Azərbaycanca
Deutsch
日本語
Lietuvos
සිංහල
Türkçe
Українська
United State
Bilgisayar bilimi, ve problem çözme yaklaşımlarında köklü bir değişim geçirmektedir. İlk bilgisayar bilimcileri öncelikle ayrık matematik ile ilgilenmişlerdir. Bu dönemde grafikler, ağaçlar ve sonlu sayıda veri seti içeren diziler gibi yapılara odaklanmışlardır. Hızlı kayan noktalı işlemleri "büyük veriler" ile birlikte icra etmeye çalışmışlardır. Üç boyutlu taramanın ve diğer yoğun girdi kaynaklarının gerçeklenmesi modern bilgisayar bilimi pratisyenleri ve mühendisleri tarafından mümkün kılınmıştır. Buna paralel olarak gerçek değere yakın veriyi işlemek ve anlamak için sağlam yöntemler tasarlama ihtiyacı da doğmuştur. Bu ihtiyacın karşılanması için bilgisayar bilimcileri, özellikle ayrık matematik, , lineer cebir gibi alanlarda bilgi ve tecrübelerini kullanmalıdırlar.
Sayısal algoritmalar ise bütün bu alanların genelleştirilmiş bir ifadesi olmakla birlikte hem istemci hem de tasarımcılar için gerekli becerileri sunar.
Bilgisayar bilimleri uygulamaları için sayısal algoritmaların kullanımı
Bu konu gelişmiş matematiksel gösterimi mümkün kılan lisans ve lisansüstü öğrencilerini ilgilendirmektedir. Aşağıda listelenen algoritmalarla birlikte, sürekli temel kavramları irdelemek bilgisayar bilimi uygulamalarında pratisyen, bilim insanları ve mühendisler için önemlidir.
Bu alan sayısal doğrusal cebirden optimizasyona kadar geniş bir tabanı kapsamaktadır ve özellikle diferansiyel denklemler, çözüm geliştirirken standart yaklaşımlar elde etme amacı ile her alt iterasyonda daha geniş literatüre yaklaşmak için veri sağlamaktadır.
Bu nedenle bilgisayar bilimlerinde; sayısal algoritmaları matematiksel olarak titizlikle uygulayabilmek, modern problemlerden örnekler ve motivasyon için gerekli uygulamaları sağlamak, sayısal algoritma sınıflarını tanımak ve geliştirmek, istatistiksel yöntemler, nokta bulutu hizalaması ve düşük sıra yaklaşımları, en küçük karelerin belirlenmesi, makine öğrenmesi, çekirdekleştirme gibi alanları pratik uygulamalarda kullanmak önemlidir.
Kaynakça
- ^ "Arşivlenmiş kopya" (PDF). 6 Temmuz 2015 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Ocak 2017.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Bilgisayar bilimi ve problem cozme yaklasimlarinda koklu bir degisim gecirmektedir Ilk bilgisayar bilimcileri oncelikle ayrik matematik ile ilgilenmislerdir Bu donemde grafikler agaclar ve sonlu sayida veri seti iceren diziler gibi yapilara odaklanmislardir Hizli kayan noktali islemleri buyuk veriler ile birlikte icra etmeye calismislardir Uc boyutlu taramanin ve diger yogun girdi kaynaklarinin gerceklenmesi modern bilgisayar bilimi pratisyenleri ve muhendisleri tarafindan mumkun kilinmistir Buna paralel olarak gercek degere yakin veriyi islemek ve anlamak icin saglam yontemler tasarlama ihtiyaci da dogmustur Bu ihtiyacin karsilanmasi icin bilgisayar bilimcileri ozellikle ayrik matematik lineer cebir gibi alanlarda bilgi ve tecrubelerini kullanmalidirlar Sayisal algoritmalar ise butun bu alanlarin genellestirilmis bir ifadesi olmakla birlikte hem istemci hem de tasarimcilar icin gerekli becerileri sunar Bilgisayar bilimleri uygulamalari icin sayisal algoritmalarin kullanimiBu konu gelismis matematiksel gosterimi mumkun kilan lisans ve lisansustu ogrencilerini ilgilendirmektedir Asagida listelenen algoritmalarla birlikte surekli temel kavramlari irdelemek bilgisayar bilimi uygulamalarinda pratisyen bilim insanlari ve muhendisler icin onemlidir Bu alan sayisal dogrusal cebirden optimizasyona kadar genis bir tabani kapsamaktadir ve ozellikle diferansiyel denklemler cozum gelistirirken standart yaklasimlar elde etme amaci ile her alt iterasyonda daha genis literature yaklasmak icin veri saglamaktadir Bu nedenle bilgisayar bilimlerinde sayisal algoritmalari matematiksel olarak titizlikle uygulayabilmek modern problemlerden ornekler ve motivasyon icin gerekli uygulamalari saglamak sayisal algoritma siniflarini tanimak ve gelistirmek istatistiksel yontemler nokta bulutu hizalamasi ve dusuk sira yaklasimlari en kucuk karelerin belirlenmesi makine ogrenmesi cekirdeklestirme gibi alanlari pratik uygulamalarda kullanmak onemlidir Kaynakca Arsivlenmis kopya PDF 6 Temmuz 2015 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Erisim tarihi 27 Ocak 2017