنګ چې د هر مخ او یا په سیمه کې د دې چې دوه مخونه چې د شریک یو سرحد لري د يو رنګ ورته رنګ.
د_یمیج_کمپریشن / عکس کمپریشن لپاره الګوریتمونه: د عکس کمپریشن یو ډول ډاټا کمپریشن دی چې ډیجیټل عکسونو باندې پلي کیږي ، ترڅو د ساتلو یا لیږد لپاره د دوی لګښت راټیټ کړي. الګوریتمونه ممکن د لید لید او احصایوي ملکیت ملکیتونو ګټه واخلي ترڅو د عمومي ډیټا کمپریشن میتودونو سره پرتله شوي چې غوره پایلې چمتو کړي کوم چې د نورو ډیجیټل ډیټا لپاره کارول کیږي.
د_یمیج_ پروسس کولو / الګوریتمونو لیست لپاره الګوریتمونه: لاندې د هر یو لپاره د یو لین توضیحاتو سره د الګوریتمونو لیست دی .
د انځور / سمون لپاره د الګوریتمونه: د عکس اصلاح کول د بدلون پروسه ده چې د عام عکس الوتکې ته د عکسونو ورکولو لپاره کارول کیږي. دا پروسه د آزادۍ څو درجې لري او عام الوتکې ته د عکسونو بدلولو لپاره ډیری ستراتیژیانې شتون لري. دا د کمپیوټر سټیریو لید کې کارول کیږي ترڅو د عکسونو تر مینځ د سمون ټکي موندلو ستونزه اسانه کړي. دا د جغرافیه معلوماتو سیسټمونو کې کارول کیږي ترڅو له بیلابیل لید څخه اخیستل شوي عکسونه د عام نقشه همغږي سیسټم کې ضمیمه کړي.
د انځور / انځور کولو لپاره الګوریتمونه: په کمپیوټر ګرافیک او ډیجیټل امیجونو کې ، د عکس اندازه کول د ډیجیټل عکس ب ofې ته اشاره کوي. په ویډیو ټیکنالوژۍ کې ، د ډیجیټل موادو پراخول د پورته کولو یا د حل لوړولو په توګه پیژندل کیږي.
د_ایمج_سټینګ / عکس سټینګ لپاره الګوریتمونه: د عکس سټاینګ یا د عکس سټاینګ د لید ساحې سره د ډیری عکسونو عکسونو ترکیب کولو پروسه ده ترڅو سیګمن شوې پینورامه یا د لوړ ریزولوشن عکس رامینځته کړي. په عمومي ډول د کمپیوټري سافټویر کارولو له لارې ترسره کیږي ، د عکس سټینګ ته ډیری تګ لارې د بې ځایه پایلې تولید لپاره د عکسونو او ورته ظرفیتونو تر مینځ نږدې دقیقو اوضاع ته اړتیا لري ، پداسې حال کې چې ځینې سلیګینګ الګوریتمونه د مقیاسې ساحې کې د لوړ متحرک حد لرونکي امیج کولو په واسطه د مختلف عکس العمل عکسونو څخه ګټه پورته کوي. . ځینې ​​ډیجیټل کیمرې کولی شي خپل عکسونه په داخلي توګه ګنډي.
د_inger_programming / بشپړ انټرنیټ لپاره الګوریتمونه: د انټرنیټ برنامه کولو مسله د ریاضیاتو اصلاح یا شونتیا برنامې ده په کوم کې چې ځینې یا ټول تغیرات د انټیر کیدو لپاره محدود دي. په ډیری ترتیباتو کې دا اصطالح د بشپړ انلاین لاین برنامې (ILP) ته اشاره کوي ، په کوم کې چې هدف فعالیت او محدودیتونه پکې خطي وي.
د_اسټونیک_ګړیتوب / اسټوټونک ریګریشن لپاره الګوریتمونه: په احصاییو کې ، اسوتونیک ریګریشن یا مونوټونک ریګریشن د مشاهدو ترتیب ته د وړیا فارم لاین فټ کولو تخنیک دی لکه دا چې فټ شوی لاین په هرځای کې کم نه وي ، او د امکان تر حده مشاهدو ته نږدې موقعیت لري.
د_یټم_ټری_انالیسیزیس / د ونې شننې تجزیه کولو لپاره الګوریتمونه: د توکو ونې تحلیل ( ITA ) د معلوماتو تحلیلي میتود دی چې د پوښتنلیک یا توکو څخه د مشاهدو عکس العملونو څخه ازموینې باندې د هاییرریککلیک جوړښت رامینځته کولو ته اجازه ورکوي. فرض کړئ چې موږ د m توکو سره پوښتنلیک لرو او دا موضوعات هر یو ته مثبت (1) یا منفي (0) کیینسر رسولی شي ، د بیلګې په توګه توکی جلا جلا دی. که چیرې د این مضامین دې توکو ته ځواب ووایی دا پایله د می کالمونو او n قطارونو سره د بائنری ډیټا میټریکس D کې رامینځته کیږي. د دې ډیټا ب formatه بیلګه د ازموینې توکي دي چې د موضوعاتو لخوا حل کیدی شي (1) یا ناکام (0). نور عام مثالونه پوښتنپا areې دي چیرې چې توکي هغه ځایونه وي چې کوم مضمون ته راضي کیدی شي (1) یا موافق نه وي (0). د توکو مینځپانګې پورې اړوند دا امکان لري چې د انیمیټ j لپاره د یوې موضوع ځواب هغه ته یا نورو توکو ته د هغه ځواب ټاکي. دا د مثال په توګه ، د امکان احتمالي موضوع چې د توکي j سره موافق وي هم به i سره موافق وي. په دې حالت کې چې موږ وايو thatitem J implies توکی زه. د ITA هدف دا دی چې د ډیټا ډی ډی څخه دا ډول تعصبي اغیزې خلاصې کړي.
د_ K- وسیلې_کلنګټر / K - مانا کلستر کولو لپاره الګوریتمونه: k -means کلسترټینګ د ویکتور اندازه کولو طریقه ده ، په اصل کې د سیګنال پروسس څخه ده ، چې هدف یې د K کلسترونو n مشاهدات تقسیم کول دي په کوم کې چې هر مشاهده د کلستر سره تړاو لري د کلستر د پروټوټایپ په توګه کار کوي. دا د وورونوای حجرو کې د ډیټا ځای توزیع کولو پایله لري. د K -means کلستر کول د کلستر ډولونو کې لږترلږه کوي ، مګر منظم Euclidean واټن نه ، کوم چې دا به خورا ډیر ستونزمن ويبر ستونزه وي: مینځنۍ مربع خطاګانې اصلاح کوي ، پداسې حال کې چې یوازې جاميټري میډیان د Euclidean واټنونه کموي. د مثال په توګه ، د کاک-میډینز او k-medoids په کارولو سره غوره Euclidean حلونه موندل کیدی شي.
د_لاین_پروګرام / خطي برنامې لپاره الګوریتمونه: خطي برنامې په ریاضی ماډل کې د غوره پایلو ترلاسه کولو لپاره یو میتود دی چې اړتیاوې د خطي اړیکو لخوا ښودل کیږي. خطي برنامې د ریاضياتي برنامې ځانګړې قضیه ده.
د_لویسلیس_ډاټا_کمپریشن / ډیټا کمپریشن لپاره الګوریتمونه: د سیګنال پروسس کې ، د معلوماتو کمریشن ، د سرچینې کوډ کولو ، یا د بټ - کچې کمول د اصلي نمایندګۍ په پرتله د لږو بټونو په کارولو سره د معلوماتو کوډ کولو پروسه ده. هر ځانګړي فشار کم یا ضایع دی. د ضایع کیدو کمپریشن د احصایې بې ځایه کیدنې په ګوته کولو او له مینځه وړو سره بیټونه کموي. هیڅ معلومات له لاسه ورکولو کمپریشن کې ورک ندي. زیان لرونکی فشار د غیر ضروري یا لږ مهم معلوماتو په لرې کولو سره ټوټې راټیټوي. په عمومي ډول ، یو وسیله چې د ډیټا کمپریشن ترسره کوي د کوډ ورکونکي په توګه راجع کیږي ، او هغه څوک چې د پروسې بیرته راژوندی ترسره کوي (ډیکمپریشن) د کوډ کوونکی په توګه.
د_میټریکس_کملیشن / میټریکس تکمیل لپاره الګوریتمونه: د میٹرکس تکمیل کول د یوې برخې برخې مشاهدې میټریکس ورک شوي ننوتلونو ډکولو دنده ده. د ډیټاسیټ پراخه لړۍ په طبیعي ډول د میټریکس په ب inه تنظیم شوي. یوه بیلګه یې د فلم درجه بندي میټریکس دی ، لکه څنګه چې په Netflix ستونزه کې څرګندیږي: د درجې میټریکس ورکړل شوی چې په کې هر داخلیږي د فلم درجې وړاندې کوي د پیرودونکي لخوا ، که پیرودونکی فلم لیدلی دی او په بل ډول ورک دی ، موږ غواړو پاتې ننوتنې وړاندوینه کړو ترڅو پیرودونکو ته ښه وړاندیزونه وکړو چې په اړه یې نور څه ګورو. بله بیلګه یې د سند میټریکس اصطلاح ده: د سندونو په ټولګه کې کارول شوي کلمې فریکونسی د میتریک په توګه پیژندل کیدی شي چیرې چې هر ننوت په ټاکل شوي سند کې د اړونده اصطالح د وخت سره سمون لري.
د_میټریکس_ینورژن / انوربلبل میټریکس لپاره الګوریتمونه: په خطي الجبر، یو N -by- N مربع جدول د ده په نامه invertible، که موجود دی یو N -by- N مربع جدول ب لکه چې	په خطي الجبر، یو N -by- N مربع جدول د ده په نامه invertible، که موجود دی یو N -by- N مربع جدول ب لکه چې
د_میټریکس_ملټي / کارټيکس ضرب الګوریتم لپاره الګوریتم: ځکه چې د میټریکس ضرب الاجل په ډیری شمیرو الګوریتمونو کې دا ډول مرکزي عملیات دی ، د میټریکس ضرب الګوریتمونو موثره کولو کې ډیر کار پانګه شوی. په کمپیوټري ستونزو کې د میټریکس ضرب کولو غوښتنې په ډیری برخو کې د ساینسي کمپیوټري او نمونې پیژندنې په څیر پیژندل شوي او داسې بریښي چې غیر متعلقه ستونزې لکه د ګراف له لارې د لارو شمیرل شامل دي. ډیری مختلف الګوریتمونه په مختلف ډول هارډویر کې د میتریکونو ضرب کولو لپاره ډیزاین شوي ، په شمول موازي او توزیع شوي سیسټمونه چیرې چې کمپیوټري کار په ګ multiple شمیر پروسیسرونو کې خپور شوی.
د_موشن_سټیشن / تحرک اټکل لپاره الګوریتمونه: د حرکت اټکل د حرکت ویکتورونو د ټاکلو پروسه ده چې له 2D عکس څخه بل ته د بدلون لیږد وړاندې کوي؛ معمولا د ویډیو ترتیب کې د نږدې چوکاټونو څخه. دا یوه ناراحته ستونزه ده ځکه چې حرکت په درې اړخونو کې دی مګر عکسونه د 2D الوتکه کې د 3D صحنې پروجیکشن دي. د حرکت ویکتورونه ممکن د ټول عکس یا مشخص برخو پورې تړاو ولري ، لکه مستطیل بلاکونه ، پخپل سري بpedه پیچونه یا حتی په هر پکسل کې. د حرکت ویکتورونه ممکن د ژباړونکي ماډل یا ډیری نورو ماډلونو لخوا وپیژندل شي چې کولی شي د ریښتیني ویډیو کیمرې حرکت نږدې اټکل کړي ، لکه په ټولو دریو ابعادو او زوم کې گردش او ژباړه.
د_موشن_پلانینګ / تحرک پلان کولو لپاره الګوریتمونه: د حرکت پلان کول ، د لارې پلان کول هم د باوري تشکیلاتو ترتیب موندلو لپاره کمپیوټري ستونزه ده چې اعتراض له سرچینې څخه منزل ته لیږي. دا اصطلاح د کمپیوټري جامیټري ، کمپیوټر حرکت ، روبوټکس او کمپیوټر لوبو کې کارول کیږي.
د_ملټي لاین_سوب سپیس_لایرنینګ / څو ژبې فرعي ځای زده کړې لپاره الګوریتمونه: د څو اړخيز فرعي ساحې زده کړه د ابعاد کمولو لپاره یوه تګلاره ده. د ابعاد کمول د ډیټا په ټینسر کې ترسره کیدی شي چې مشاهدې یې د معلوماتو په سانسور کې تنظیم شوي او تنظیم شوي وي ، یا د هغه مشاهده میتریکونه وي چې د ډیټا سینسر کې راټولیږي. دلته د ډیټا ټینسرونو ځینې مثالونه دي چې مشاهدې یې ویکتور شوي دي یا د دوی مشاهده شوي میتریکونه د معلوماتو ټینسر عکسونو (2D / 3D) ، ویډیو ترتیبونو (3D / 4D) ، او هایپر سپیکټر کیوبونو (3D / 4D) کې دي.
د_ملټي_واسنټانس_ټرلینګ / ګ instanceې بېلګې زده کړې لپاره الګوریتمونه: د ماشین زده کړې کې ، د بیلابیل مثال زده کړه (ملی) د نظارت شوي زده کړې یو ډول دی. د مثالونو سیټونو ترلاسه کولو پرځای چې په انفرادي ډول لیبل شوي وي ، زده کونکی د لیبل شوي کڅوړو یوه سیټ ترلاسه کوي ، هر یو یې ډیری مثالونه لري. د متعدد مثال بائنری طبقې ساده حالت کې ، کڅوړه ممکن منفي نښه شي که چیرې پدې کې ټولې مثالونه منفي وي. له بلې خوا ، یوه کڅوړه مثبت لیبل کیږي که چیرې لږترلږه یو مثال شتون ولري کوم چې مثبت دی. د لیبل شوي کڅوړو مجموعه څخه ، زده کونکی هڅه کوي یا هم (i) داسې یو مفکوره وهڅوي چې انفرادي مثالونه په سم ډول لیبل کړي یا (ii) پرته له دې چې مفکوره راجع کولو څخه د کڅوړو لیبل کولو څرنګوالی زده کړي.
د څو ګوني_کینال_ البرتینګ / ګ ker شمیر دانی زده کړې لپاره الګوریتمونه: د دانو ګ learning شمیر زده کړې د ماشین زده کړې میتودونو سیټ ته اشاره کوي چې د داني ټاکل شوي ټاکل شوي سیټ کاروي او د الګوریتم د برخې په توګه د دانو د ترټولو غوره خطي یا غیر خطي ترکیب زده کوي. د ډیری دانی کارولو زده کړې کارولو دلایل شامل دي شامل دي) د وړانګو لوی سیټ څخه د غوره داني کولو او پیرامیټرو لپاره غوره کولو وړتیا ، د دانی انتخاب کولو له امله تعصب کمول پداسې حال کې چې د اتومات ماشین زده کړې میتودونو ته اجازه ورکوي ، او b) د مختلف سرچینو څخه د معلوماتو سره یوځای کول چې د ورته والي مختلف نظرونه لري او پدې توګه مختلف کارنونو ته اړتیا لري. د نوي کرنل رامینځته کولو پرځای ، ډیری دانیال الګوریتمونه د هر یو انفرادي ډیټا سرچینې لپاره دمخه رامینځته شوي دانیانو ترکیب کولو لپاره کارول کیدی شي.
د_نن - منفي_مټريکس_ فکټور کولو لپاره غیر الګوریتمونه / غیر منفي میټریکس عوامل: غیر منفي میټریکس عوامل هم ، غیر منفي میټریکس نږدې کول د ملټي ویریټ تحلیل او خطي الجبرا کې د الګوریتمونو یوه ډله ده چیرې چې یو میټریکس V (په عمومي ډول) دوه میټریک W او H کې عامل کیږي ، د دې ملکیت سره چې ټولې درې میٹرکونه هیڅ منفي عنصر نلري . دا غیر منفعتیت پایلې لرونکي میټریکونه د تفتیش اسانه کوي. همچنان په غوښتنلیکونو کې لکه د آډیو سپیکٹروگرام پروسس کول یا عضلاتي فعالیت ، غیر منفيتا هغه ارقام دي چې په پام کې نیول شوي ارقام دي. څنګه چې ستونزه په عمومي ډول د حل وړ نده ، نو دا په عام ډول د شمیرو له مخې نږدې کیږي.
د شمیرو لپاره شمیره الګوریتمونه - د حل لارې_ سیسټمونه_د_ پولیسي نومي_قمونو / د پولی متفاوت معاداتو سیسټم: د پولی ډیمی معادلو سیستم د f 1 = 0 ، ... ، f h = 0 یوځل د معادلو مجموعه ده چیرې چې f زه په څو متغیرو کې متعدد یم ، ووایی x 1 ، ... ، x n ، د ځینې ساحې k .
د_پټمیزم / ریاضي اصلاح لپاره الګوریتمونه: Mathematical ګټورول یا محاسبوي پروګرام د یو ښه عنصر د انتخاب دی، سره د ځينو معیار په اړه، د شته بديل ځينې ټولګې څخه. د کمپیوټر ساینس او ​​انجینري څخه تر عملیاتو څیړنې او اقتصاد پورې په ټولو کمیتي برخو کې د ډولونو اصلاح کولو ستونزې رامینځته کیږي ، او د حل لارې میتودونو وده د پیړیو راهیسې په ریاضیاتو کې علاقه لري.
د_ پیټرن_ د پیژندنې / پیټرن پیژندنې لپاره الګوریتمونه: د پیژندنې پیژندنه په معلوماتو کې د نمونو او مقرراتو اتوماتیک پیژندنه ده. دا د احصایو ډیټا تحلیلونو ، سیګنال پروسس کولو ، د عکس تحلیل ، د معلوماتو بیرته ترلاسه کولو ، بایوینفارماتیکس ، ډیټا کمپریشن ، کمپیوټر ګرافکس او ماشین زده کړې کې غوښتنلیکونه لري. د نمونې پیژندنه په احصایو او انجینرۍ کې ابتدا لري؛ د نمونې پیژندنې ته ځینې عصري چلند کې د ماشین زده کړې کارول شامل دي ، د لوی معلوماتو ډیرو شتون او د پروسس ځواک نوي ظرفیت له امله. په هرصورت ، دا فعالیتونه د ورته کارونې ساحې دوه اړخونو په توګه لیدل کیدی شي ، او دوی په تیرو څو لسیزو کې د پام وړ پرمختګ کړی. د نمونې پیژندنې عصري تعریف دا دی: د نمونې پیژندلو ساحه د کمپیوټر الګوریتمونو کارولو له لارې په ارقامو کې د مقرراتو اتوماتیک کشف او د دې مقرراتو کارولو سره په مختلفو کټګوریو کې د معلوماتو طبقه بندي کولو سره تړاو لري.
د پلان کولو / اتومات پلان جوړولو او مهال ویش لپاره الګوریتمونه: اتومات پلان جوړول او مهالویش ، ځینې وختونه د ساده AI پلان کولو په توګه پیژندل شوي ، د مصنوعي استخباراتو یوه څانګه ده چې د ستراتیژیو یا عمل سلسلې واقعیت باندې اندیښنه لري ، په ځانګړي توګه د عقلاني اجنټانو ، خپلواکو روبوټونو او بې وسلې موټرو لخوا د اعدام لپاره. د کلاسیک کنټرول او ډلبندۍ ستونزو برخلاف ، حلونه پیچلي دي او باید په څو اړخیزه ځای کې کشف او اصلاح شي. پلان کول هم د پریکړې په تیوري پورې اړه لري.
د_ پولیټومی_ډاکټومیژشن / پولی ډومی تخریب لپاره الګوریتمونه: په ریاضیاتو کې ، د څو کښل شوي ککړتیا د فعلي ترکیب په توګه د څو پولی f څرګندوي د پولی او ډبلیو G او h ، چیرې چې g او h د 1 څخه لوی درجه لري؛ دا د الجبریک فعاله تخلف دی. الګوریتمونه په Polynomial وخت کې د غیر متفاوت پالنومالونو تخریب لپاره پیژندل کیږي.
د_پوسټ-کوانټوم_کرپټوګرافي / پوسټ کوانټم کریپټوګرافي لپاره الګوریتمونه: وروسته د کوانټم کریپټوګرافي د کریپټوګرافیک الګوریتمونو ته اشاره کوي چې فکر کیږي د کوانټم کمپیوټر لخوا د کریپټانالیټیک برید په وړاندې خوندي دي. تر 2021 پورې ، دا د خورا مشهور عامه کلیدي الګوریتمونو لپاره ریښتینی ندي ، کوم چې د کافي قوي کوانټم کمپیوټر لخوا په موثره توګه ماتیدلی شي. دامهال د مشهور الګوریتم سره ستونزه دا ده چې د دوی امنیت له دریو سختو ریاضیاتي ستونزو څخه یوه باندې تکیه کوي: د عامل عامل کولو ستونزه ، د لوګارتم ستونزه یا د الیپټیک - وکر جلا لوګارتم ستونزه. دا ټولې ستونزې د شور الګوریتم پرمخ وړونکي په کافي قوي کوانټم کمپیوټر کې په اسانۍ سره حل کیدی شي. حتی که څه هم اوسني ، په عامه توګه پیژندل شوي ، تجربوي کوانټم کمپیوټرې د کوم ریښتیني کریپټوګرافیک ماتولو لپاره د پروسس ځواک نلري ، ډیری کریپټوګرافی د نوي وخت الګوریتمونه ډیزاین کوي ​​ترڅو د داسې وخت لپاره چمتو کړي کله چې د کوانټم کمپیوټر یو ګواښ شي. دا کار د 2006 راهیسې د PQCrypto کنفرانس لړۍ له لارې د اکاډمیکو او صنعت ډیر پام ځانته اړولی او په دې وروستیو کې د کوانټم سیف کریپټوګرافي په اړه د ورکشاپونو لخوا چې د اروپایی مخابراتو سټندرډونو انسټیټیوټ (ETSI) او د کوانټم کمپیوټینګ انسټیټیوټ لخوا کوربه شوی و.
د پروټین_ ډیزاین / پروټین ډیزاین لپاره الګوریتمونه: د پروټین ډیزاین د نوي پروټین مالیکولونو عقلي ډیزاین دی چې د ناول فعالیت ، چلند ، یا هدف ډیزاین کولو لپاره ، او د پروټین فنکشن لومړني پوهه ته وده ورکوي. پروټین د سکریچ څخه ډیزاین کیدی شي یا د پیژندل شوي پروټین جوړښت او د دې ترتیب ترتیب محاسب ډولونه رامینځته کولو سره ډیزاین کیدی شي. عقلي پروټین ډیزاین چلند د پروټین ترتیب ترتیب وړاندوینې کوي چې مشخص جوړښتونو ته به تاویږي. دا وړاندوینې شوې لړۍ بیا د تجربې له پلوه د میتودونو لکه پیپټایډ ترکیب ، د سایټ لارښود میټایجنیسیس ، یا مصنوعي جین ترکیب له لارې باوري کیدی شي.
د_قوانفيیر_لیميشن / کوانټيفیر له منځه وړو لپاره الګوریتمونه: د کوانټفیر ختمول د ساده کولو مفهوم دی چې په ریاضیاتي منطق ، موډل تیوري ، او تیوریک کمپیوټر ساینس کې کارول کیږي. په غیر رسمي ډول ، یو ثابت بیان " لکه دا "د پوښتنې په توګه لیدل کیدی شي" کله چې یو وي؟ لکه دا ؟ "، او پرته لدې چې بیان کوونکی دې پوښتنې ته د ځواب په توګه کتل کیدی شي.
د_ری_ټریکینګ / رې ټرېسنگ (ګرافیک) لپاره الګوریتمونه: په 3D کمپیوټر ګرافیکونو کې ، د رایی ټریس کول د عکس الوتکې کې د پکسلز په څیر د ر lightا لاره تعقیبولو او د مجازی توکو سره د هغې مقابل تاثیرات سمولو سره د عکس رامینځته کولو لپاره د وړاندې کولو تخنیک دی. تخنیک د دې وړ دی چې د لید حقیقت څخه لوړې درجې تولید کړي ، د عادي سکین لاین وړاندې کولو میتودونو څخه خورا ډیر ، مګر په پراخه کمپیوټري لګښت کې. دا د رایی ټریس کول د غوښتنلیکونو لپاره خورا مناسب ګرځوي چیرې چې نسبتا اوږد وخت اخیستل د زغملو وړ دي ، لکه د اوس هم کمپیوټر تولید شوي عکسونو کې ، او د فلم او تلویزیون لید اغیزې (VFX) ، مګر عموما خورا ډیر د ریښتیني وخت غوښتنلیکونو ته مناسب نه دي لکه د ویډیو لوبې په توګه ، چیرې چې د هر چوکاټ په چمتو کولو کې سرعت خورا مهم دی. په دې وروستیو کلونو کې ، په هرصورت ، د ریښتیني وخت رین ټریس کولو لپاره د هارډویر ګړندی کول په نوي تجارتي ګرافیک کارتونو معیاري شوي ، او ګرافیک APIs تعقیبوي ، چې پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د لوبو او نورو ریښتیني وخت رینډ میډیا سره د ریښتیني وخت رین ټریس کولو تخنیکونه اضافه کړي. یو څه لږ ، که څه هم د وخت په ترتیب کولو چوکاټ کې حتی کافي نښه ده.
د بیرته ساتنې او ساتنې لپاره الګوریتمونه - د بیا موندنې او جلا کولو لپاره الګوریتمونه د توضیحي موندنې سیمینټیک لپاره: په کمپیوټر ساینس، د الگوريتومونو لپاره د افغاني او ګوښه ګټه پریس، یا Aries یو بیرته الګوریتم سره د کار د نه ځواک طرحه، غلا ډیټابیس لاره ده؛ دا د IBM DB2 ، د مایکروسافټ SQL سرور او ډیری ډیټابیس سیسټمونو لخوا کارول کیږي. د IBM فیلو ډاکټر سی. موهن د الگوریتمونو د ARIES کورنۍ لومړنی اختراع کونکی دی.
د_ سرچینې_ملاک / سرچینې تخصیص لپاره الګوریتمونه: په اقتصاد کې ، د سرچینو تخصیص په مختلفو کارونو کې د شته سرچینو ټاکل دي. د بشپړ اقتصاد په شرایطو کې ، سرچینې د مختلف وسیلو لخوا مختص کیدی شي ، لکه بازارونه ، یا پلان جوړول.
د_سمیډی فاینټ_پروګرام کولو / سیمیډیفاینټ برنامې لپاره الګوریتمونه: د سیمیډیفینټینټ پروګرامینګ ( SDP ) د محرک مطلوب توضیحي کولو فرعي فیلډ دی چې د خطي موخې فعالیت مطلوب کولو سره تړاو لري د مثبت سیمیډیفینیټ میتریکونو شنک له مینځه وړلو سره د عاطفي ځای سره ، یعنی د سپکشیریډرون.
د_مثبت_پټرن_مینګ / ترتیب نمونې کان کیندنې لپاره الګوریتمونه: د ترتیب نمونوي کان کیندنې د معلوماتو د کان کیندنې موضوع ده چې د معلوماتو مثالونو ترمینځ احصایوي اړونده نمونې موندلو سره تړاو لري چیرې چې ارزښتونه په ترتیب سره توزیع کیږي. معمولا داسې انګیرل کیږي چې ارزښتونه متضاد دي ، او پدې توګه د وخت لړیو کان کیندنې نږدې تړاو لري ، مګر معمولا یو مختلف فعالیت ګ consideredل کیږي. د ترتیب نمونې کان کیندنه د جوړ شوي ډاټا کان کیندنې ځانګړې قضیه ده.
د_سمپل_راونډوم_سمپلینګ / ساده تصادفي نمونه لپاره الګوریتمونه: په احصایو کې ، یو ساده تصادفي نمونه د افرادو فرعي سیټ دی چې له لوی سیټ څخه غوره کیږي چیرې چې هر فرد تصادفي او په بشپړ ډول د فرصت له مخې غوره کیږي. په ځانګړې توګه ، هر فرد د نمونې اخیستنې پروسې په جریان کې په هر پړاو کې د غوره کیدو ورته احتمال شتون لري ، او د K افرادو هر فرعي سیټ ورته احتمال لري چې د k اشخاصو د بلې فرعي برخې په توګه د نمونې لپاره غوره شي. دا پروسه او تخنیک د ساده بې ترتیب نمونې په توګه پیژندل کیږي ، او باید د سیستماتیک بې ترتیب نمونې کولو سره مغشوش نه وي. یو ساده تصادفي نمونه د سروې بې اساسه تخنیک دی.
د_مثبت_مقامی_ځانګړتیا او_ نقشه کولو / یوځاې ځایی کیدنې او نقشه ایښودو لپاره الګوریتمونه: په ورته وخت کې ځایی کول او نقشه کول ( SML ) د نامعلوم چاپیریال نقشه جوړول یا نوي کولو کمپیوټري ستونزه ده پداسې حال کې چې په ورته وخت کې په مینځ کې د اجنټ موقعیت ساتل کیږي. پداسې حال کې چې دا په پیل کې د چرګ او هګۍ ستونزه ښکاري ، د حل کولو لپاره ډیری الګوریتمونه پیژندل شوي ، لږترلږه ، د ځینې چاپیریال لپاره د روزنیز وخت کې. د نږدې نږدې حل کولو میتودونو کې د ذرې فلټر ، غزیدلی کالمان فلټر ، کوویرینس ایټریک ، او ګرافسلام شامل دي. د سلیم الګوریتمونه د کمپیوټري جیومیټری او کمپیوټر لید کې مفکورې پراساس دي ، او د روباټ نیویگیشن ، روبوټیک نقشه کولو او اوډومیتري کې د مجازی واقعیت یا وده شوي حقیقت لپاره کارول کیږي.
د سمولو / خوندور کولو لپاره الګوریتمونه: په احصایو او عکس پروسس کې ، د معلوماتو سیټ اسانه کول د نږدې فعالیت رامینځته کول دي چې هڅه کوي په ارقامو کې مهم نمونې ونیسي ، پداسې حال کې چې شور یا نور عالي کچې جوړښت / ګړندي پدیدې پریږدي. په خوشبینۍ کې ، د سیګنال ډیټا پوائنټونه تمدید شوي نو د انفرادي نقطو څخه د نږدې ټکو څخه لوړ دي ، او هغه ټکي چې د نږدې ټکو څخه ټیټ دي د نرم سیګنال لامل کیږي. هوارول ممکن په دوو مهمو لارو وکارول شي چې د معلوماتو تحلیل کې مرسته کولی شي (1) د ډیټا څخه د ډیرو معلوماتو استخراج کولو سره ترڅو چې د هوساینې انګیرنه مناسبه وي او (2) د شننو وړ کولو سره چې دواړه انعطاف منونکي وي او قوي ډیری مختلف الګوریتمونه په هوږه کې کارول کیږي.
د_ حلولو_مریکوف_ ډیسژن_ پروسې / مارکوف پریکړې پروسې الګوریتمونه: په ریاضیاتو کې ، د مارکوف پریکړې پروسه ( MDP ) د وخت وخت لرونکي سټیسټیک کنټرول پروسه ده. دا په داسې شرایطو کې د پریکړې کولو موډل کولو لپاره ریاضیاتي چوکاټ چمتو کوي چیرې چې پایله تر یوې اندازې تصادفي او یوه برخه د پریکړه کونکي تر کنټرول لاندې وي. MDPs د متحرک برنامو له لارې حل شوي مطلوب ستونزو مطالعې لپاره ګټورې دي. MDPs لږترلږه د 1950s په څیر پیژندل شوي و؛ د مارکوف پریکړې پروسو په اړه د څیړنې اصلي ارګان د رونالډ هوارډ د 1960 کتاب ، متحرک برنامې او مارکوف پروسیسونو پایله درلوده. دا په ډیری ډیسکونو کې کارول کیږي ، پشمول د روبوټکس ، اتومات کنټرول ، اقتصاد او تولید. د MDPs نوم د روسي ریاضي پوه آنډري مارکوف څخه راځي ځکه چې دا د مارکوف سلسلو غزول دي.
د_ سولولو_ रुبک 27 27s_ کیوبز / روبک مکعب لپاره الګوریتمونه: د روبیک کیوب د 3-D ترکیب دی چې په 1974 کې د هنګري مجسمه جوړونکی او د ارکیټیکچر پروفیسر ارن روبیک لخوا ایجاد شوی. په اصل کې د جادو کیوب په نامه یادیږي ، دا پہیلی د روبیک لخوا جواز ورکړل شوی و چې د ایډیال ټای کارپ کارپوریشن لخوا په 1980 کې د سوداګر ټیبر لاچي او اوه ښارګوټو بنسټ ایښودونکي ټام کریمر لخوا وپلورل شي. د روبیک کیوب د 1980 الماني لوبو کال غوره جایزه د غوره پہیلی لپاره غوره جایزه وګټله. د جنوري 2009 پورې ، په نړۍ کې 350 ملیون مکعب پلورل شوي ، چې دا د نړۍ ترټولو ښه پلورونکي پہیلی لوبه او د لوبو غوره پلورونکي جوړوي.
د حل کولو لپاره د الګوریتم SAT / بولین رضایت ستونزه: په منطق او کمپیوټر ساینس کې ، د بولین رضایت ستونزه د ټاکلو ستونزه ده که چیرې داسې تعبیر شتون ولري چې د بولین ورکړل شوی فارمول خوښ کړي. په بل عبارت ، دا پوښتنه کوي چې ایا د ورکړل شوي بولین فارمول تغیرات په دوامداره توګه د TRUE یا FALSE ارزښتونو لخوا پدې ډول بدلیدلی شي چې فورمول یې TRUE ته ارزوي. که دا قضیه وي ، فورمول د رضایت وړ بلل کیږي. له بلې خوا ، که چیرې داسې کومه دنده شتون ونلري ، د فارمول لخوا څرګند شوي فعالیت د ټولو ممکنه تغیر وړ مسؤلیتونو لپاره غلط دی او فورمول یې د رضایت وړ ندي . د مثال په توګه ، فورمول د " A AND نه b " د رضایت وړ دی ځکه چې یو څوک کولی شي ارزښتونه ومومي a = TRUE او b = FALSE ، کوم چې = TRUE کوي. په مقابل کې ، " د AND او A نه" د رضایت وړ ندي.
د_ سولینګ_صنعتي_اپټمیزیشن_پروګرامونو / محدود اصلاح کولو لپاره الګوریتمونه: په ریاضيکي اصلاح کې ، محدود تمثیل د هغه متغیراتو محدودیتونو شتون کې د ځینې تغیراتو په پام کې نیولو سره د یوې موخې فعالیت مطلوب کولو پروسه ده. هدف فعالیت یا د لګښت فعالیت یا د انرژي فنکشن دی ، کوم چې باید لږترلږه شي ، یا د انعام فنکشن یا یوټیلټي فعالیت ، کوم چې باید اعظمي شي. محدودیتونه یا هم سخت محدودیتونه کیدی شي ، کوم چې د تغیراتو لپاره شرایط رامینځته کوي چې مطمین وي ، یا نرم خنډونه ، کوم چې ځینې متغیر ارزښتونه لري چې په مقصد فعالیت کې جریمه کیږي که چیرې ، او د دې حد پراساس ، شرایط حالتونه راضي نه دي.
د_ حلولو_کونټریټینټ_ رضایت_مشکلات / محدود اطمینان ستونزه لپاره الګوریتمونه: د محدود رضایت ستونزې ( CSPs ) د ریاضیاتو پوښتنې دي چې د شیانو مجموعې په توګه تعریف شوي چې ریاست یې باید یو څه محدودیتونه یا محدودیتونه پوره کړي. CSPs په مسلکي برخو کې ادارو ته نمایش ورکوي د متغیاتو په پرتله د محدود محدودیتونو سره یوځای کولو مجموعې په توګه ، کوم چې د محدود رضایت میتودونو لخوا حل کیږي. CSPs په دواړه مصنوعي استخباراتو او عملیاتو څیړنو کې د څیړنې موضوع ده ، ځکه چې د دوی تشکیل کې منظمیت د ډیری داسې ښکاري کورنیو پورې اړوند ستونزو تحلیل او حل کولو لپاره یو عام اساس چمتو کوي. CSPs اکثرا لوړ پیچلتیا ښیې ، د اړتیا په وخت کې حل کیدو لپاره د هوریسټیک او ګډ لټون میتودونو ته اړتیا لري. د کنټرټ برنامه کول (سی پی) د تحقیق ساحه ده چې په ځانګړي ډول د دې ډول ستونزو حلولو باندې تمرکز کوي. سربیره پردې ، د بولین اطمینان ستونزه (SAT) ، د رضایت ماډولو نظریات (SMT) ، د انډیژر برنامه کولو پروګرام (MIP) او د ځواب سیټ برنامه کول (ASP) د څیړنې ټولې برخې دي چې د محدودیت اطمینان ستونزې ځانګړي شکلونو حل باندې تمرکز کوي.
د_ سولنګ_ډیری_وفاصله / الګوریتمونو لیست لپاره الګوریتمونه: لاندې د هر یو لپاره د یو لین توضیحاتو سره د الګوریتمونو لیست دی .
د حل کولو لپاره د الګوریتمونو / برابرولو حل: په ریاضیاتو کې ، د معادلې حل کول د هغې حلونه موندل دي ، کوم چې هغه ارزښتونه دي چې د شرایطو لخوا ورته شوي شرایط پوره کوي ، په عمومي ډول د مسایلو نښه لخوا دوه اظهاراتو مشتمل وي. کله چې د حل په لټه کې وي ، یو یا ډیر تغیرات د نامعلوم په توګه ډیزاین شوي. حل نامعلوم متغیر ته د ارزښتونو سپړنه ده چې په مساواتو کې مساوات ریښتیني کوي. په بل عبارت ، حل د ارزښت یا د ارزښتونو ټولګه ده لکه چې کله د ناپیژندل شویو لپاره ځای په ځای شي ، مساوات مساوات کیږي. د معادل حل اکثرا د معادلې ریښه بلل کیږي ، په ځانګړي توګه نه یوازې د څو مختلفو معادلو لپاره . د معادلې د ټولو حلونو سیټ د هغې حل حل دی.
د_ سولینګ_کناپساک_پرابلمونو / نیپسک لپاره ستونزه الګوریتم: د نیپکس ستونزه د ګډ تمویل کې ستونزه ده: د توکو مجموعه ورکړل شوي ، هر یو یې وزن او ارزښت لري ، د هر توکي شمیره مشخص کړئ ترڅو په ټولګه کې شامل شي ترڅو ټول وزن له ورکړل شوي حد څخه کم یا مساوي وي او ټول ارزښت د امکان تر حده لوی دی. دا خپل نوم د هغه چا لخوا رامینځته شوي ستونزې څخه اخستی څوک چې د ټاکلې اندازې نیپکس لخوا خنډ کیږي او باید دا خورا خورا ارزښت لرونکي توکي ډک کړي. ستونزه ډیری وختونه د سرچینو تخصیص کې رامینځته کیږي چیرې چې پریکړه کونکي باید په ترتیب سره د ټاکلې بودیجې یا وخت محدودیت له مخې د نه تقسیم کونکي پروژو یا دندو څخه وټاکي.
د_ سولینګ_اپټمیزاسیون_پروګرامز / ریاضياتي اصلاح لپاره الګوریتمونه: Mathematical ګټورول یا محاسبوي پروګرام د یو ښه عنصر د انتخاب دی، سره د ځينو معیار په اړه، د شته بديل ځينې ټولګې څخه. د کمپیوټر ساینس او ​​انجینري څخه تر عملیاتو څیړنې او اقتصاد پورې په ټولو کمیتي برخو کې د ډولونو اصلاح کولو ستونزې رامینځته کیږي ، او د حل لارې میتودونو وده د پیړیو راهیسې په ریاضیاتو کې علاقه لري.
د عادي توپیر معادلاتو لپاره د_ حل کولو_مثال_مطالعې / پوښتنې / عددي میتودونو لپاره الګوریتمونه: د عادي توپیر معادلاتو لپاره عددي میتودونه د عادي توپیر معادلو حلونو ته د شمیرو نږدې موندلو لپاره کارول شوي میتودونه دي (ODEs). د دوی کارول د "عددي ادغام" په نوم هم پیژندل کیږي ، که څه هم دا اصطلاح کولی شي د انضمام کمپیوټري ته هم راجع شي.
د_ سولولو_ پارټي_ګیمز / پارټي لوبې لپاره الګوریتمونه: د پارټي لوبه په رنګ شوي لارښود ګراف کې لوبیږي ، چیرې چې هر نوډ د لومړیتوب لخوا رنګ شوی وي - یو له (معمولا) یو له خورا طبیعي شمیرو څخه. دوه لوبغاړي ، 0 او 1 ، د ګراف په څنډو کې یو نښه حرکت کوي. د نوډ مالک چې ټوکن په کې راځي د جانشین نوډ غوره کوي ، په پایله کې د لارې په نوم ، د لوبې په نوم.
د_ سولینګ_پولینومیل_مقابلې / پولی ډومیل لپاره الګوریتمونه: په ریاضیاتو کې ، پولی ډومینال ( متعدد) عبارت دی چې د تغیراتو او کوفیفینس لرونکی وي ، چې پکې یوازې د اضافو ، تخفیف ، ضرب او غیر منفي عدد انکشاف کونکي عمل شامل دي. د یو واحد غیر متناسب ایکس د ډیری ډیری بیلګې مثال x 2 - 4 x + 7 دی . په درې متغیرونو کې یو مثال x 3 + 2 xyz 2 - yz + 1 دی .
د_ سولولو_ تولید لپاره الګوریتمونه / مهالویش_ ستونزې / مهالویش (د تولید پروسې): مهالویش د تولید پروسې یا تولید پروسې کې د کار او کاري بارونو تنظیم ، کنټرول او مطلوب کولو پروسه ده. مهالویش د نباتاتو او ماشینري سرچینو تخصیص ، د بشري سرچینو پلان کولو ، د تولید پروسې پلان کولو او پیرود توکو لپاره کارول کیږي.
د_ سولینګ_سمبګراف_سومورفیزم_مشکلات / سبګراف isomorphism ستونزه لپاره الګوریتم: په تیوریکیکل کمپیوټر ساینس کې ، د فرعي برخې آیسومورفیزم ستونزه کمپیوټري دنده ده چې په کې دوه ګرافونه G او H د ننوت په توګه ورکړل شوي ، او یو څوک باید مشخص کړي چې G په فرعيګراف کې شتون لري چې د H ته isomorphic دی. ستونزه او د ازموینې ستونزه که چیرې په ګراف کې د هامیلټونیا دور شتون ولري ، او له همدې امله NP بشپړ دی. په هرصورت ، د سبګراف isomorphism ځینې نورې قضیې ممکن په پولی وخت کې حل شي.
د_ سولولو_ سیستمونو لپاره_ الګوریتمونه_د_لاینار_قضات / د خطي مساواتو سیسټم: په ریاضیاتو کې ، د خطي مساواتو سیسټم د یو یا څو خطي مساواتو ټولګه ده چې د ورته متغیراتو سیټ پکې شامل وي. د مثال په توګه،
د_ سولولو_ سیستمونو الګوریتمونه_ف_پولینومیل_ایکویشنز / د پولی ډیمی معادلو سیسټم: د پولی ډیمی معادلو سیستم د f 1 = 0 ، ... ، f h = 0 یوځل د معادلو مجموعه ده چیرې چې f زه په څو متغیرو کې متعدد یم ، ووایی x 1 ، ... ، x n ، د ځینې ساحې k .
د_ سولینګ لپاره_ الګوریتمونه_میلټونیان_پټ_پرابلم / هیملټیان د لارې ستونزه: د ګراف نظریې په ریاضياتي برخه کې د هامیلتونیان لاره ستونزه او د هیمیلتونیان دور ستونزه د دې معلومولو ستونزې دي چې آیا د هامیلتونیان لاره یا همیلتونیان دور په ورکړل شوي ګراف کې شتون لري. دواړه ستونزې د NP - بشپړ دي.
د_ سولینګ لپاره_ الګوریتمونه_ د بولین_ اطمینانیت_مشکلات / د بولین رضایت ستونزه: په منطق او کمپیوټر ساینس کې ، د بولین رضایت ستونزه د ټاکلو ستونزه ده که چیرې داسې تعبیر شتون ولري چې د بولین ورکړل شوی فارمول خوښ کړي. په بل عبارت ، دا پوښتنه کوي چې ایا د ورکړل شوي بولین فارمول تغیرات په دوامداره توګه د TRUE یا FALSE ارزښتونو لخوا پدې ډول بدلیدلی شي چې فورمول یې TRUE ته ارزوي. که دا قضیه وي ، فورمول د رضایت وړ بلل کیږي. له بلې خوا ، که چیرې داسې کومه دنده شتون ونلري ، د فارمول لخوا څرګند شوي فعالیت د ټولو ممکنه تغیر وړ مسؤلیتونو لپاره غلط دی او فورمول یې د رضایت وړ ندي . د مثال په توګه ، فورمول د " A AND نه b " د رضایت وړ دی ځکه چې یو څوک کولی شي ارزښتونه ومومي a = TRUE او b = FALSE ، کوم چې = TRUE کوي. په مقابل کې ، " د AND او A نه" د رضایت وړ ندي.
د_ سولینګ لپاره_ الګوریتمونه / د اییکونال_مقابل / ایزونال معادله: ایکونال مساوات یو بې خطی اړخیز توپیر مساوات دی چې د څپې خپرولو په ستونزو کې پیښ شوی ، کله چې د WKB تیوري په کارولو سره د څپې معادله نږدې وي. دا د برقی مقناطیسي مایکسویل معادلو څخه لاسته راوړل کیږي ، او د فزیکي (څپې) آپټکس او جیومیټریک (ری) نظریاتو ترمنځ اړیکه چمتو کوي.
د_سپارسي_اپروکسیمیمینشن / سپیرس نږدې والي لپاره الګوریتمونه: د سپیر نږدې اټکل نظری د خطي مساواتو سیسټمونو لپاره د لږ حلونو سره معامله کوي. د دې حلونو موندلو او غوښتنلیکونو کې د دوی استخراج کولو تخنیکونو د عکس پروسس کولو ، سیګنل پروسس کولو ، ماشین زده کړې ، طبي عکس العمل ، او نور ډیر پراخه کار موندلی.
الګوریتمونه د_سپارسي_ ډکشنری_ البرنګ / سپارسي قاموس زده کړې لپاره: د سپیرس کوډینګ د نمایندګۍ زده کړې میتود دی چې هدف یې د بنسټیز عناصرو او همدارنګه دا لومړني عناصرو پخپلو کې د خطي ترکیب په ب inه د داخلي معلوماتو ډیرو نماینده ګي لټول دي. دا عناصر اتومونه بلل کیږي او دا قاموس لیکي . په قاموس کې اتومونه ارتوګونل ته اړتیا نلري ، او دا ممکن د بشپړ بشپړ کولو سیټ وي. د دې ستونزې ترتیب هم د هغه سیګنال اندازه کولو ته اجازه ورکوي چې استازیتوب کیږي د سیګنالونو له یوه څخه لوړ لیدل شوي. پورتني دوه ملکیتونه ظاهري اضافه اټومونو ته لاره هواروي چې د ورته سیګنال ډیری نمایندګیو ته اجازه ورکوي مګر د ظرفیت او نمایندګۍ کې هم پرمختګ چمتو کوي.
د_سټیټیسټیکل_ طبقه بندي / احصایوي طبقه بندي لپاره الګوریتمونه: په احصاییو کې ، طبقه بندي د پیژندلو ستونزه ده چې د کومې کتګورۍ مجموعې (فرعي نفوس) یو مشاهده پورې اړه لري. مثالونه یې "سپیم" یا "غیر سپیم" ټولګي ته ورکړل شوي بریښنالیک سپارل ، او د ناروغ د مشاهده شوي ځانګړتیاو پراساس ټاکل شوي ناروغ ته د معاینې ټاکل دي.
د_ټاسپ_ډټیکشن / مرحلې کشف لپاره الګوریتمونه: په احصایو او سیګنال پروسس کې ، مرحله موندنه د وخت لړیو یا سیګنال په مینځنۍ کچه کې د ناڅاپي بدلونونو موندلو پروسه ده. دا معمولا د احصائیې میتود یوه ځانګړې قضیه ګ consideredل کیږي چې د بدلون کشف یا د بدلون ټکي کشف په نوم پیژندل کیږي. ډیری وختونه ، مرحله کوچنۍ ده او د وخت لړۍ د یو ډول شور لخوا فاسد کیږي ، او دا ستونزه ننګونه کوي ځکه چې ممکن ګام د شور لخوا پټ وي. له همدې امله ، احصایوي او / یا سیګنال پروسس کولو الګوریتمونه اکثرا اړین دي.
د_ سوپروایز / انرژۍ / نظارت زده کړې لپاره الګوریتمونه: نظارت شوې زده کړې (SL) د فن زده کولو ماشین زده کړې دنده ده چې د مثال په توګه د ان پټ - آؤټ پټې جوړې پراساس یوه محصول ته ننوځي. دا د لیبل شوي روزنې ډیټا څخه فنکشن رامینځته کوي چې د روزنې مثالونو سیټ پکې شامل دي . په نظارت شوي زده کړه کې ، هر مثال یوه جوړه ده چې د آخذ شوي توکي او مطلوب محصول ارزښت ولري. یو نظارت شوی زده کړې الګوریتم د روزنې ډاټا تحلیل کوي او یو انفراسیون فعالیت رامینځته کوي ، کوم چې د نوي مثالونو نقشه کولو لپاره کارول کیدی شي. یوه غوره سناریو به د الګوریتم ته اجازه ورکړي چې د نښو مثالونو لپاره د ټولګي لیبلونه په سمه توګه مشخص کړي. دا د زده کړې الګوریتم ته اړتیا لري ترڅو د روزنې ډاټا څخه عمومي کړي ترڅو په "معقول" لار کې وضعیت نه لیدل کیږي. د الګوریتم دا احصایوي کیفیت د تش په نامه عمومي کولو تېروتنې له لارې اندازه کیږي.
د_توپیک_ډولینګ / موضوع موډل لپاره الګوریتمونه: د ماشین زده کړې او طبیعي ژبې پروسس کې ، د موضوع ماډل د خلاصې "موضوعاتو" موندلو لپاره د احصایو ماډل یو ډول دی چې د سندونو په ټولګه کې پیښیږي. د موضوع ماډلینګ د متن په بدن کې د پټو سیمانټیک جوړښتونو کشف لپاره په مکرر ډول د متن - کان کیندنې وسیله ده. په مبهم ډول ، دې ته په پام سره چې یو سند د یوې ځانګړې موضوع په اړه وي ، یو څوک تمه کوي چې ځانګړي سندونه ډیر یا لږ ځله په سند کې څرګند شي: "سپی" او "هډوکي" به ډیر ځله د سپیو ، "پیشو" او "میانو" په اړه اسنادو کې څرګند شي. د پیشوګانو په اړه به په اسنادو کې څرګند شي ، او "د" او "ده" به په دواړو کې تقریبا مساوي ښکاره شي. یو سند عموما په مختلف تناسب کې ډیری موضوعات اندیښمن کوي؛ پدې توګه ، په داسې سند کې چې د پیشوګانو په اړه 10٪ او د سپیو په اړه 90٪ دي ، شاید د پیشو ټکو څخه نږدې 9 ځله ډیر سپي ټکي وي. د موضوع ماډل کولو تخنیکونو لخوا تولید شوي "موضوعات" د ورته ټکو کلستر دي. د موضوع ماډل دا پوهاوی په ریاضیاتي چوکاټ کې راښکته کوي ، کوم چې په هر یوه کې د ټکو د احصاییو پراساس ، د سندونو سیټ معاینه کولو او کشفولو ته اجازه ورکوي ، موضوعات څه شی کیدی شي او د هر سند سرلیکونو موضوعاتو انډول څه دی.
د_توپولوژیک_ تنظیم کولو / توپوولوژیکي ترتیب کولو لپاره الګوریتمونه: په کمپیوټر ساینس، د یو topological ننداره يا د يو لارښوونه ګراف topological کارګرو د ده د خپل د څوکو یو خطي کارګرو د داسې چې د له څوکې پر u ته د څوکې v هره الرښوونه څنډه صاف، u په فرمایش v مخکې راځي. د مثال په توګه ، د ګراف عمودی ممکن د ترسره کیدونکی دندو استازیتوب وکړي ، او څنډې ممکن خنډونه وښیې چې یو کار باید د بل په مخه ترسره شي؛ پدې غوښتنلیک کې ، د توپوولوژیک امر یوازې د دندو لپاره معتبر ترتیب دی. د توپوولوژیک ترتیب ممکن دی که چیرې او یوازې که ګراف مستقیم جریان نلري ، دا دی ، که چیرې دا لارښود اکسیلیک ګراف وي (DAG). هر ډاګ لږترلږه یو توپوژیکي ترتیب لري ، او الګوریتم په لیکلي وخت کې د کومې ډاګ د توپوژیک ترتیب جوړولو لپاره پیژندل کیږي. د توپوولوژیکي ترتیب کول ډیری غوښتنلیکونه لري په ځانګړي توګه په درجه بندي ستونزو کې لکه د فیډ آرک سیټ.
د_ټریننګ_نورولو_ شبکو / مصنوعي عصبي شبکې لپاره الګوریتمونه: مصنوعي عصبي شبکې ( ANNs ) ، معمولا په ساده ډول عصبي شبکې ( NNs ) بلل کیږي ، کمپیوټري سیسټمونه په مبهم ډول د بیولوژیکي عصبي شبکو څخه الهام اخلي چې د څارویو دماغ جوړوي.
د بې_نظره شوي_واولیننګ / نه ساتل شوې زده کړې لپاره الګوریتمونه: بې ارزښته زده کړه ( UL ) د الګوریتم یو ډول دی چې د غیر منل شوي ډاټا څخه نمونې زده کوي. هیله دا ده چې ، د نقشې له لارې ، ماشین دې ته اړ ایستل شي چې د خپلې نړۍ د تړون کورني نمایندګی رامینځته کړي او بیا تخیلاتي مینځپانګه رامینځته کړي. د نظارت شوي زده کړې (SL) برعکس چیرې چې معلومات د انسان لخوا ټګ شوي دي ، د بیلګې په توګه د "موټر" یا "کب" په څیر ، UL ځان تنظیم ښیې چې نمونه یې د نیورونل وړاندوینې یا احتمالي کثافتونو په توګه نیسي. د څارنې سپیکٹرم کې نورې کچې د پیاوړتیا زده کړه ده چیرې چې ماشین ته د لارښوونې په توګه یوازې د شمیرو د شمیر نمرې ورکول کیږي ، او نیمه نظارت شوې زده کړې چیرې چیرې چې د معلوماتو کوچنۍ برخه ځړول شوې ده. په UL کې دوه پراخه میتودونه عصبي شبکې او احتمالي میتودونه دي.
د_ ویډیو_ټریکینګ / ویډیو تعقیب لپاره الګوریتمونه: د ویډیو تعقیب د کیمرې په کارولو سره د وخت په تیریدو سره د حرکت حرکت ځای موندلو پروسه ده. دا بیلابیل کارونې لري ، ځینې یې عبارت دي له: د انسان کمپیوټر متقابل عمل ، امنیت او نظارت ، د ویډیو اړیکه او کمپریشن ، وده شوي حقیقت ، د ترافیک کنټرول ، طبي عکسونه او ویډیو ترمیم. د ویډیو تعقیب کیدی شي د وخت ضایع کیدو پروسه وي د ډیټا مقدار مقدار له امله چې په ویډیو کې شتون لري. په پیچلتیا کې نور اضافه کول د تعقیب لپاره د توکي پیژندنې تخنیکونو کارولو احتمالي اړتیا ده ، دا پخپله پخپله یوه ننګونه ده.
په کمپیوټر_ګرافیک / کمپیوټر ګرافیک (کمپیوټر ساینس) کې الګوریتمونه: د کمپیوټر ګرافیک د کمپیوټر ساینس فرعي ډګر دی چې د ډیجیټلي ډول ترکیب کولو او لید لید لپاره مینځپانګې لپاره میتودونه مطالعه کوي. که څه هم دا اصطلاح اکثرا د درې بعدي کمپیوټر ګرافیک مطالعې ته اشاره کوي ، دا د دوه اړخیزو ګرافیک او عکس پروسس هم کوي.
د ظلم / الګوریتم الګوریتمز: د ځورونې الګوریتمونه: د لټون انجنونو ریسینفور ریسزم څنګه د 2018 کتاب د معلوماتو ساینس ، ماشین زده کړې ، او انسان کمپیوټر متقابل برخو کې د صفیه عمرجا نوبل لخوا کتاب دی.
د الګوریتمز ایټمی_ ماشین / د الګوریتمیک ریاست ماشین: د الګوریتمیک دولتي ماشین ( ASM ) میتود د محدود دولتي ماشینونو (FSMs) ډیزاین کولو لپاره یو میتود دی چې په اصل کې د تاماس ای اوسبورن لخوا د کالیفورنیا پوهنتون ، برکلي (UCB) لخوا د 1960 راهیسې رامینځته شوی او په 1968 کې په هیولټ - پیکارډ کې معرفي شوی او پلي شوی. د 1967 راهیسې رسمي او پراخ شوی او د کرسټوفر آر کلیر لخوا له 1970 راهیسې لیکل شوی. دا د ډیجیټل متحد سرکټو ډیاګرامونو استازیتوب لپاره کارول کیږي. د ASM ډیاګرام د دولتي ډیاګرام په څیر دی مګر ډیر جوړښت شوی او پدې توګه پوهیدل اسانه دي. د ASM چارت د ډیجیټل سیسټم ترتیباتي عملیاتو بیان کولو یوه میتود دی.