10 Algoritmen die de wereld veranderen - dummies

Algoritmen verschijnen tegenwoordig overal, en u beseft misschien niet eens hoeveel effect zij op uw leven hebben. De meeste mensen realiseren zich dat online winkels en andere verkooplocaties afhankelijk zijn van algoritmen om te bepalen welke add-on producten moeten worden voorgesteld op basis van eerdere aankopen. De meeste mensen zijn zich echter niet bewust van het gebruik van algoritmen in de geneeskunde, waarvan er veel een arts helpen beslissen welke diagnose moet worden gesteld.

Gebruik van sorteerroutines

Zonder geordende gegevens zou het grootste deel van de wereld tot stilstand komen. Om gegevens te kunnen gebruiken, moet je het kunnen vinden. U kunt honderden sorteeralgoritmen online vinden.

De drie meest voorkomende sorteerroutines zijn echter Mergesort, Quicksort en Heapsort vanwege de superieure snelheid die ze bieden. De sorteerroutine die het beste werkt voor uw toepassing, is afhankelijk van het volgende:

Wat verwacht u dat de toepassing doet < Het soort gegevens waarmee u werkt
De computerresources waarover u beschikt

Het punt is dat de mogelijkheid om gegevens te sorteren in welke vorm dan ook een toepassing nodig heeft om een taak te volbrengen, de wereld laat draaien, en deze mogelijkheid verandert hoe de wereld werkt.

Zoeken naar dingen met zoekroutines

Net als bij sorteerroutines verschijnen zoekroutines tegenwoordig in bijna elke toepassing van elke grootte. De toepassingen verschijnen overal, zelfs op plaatsen waar u misschien niet te veel over denkt, zoals uw auto. Snel informatie vinden is een essentieel onderdeel van het dagelijks leven. Net als bij sort routines, zijn zoekroutines er in alle soorten en maten. In feite zijn er, als er iets is, meer zoekroutines dan sort routines omdat zoekvereisten vaak zwaarder en complexer zijn.

Dingen opschudden met willekeurige nummers

Allerlei dingen zouden een stuk minder leuk zijn zonder willekeur. Stel je bijvoorbeeld voor dat je Solitaire opstart en precies hetzelfde spel ziet elke keer dat je het opstart. Niemand zou zo'n spel spelen. Daarom is het genereren van willekeurige getallen een essentieel onderdeel van de game-ervaring. Sommige algoritmen vereisen zelfs enige mate van willekeur om correct te werken. U vindt ook dat testen beter werkt wanneer in sommige gevallen willekeurige waarden worden gebruikt.

De getallen die u van een algoritme verkrijgt, zijn feitelijk pseudo-willekeurig, wat betekent dat u het volgende getal in een reeks mogelijk kunt voorspellen door het algoritme en de seed-waarde te kennen die is gebruikt om het aantal te genereren. Daarom wordt deze informatie zo goed bewaakt.

Gegevenscompressie uitvoeren

Gegevenscompressie is momenteel van invloed op elk aspect van de computer.De meeste grafische, video- en audiobestanden zijn bijvoorbeeld afhankelijk van gegevenscompressie. Zonder datacompressie zou u onmogelijk het vereiste doorvoerniveau kunnen bereiken om taken zoals gestreamde films te laten werken.

Datacompressie vindt echter nog meer toepassingen dan u zou verwachten. Zowat elk databasebeheersysteem (DBMS) vertrouwt op datacompressie om ervoor te zorgen dat de gegevens passen in een redelijke hoeveelheid ruimte op schijf. Cloud computing zou niet werken zonder datacompressie omdat het downloaden van items uit de cloud naar lokale machines te lang zou duren. Zelfs webpagina's vertrouwen vaak op datacompressie om informatie van de ene plaats naar de andere te krijgen.

Gegevens geheim houden

Het concept om gegevens geheim te houden is niet nieuw. Het is zelfs een van de oudste redenen om een algoritme te gebruiken. Het woord cryptografie komt eigenlijk van twee Griekse woorden:

kryptós (verborgen of geheim) en graphein (schrijven). In feite waren de Grieken waarschijnlijk de eerste gebruikers van cryptografie en oude teksten melden dat Julius Caesar gecodeerde berichten gebruikte om met zijn generaals te communiceren. Het punt is dat het geheimhouden van gegevens een van de langstlopende gevechten in de geschiedenis is. Op het moment dat een partij een manier vindt om een geheim te bewaren, vindt iemand anders een manier om het geheime publiek bekend te maken door de cryptografie te verbreken. Algemene toepassingen voor computergestuurde cryptografie van vandaag zijn onder meer: Vertrouwelijkheid:

Zorgen dat niemand de informatie tussen twee partijen kan zien. Gegevensintegriteit:
De waarschijnlijkheid verminderen dat iemand of iets de inhoud van gegevens kan wijzigen die tussen twee partijen is doorgegeven. Verificatie:
Bepalen van de identiteit van een of meer partijen. Niet-uitbetaling:
Het vermogen van een partij om te zeggen dat hij of zij geen specifieke handeling heeft begaan verminderen. Het datadomein wijzigen

De Fourier-transformatie en Fast Fourier-transformatie (FFT) maken een enorm verschil in hoe applicaties data waarnemen. Deze twee algoritmen transformeren gegevens uit het frequentiedomein (hoe snel een signaal oscilleert) naar het tijdsdomein (het tijdverschil tussen signaalveranderingen). In feite is het onmogelijk om enige vorm van computerhardware te behalen zonder uitgebreid met de tijd te hebben gewerkt met deze twee algoritmen. Tijd is alles.

Door te weten hoe vaak iets verandert, kunt u het tijdsinterval tussen wijzigingen berekenen en daarom weten hoe lang u een taak moet uitvoeren voordat een wijziging in de staat vereist dat u iets anders doet. Deze algoritmen zien vaak gebruik in filters van alle soorten. Zonder de filtereffecten van deze algoritmen zou het getrouw reproduceren van video en audio via een gestreamde verbinding onmogelijk zijn.

Koppelingen analyseren

De mogelijkheid om relaties te analyseren, heeft moderne computers uniek gemaakt. In feite is het vermogen om eerst een representatie van deze relaties te creëren en ze vervolgens te analyseren het onderwerp van Deel III van dit boek. Het hele idee van het web is eigenlijk om verbindingen te creëren, en connectiviteit was een overweging bij het begin van wat een wereldwijd fenomeen is geworden.Zonder de mogelijkheid om links te analyseren en te gebruiken, zouden applicaties zoals databases en e-mail niet werken. Je kon niet goed communiceren met vrienden op Facebook.

Naarmate het web volwassener werd en mensen meer in contact kwamen met apparaten die de connectiviteit zowel eenvoudiger als alomtegenwoordig maken, hebben toepassingen zoals Facebook en verkoopsites zoals Amazon meer gebruikgemaakt van linkanalyses om dingen te doen zoals u meer producten verkopen.

Zoekpatronen herkennen

Gegevens bestaan niet in een vacuüm. Allerlei factoren zijn van invloed op gegevens, inclusief bias die kleuren hoe mensen gegevens waarnemen.

Patroon-analyse is de voorhoede van enkele van de meer verbazingwekkende toepassingen van computers van vandaag. Het objectdetectiekader van Viola-Jones maakt bijvoorbeeld real-time gezichtsherkenning mogelijk. Dit algoritme zou mensen in staat kunnen stellen om betere beveiliging te creëren in plaatsen zoals luchthavens waar kwaadaardige individuen momenteel hun beroep uitoefenen. Vergelijkbare algoritmen kunnen uw arts helpen bij het detecteren van verschillende soorten kanker lang voordat de kanker daadwerkelijk zichtbaar is voor het menselijk oog. Eerdere detectie maakt een volledig herstel een grotere kans. Hetzelfde geldt voor allerlei andere medische problemen (zoals het vinden van botbreuken die momenteel te klein zijn om te zien, maar toch pijn veroorzaken).

U vindt ook patroonherkenning voor meer alledaagse doeleinden. Met patroonanalyse kunnen mensen bijvoorbeeld potentiële verkeersproblemen opsporen voordat ze zich voordoen. Het is ook mogelijk om patroonanalyses te gebruiken om boeren te helpen meer voedsel tegen lagere kosten te laten groeien door water en kunstmest alleen toe te passen wanneer dat nodig is. Het gebruik van patroonherkenning kan ook helpen drones rond velden te verplaatsen, zodat de boer meer tijd efficiënt wordt en meer land kan bewerken tegen lagere kosten. Zonder algoritmen kunnen dit soort patronen, die zo'n grote impact hebben op het dagelijks leven, niet worden herkend.

Omgaan met automatisering en automatische antwoorden

Het algoritme voor proportionele integraalafgeleide is nogal een mondvol. Probeer het gewoon drie keer snel te zeggen! Het is echter een van de belangrijkste geheime algoritmen waar je nog nooit van gehoord hebt, maar vertrouw toch elke dag weer. Dit specifieke algoritme vertrouwt op een regelkringterugkoppelingsmechanisme om de fout tussen het gewenste uitgangssignaal en het werkelijke uitgangssignaal te minimaliseren. Je ziet dat het overal wordt gebruikt om automatisering en automatische reacties te regelen. Als uw auto bijvoorbeeld in een slip raakt omdat u te hard breekt, helpt dit algoritme ervoor te zorgen dat het Automatic Breaking System (ABS) daadwerkelijk werkt zoals bedoeld. Anders kan het ABS overcompenseerbaar zijn en de zaken erger maken.

Vrijwel elke vorm van machinerie gebruikt tegenwoordig het proportionele afgeleide algoritme. In feite zou robotica zonder dit niet mogelijk zijn. Stel je voor wat er met een fabriek zou gebeuren als alle robots constant overcompenseerden voor elke activiteit waarbij ze betrokken waren. De resulterende chaos zou eigenaars snel overtuigen om geen machines meer te gebruiken voor welk doel dan ook.

Unieke ID's maken