6,258 matches
-
fost primul care a și afirmat că este o aproximație și că valoarea originală este un număr irațional. Pe la 480, matematicianul chinez Zu Chongzhi a demonstrat că π ≈ 355/113, și a arătat că 3,1415926 < π < 3,1415927 cu ajutorul algoritmului lui Liu Hui aplicat pe un poligon cu 12288 laturi. Această valoare a fost cea mai precisă aproximare a lui π disponibilă în următorii 900 de ani. Până la începutul mileniului II, π a fost cunoscut cu o precizie de mai
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
care a durat 70 de ore. Alte mii de zecimale s-au obținut în următoarele decenii și milionul de cifre a fost depășit în 1973. Progresele nu s-au datorat doar hardware-ului mai rapid, ci și apariției unor noi algoritmi. Una dintre cele mai semnificative realizări a fost descoperirea transformatei Fourier rapide (FFT) în anii 1960, algoritm ce permite calculatoarelor să efectueze rapid operațiuni aritmetice pe numere extrem de mari. La începutul secolului al XX-lea, matematicianul indian Srinivasa Ramanujan a
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
milionul de cifre a fost depășit în 1973. Progresele nu s-au datorat doar hardware-ului mai rapid, ci și apariției unor noi algoritmi. Una dintre cele mai semnificative realizări a fost descoperirea transformatei Fourier rapide (FFT) în anii 1960, algoritm ce permite calculatoarelor să efectueze rapid operațiuni aritmetice pe numere extrem de mari. La începutul secolului al XX-lea, matematicianul indian Srinivasa Ramanujan a descoperit multe noi formule pentru π, unele remarcabile pentru eleganța și profunzimea lor matematică. Una dintre formulele
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
preferată pentru software-ul de calcul al lui π ce rulează pe calculatoarele personale, diferită de cele folosite de supercalculatoarele care au stabilit recorduri moderne. În timp ce seriile de regulă măresc acuratețea cu o cantitate fixă pentru fiecare termen adunat, există algoritmi iterativi care "multiplică" numărul de zecimale exacte la fiecare pas, având dezavantajul că fiecare pas implică, de obicei, calcule costisitoare. O mare realizare în acest sens a venit în 1975, când Richard Brent și Eugene Salamin au descoperit independent algoritmul
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
algoritmi iterativi care "multiplică" numărul de zecimale exacte la fiecare pas, având dezavantajul că fiecare pas implică, de obicei, calcule costisitoare. O mare realizare în acest sens a venit în 1975, când Richard Brent și Eugene Salamin au descoperit independent algoritmul Brent-Salamin, algoritm pur aritmetic care dublează numărul de zecimale exacte la fiecare pas. Algoritmul constă în inițializarea și apoi în iterații efectuate până când "a" și "b" sunt suficient de apropiate. Atunci, estimarea lui π este dată de Folosind această schemă
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
care "multiplică" numărul de zecimale exacte la fiecare pas, având dezavantajul că fiecare pas implică, de obicei, calcule costisitoare. O mare realizare în acest sens a venit în 1975, când Richard Brent și Eugene Salamin au descoperit independent algoritmul Brent-Salamin, algoritm pur aritmetic care dublează numărul de zecimale exacte la fiecare pas. Algoritmul constă în inițializarea și apoi în iterații efectuate până când "a" și "b" sunt suficient de apropiate. Atunci, estimarea lui π este dată de Folosind această schemă, 25 de
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
fiecare pas implică, de obicei, calcule costisitoare. O mare realizare în acest sens a venit în 1975, când Richard Brent și Eugene Salamin au descoperit independent algoritmul Brent-Salamin, algoritm pur aritmetic care dublează numărul de zecimale exacte la fiecare pas. Algoritmul constă în inițializarea și apoi în iterații efectuate până când "a" și "b" sunt suficient de apropiate. Atunci, estimarea lui π este dată de Folosind această schemă, 25 de iterații ajung pentru a atinge 45 de milioane de zecimale exacte. Un
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
constă în inițializarea și apoi în iterații efectuate până când "a" și "b" sunt suficient de apropiate. Atunci, estimarea lui π este dată de Folosind această schemă, 25 de iterații ajung pentru a atinge 45 de milioane de zecimale exacte. Un algoritm similar face acuratețea de 4 ori mai mare la fiecare pas și a fost descoperit de Jonathan și Peter Borwein. Metodele au fost utilizate de Yasumasa Kanada și echipa sa pentru a stabili majoritatea recordurilor de calcul al lui π
Pi () [Corola-website/Science/304110_a_305439]
-
la o anumită dată din lipsa resurselor, ea este suspendată până când resursele necesare vor fi disponibile, ceea ce conduce deseori la o durată mai mare a proiectului decât cea dorită în programarea preliminară. Programarea cu constrângeri de resurse este guvernată de algoritmi de tip euristic. Se pot folosi euristici cum sunt "alocarea resurselor insuficiente în primul rând pentru activitățile critice". Sunt disponibile software pentru managementul proiectelor care automatizează calculele datelor de început și sfârșit ale activitățilorși aplicarea nivelării resurselor, astfel generând mai
Managementul proiectelor () [Corola-website/Science/304116_a_305445]
-
și management al proiectului care pune accentul pe resursele necesare (fizice și umane) pentru a executa sarcinile proiectului. Această abordare a managementului proiectelor a fost dezvoltată de Eliyahu M. Goldratt și publicată în 1997 și se bazează pe metode și algoritmi derivați din Teoria constrângerilor ("Theory of Constraints"- în l.engl.). Lanțul critic este succesiunea de elemente terminale dependente de relațiile de precedență și de resurse, care evită ca un proiect pentru care există resurse limitate, să fie terminat într-un timp
Managementul proiectelor () [Corola-website/Science/304116_a_305445]
-
la un nivel ridicat, fiind încurajate de investitorii străini, dar și de numărul mare de studenți (Clujul găzduiește cea mai mare universitate din România). Bucureștiul nu a fost inclus în acest top, însă conform relatărilor portalului Hotnews.ro, aplicând același algoritm, capitala ar obține un punctaj inferior Clujului. Totodată, în topul celor mai bogați trei sute de români, realizat de revista Capital, se află 19 oameni de afaceri clujeni. Clujul este primul județ după București în ceea ce privește numărul de oameni bogați din România
Economia Clujului () [Corola-website/Science/303896_a_305225]
-
a reîntors al Princeton, lucrînd atît la Universitatea Princeton cît și la AT&T Bell Laboratories. Domeniile sale de interes în statistică au fost numeroase și variate. Studiile sale cele mai recunoscute în statistică au fost realizate cu James Cooley, algoritmi și . În anii 1970, a contribuit semnificativ la ceea ce este azi cunoscut sub denumirea de "estimare abruptă" (conform originalului, ""), cunoscut și sub numele de "tăietura / curba Quenouille-Tukey". Tukey a introdus, de asemenea, și diagramele cunoscute ca "diagrame cutii" (conform originalului
John Wilder Tuckey () [Corola-website/Science/303969_a_305298]
-
referă la dezvoltarea de programe care sunt capabile să simuleze modul de gândire uman și să le utilizeze pentru rezolvarea diferitor probleme practice. Inteligența artifială cuprinde o gamă largă de tehnologii relativ noi, cum sunt sistemele experte, rețelele neurale artificiale, algoritmele genetice, sistemele cu logică vagă (fuzzy) - discutate anterior - și altele. Recent, tehnologiile inteligenței artificiale au început să combine aceste metode, ajungând la sisteme hibride. Deși au fost făcute numeroase cercetări în acest domeniu și rezultatele obținute sunt foarte promițătoare, tehnicile
Probabilitatea de satisfacere a folosințelor în gospodărirea apelor () [Corola-website/Science/304294_a_305623]
-
דבר și cuvântul bassar (carne, trup) בשר își schimbă gematria după rang (26 și 43), Cele trei procedee Gematria, Notarikon și formează ( prin Notarikon) cuvântul guineth, grădină, grădina minunată a cunoașterii ebraice a Cărții. Cezar va utiliza, mai târziu, un algoritm de substituție apropiat sistemului criptografic. Datorită dezvoltării practicilor oculte, regulile de subsituție s-au extins. Printre algoritmii de substituție, "combinările lui Tziruph" erau foarte populare în perioadele antice (utilizate de evrei în jurul anilor 500-600, era noastră). Alfabetul ebraic este divizat
Temura () [Corola-website/Science/304334_a_305663]
-
procedee Gematria, Notarikon și formează ( prin Notarikon) cuvântul guineth, grădină, grădina minunată a cunoașterii ebraice a Cărții. Cezar va utiliza, mai târziu, un algoritm de substituție apropiat sistemului criptografic. Datorită dezvoltării practicilor oculte, regulile de subsituție s-au extins. Printre algoritmii de substituție, "combinările lui Tziruph" erau foarte populare în perioadele antice (utilizate de evrei în jurul anilor 500-600, era noastră). Alfabetul ebraic este divizat în două părți egale, plasate una deasupra celeilalte. Există 22 de substituiri precum și "Tabelul Combinărilor lui TzIRVP
Temura () [Corola-website/Science/304334_a_305663]
-
anterioare de învățare ale rețelei RNA. Informațiile utilizate în procesul de învățare pot fi: informații disponibile "a priori" sau perechi intrare-ieșire(care stabilesc relații de tipul cauză-efect), iar modul de reprezentare internă urmărește un set de reguli bine documentate. Acești algoritmi pot fi clasificați după mai multe criterii cum ar fi: disponibilitatea răspunsului dorit la ieșirea rețelei, existența unui model analitic, tipul aplicației în care sunt utilizați, dar cele mai multe documentații se rezumă la două clase mari: învățarea supravegheată (care presupune existența
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
dorite a fiecărui neuron din stratul de ieșire) și învățarea nesupravegheată (în care rețeaua extrage singură anumite caracteristici importante a datelor de ieșire, în urma unui gen de competiție între neuronii elementari). În ultima perioadă se remarcă încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare folosind un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
a fiecărui neuron din stratul de ieșire) și învățarea nesupravegheată (în care rețeaua extrage singură anumite caracteristici importante a datelor de ieșire, în urma unui gen de competiție între neuronii elementari). În ultima perioadă se remarcă încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare folosind un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
un critic, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, acestia fiind de tipul recompensă/pedeapsă. Domeniile în care rețelele neurale realizează modele eficiente sunt : Astfel de implementări ale rețelelor neurale, legate de sectorul "bussines" se întâlnesc în: Rețele neurale folosind algoritmi genetici pot fi folosite în controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neurale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neurale pentru descoperirea de boli, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. Studiul
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
stă la baza procesului de învățare prin modificarea ponderilor sinaptice. În anii 1950 apare și prima aplicație practică, Frank Rosenblatt realizează o implementare hard, numită "perceptron", utilizată în recunoașterea caracterelor. Tot în anii 1950 Bernard Windrow și Ted Hoff dezvoltă algoritmi de învățare pentru rețele neurale liniare cu un singur nivel de unități funcționale. Algoritmii lor sunt bazați pe minimizarea erorii pe setul de date de antrenare. În anul 1969 Marvin Minsky și Seymor Papert publică cartea "Perceptrons" care pune în
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
și prima aplicație practică, Frank Rosenblatt realizează o implementare hard, numită "perceptron", utilizată în recunoașterea caracterelor. Tot în anii 1950 Bernard Windrow și Ted Hoff dezvoltă algoritmi de învățare pentru rețele neurale liniare cu un singur nivel de unități funcționale. Algoritmii lor sunt bazați pe minimizarea erorii pe setul de date de antrenare. În anul 1969 Marvin Minsky și Seymor Papert publică cartea "Perceptrons" care pune în evidență limitările la care sunt supuse rețelele neurale cu un singur nivel de unități
Rețea neurală () [Corola-website/Science/298019_a_299348]
-
(de la Advanced Encryption Standard - în limba engleză, Standard Avansat de Criptare), cunoscut și sub numele de Rijndael, este un algoritm standardizat pentru criptarea simetrică, pe blocuri, folosit astăzi pe scară largă în aplicații și adoptat ca standard de organizația guvernamentală americană NIST. Standardul oficializează algoritmul dezvoltat de doi criptografi belgieni, Joan Daemen și Vincent Rijmen și trimis la NIST pentru
AES () [Corola-website/Science/312569_a_313898]
-
în limba engleză, Standard Avansat de Criptare), cunoscut și sub numele de Rijndael, este un algoritm standardizat pentru criptarea simetrică, pe blocuri, folosit astăzi pe scară largă în aplicații și adoptat ca standard de organizația guvernamentală americană NIST. Standardul oficializează algoritmul dezvoltat de doi criptografi belgieni, Joan Daemen și Vincent Rijmen și trimis la NIST pentru selecție sub numele "Rijndael". Deoarece DES devenise vulnerabil din cauza lungimii prea mici a cheii, NIST a recomandat utilizarea 3DES, un algoritm care constă în esență
AES () [Corola-website/Science/312569_a_313898]
-
americană NIST. Standardul oficializează algoritmul dezvoltat de doi criptografi belgieni, Joan Daemen și Vincent Rijmen și trimis la NIST pentru selecție sub numele "Rijndael". Deoarece DES devenise vulnerabil din cauza lungimii prea mici a cheii, NIST a recomandat utilizarea 3DES, un algoritm care constă în esență în aplicarea de trei ori a DES. Deși 3DES s-a dovedit a fi un algoritm puternic, el este relativ lent în implementările software, motiv pentru care NIST a lansat în 1997 o cerere de propuneri
AES () [Corola-website/Science/312569_a_313898]
-
selecție sub numele "Rijndael". Deoarece DES devenise vulnerabil din cauza lungimii prea mici a cheii, NIST a recomandat utilizarea 3DES, un algoritm care constă în esență în aplicarea de trei ori a DES. Deși 3DES s-a dovedit a fi un algoritm puternic, el este relativ lent în implementările software, motiv pentru care NIST a lansat în 1997 o cerere de propuneri pentru un algoritm care să-l înlocuiască. S-a pornit de la 21 de propuneri acceptate inițial, apoi prin eliminări numărul
AES () [Corola-website/Science/312569_a_313898]