مقالات

13.4: العلاقة الأساسية


غالبًا ما نهتم بعدد العناصر في مجموعة أو مجموعة فرعية. وهذا ما يسمى أصل المجموعة.

عدد العناصر في المجموعة

عدد العناصر في مجموعة هو أصل تلك المجموعة.

غالبًا ما يتم الإشارة إلى أصل المجموعة (A ) كـ (| A | ) أو (n (A) )

المثال 12

دع (A = {1،2،3،4،5،6 } ) و (B = {2،4،6،8 } )

ما هو أصل (B؟ A cup B، A cap B؟ )

المحلول

العلاقة الأساسية لـ (B ) هي (4، ) نظرًا لوجود 4 عناصر في المجموعة.

العلاقة الأساسية لـ (A cup B ) هي (7، ) منذ (A cup B = {1،2،3،4،5،6،8 } ، ) والتي تحتوي على 7 عناصر .

عدد العناصر (A cap B ) هو 3 ، منذ (A cap B = {2،4،6 } ) ، والذي يحتوي على 3 عناصر.

المثال 13

ما هو أصل مجموعة (P = ) مجموعة الأسماء الإنجليزية لأشهر السنة؟

المحلول

العلاقة الأساسية لهذه المجموعة هي (12، ) نظرًا لوجود 12 شهرًا في السنة.

في بعض الأحيان قد نكون مهتمين بالعناصر الأساسية للاتحاد أو تقاطع المجموعات ، لكننا لا نعرف العناصر الفعلية لكل مجموعة. هذا شائع في المسح.

المثال 14

يسأل استطلاع للرأي 200 شخص "ما المشروبات التي تشربها في الصباح" ، ويقدم خيارات:

  • شاي فقط
  • قهوة فقط
  • كل من القهوة والشاي

لنفترض أن 20 تقريرًا من الشاي فقط ، و 80 تقريرًا عن القهوة فقط ، و 40 تقريرًا عن كليهما. كم من الناس يشربون الشاي في الصباح؟ كم من الناس لا يشربون الشاي أو القهوة؟

المحلول

يمكن الإجابة على هذا السؤال بسهولة عن طريق إنشاء مخطط Venn. يمكننا أن نرى أنه يمكننا العثور على الأشخاص الذين يشربون الشاي عن طريق إضافة أولئك الذين يشربون الشاي فقط لمن يشربون كلاهما: 60 شخصًا.

يمكننا أيضًا أن نرى أن أولئك الذين لا يشربون أيًا منهم ليسوا مذكورين في أي من المجموعات الثلاث الأخرى ، لذلك يمكننا حساب هؤلاء عن طريق طرح عدد من العناصر الأساسية للمجموعة الشاملة ، 200.

(200-20-80-40 = 60 ) الأشخاص الذين لا يشربون أيًا منهما.

المثال 15

يسأل استطلاع: ما الخدمات عبر الإنترنت التي استخدمتها في الشهر الماضي:

  • تويتر
  • فيسبوك
  • لقد استخدمت كلاهما

تظهر النتائج أن 40٪ من الذين شملهم الاستطلاع استخدموا Twitter ، و 70٪ استخدموا Facebook ، و 20٪ استخدموا كليهما. كم عدد الأشخاص الذين لم يستخدموا Twitter أو Facebook؟

المحلول

لنكن (T ) مجموعة كل الأشخاص الذين استخدموا Twitter ، و (F ) مجموعة من جميع الأشخاص الذين استخدموا Facebook. لاحظ أنه في حين أن أصل (F ) هو (70 ٪ ) وأن أصل (T ) هو (40 ٪ ) ، فإن أصل (F كوب T ) ليس كذلك ببساطة (70 ٪ + 40 ٪ ) ، لأن ذلك سيحسب أولئك الذين يستخدمون كلا الخدمتين مرتين. لإيجاد العلاقة الأساسية لـ (F cup T ) ، يمكننا إضافة العلاقة الأساسية لـ (F ) والعدد الأصلي لـ (T ) ، ثم طرح تلك الموجودة في التقاطع التي قمنا بحسابها مرتين. في الرموز

( mathrm {n} (F cup T) = mathrm {n} (F) + mathrm {n} (T) - mathrm {n} (F cap T) )

( mathrm {n} (F كوب T) = 70 ٪ + 40 ٪ - 20 ٪ = 90 ٪ )

الآن ، لمعرفة عدد الأشخاص الذين لم يستخدموا أي من الخدمتين ، فإننا نبحث عن العلاقة الأساسية لـ ((F cup T) ^ {c} ). نظرًا لأن المجموعة الشاملة تحتوي على (100 ٪ ) من الأشخاص و (F cup T = 90 ٪ ) ، يجب أن تكون العلاقة الأساسية لـ ((F cup 7) ^ {c} ) الآخر (10 ​​٪ )

أوضح المثال السابق خاصيتين مهمتين

خصائص كارديناليتي

( mathrm {n} (A cup B) = mathrm {n} (A) + mathrm {n} (B) - mathrm {n} (A cap B) )

(n يسار (أ ^ { دائرة} يمين) = n (U) -n (A) )

لاحظ أنه يمكن أيضًا كتابة الخاصية الأولى بصيغة مكافئة عن طريق إيجاد أصل التقاطع:

( mathrm {n} (A cap B) = mathrm {n} (A) + mathrm {n} (B) - mathrm {n} (A cup B) )

المثال 16

أضف نصًا هنا. تم استطلاع آراء خمسين طالبًا ، وسُئلوا عما إذا كانوا يأخذون دورة في العلوم الاجتماعية (SS) أو العلوم الإنسانية (HM) أو العلوم الطبيعية (NS) في الربع التالي.

( start {array} {ll} text {21 كانوا يأخذون دورة SS} & text {26 كانوا يحضرون دورة HM} text {19 كانوا يأخذون دورة NS} & text {9 كانوا يأخذون SS و HM} text {7 كانوا يأخذون SS و NS} & text {10 كانوا يأخذون HM و NS} text {3 كانوا يأخذون الثلاثة} & text {7 أخذوا لا شيء} النهاية { مجموعة مصفوفة})

كم عدد الطلاب الذين يأخذون دورة SS فقط؟

المحلول

قد يكون من المفيد إلقاء نظرة على مخطط Venn.

من البيانات المقدمة ، نعلم أن هناك 3 طلاب في المنطقة (هـ ) و 7 طلاب في المنطقة (ح )

نظرًا لأن 7 طلاب كانوا يأخذون دورة (S S ) و (N S ) ، فنحن نعلم أن (n (d) + n (e) = 7 ). بما أننا نعلم أن هناك 3 طلاب في المنطقة 3 ، يجب أن يكون هناك
(7-3 = 4 ) طلاب المنطقة (د )

وبالمثل ، نظرًا لوجود 10 طلاب يأخذون ( mathrm {HM} ) و ( mathrm {NS} ) ، والتي تشمل المناطق (e ) و (f ) ، يجب أن يكون هناك

(10-3 = 7 ) طلاب المنطقة (و )

نظرًا لأن 9 طلاب كانوا يأخذون ( mathrm {SS} ) و ( mathrm {HM} ) ، يجب أن يكون هناك (9-3 = 6 ) طلابًا في المنطقة (ب )

الآن ، نعلم أن 21 طالبًا كانوا يأخذون دورة SS. يشمل ذلك الطلاب من المناطق (أ ، ب ، د ، ) و (على سبيل المثال ) نظرًا لأننا نعرف عدد الطلاب في جميع المناطق باستثناء المنطقة (أ ، ) يمكننا تحديد ذلك (21-6-4) -3 = 8 ) الطلاب في المنطقة (أ )

8 طلاب يأخذون دورة SS فقط.

جربه الآن 4

تم مسح مائة وخمسين شخصًا وسؤالهم عما إذا كانوا يؤمنون بالأطباق الطائرة والأشباح وبيج فوت.

( start {array} {ll} text {43 يعتقد في UFOs} & text {44 يعتقد في الأشباح} text {25 يعتقد في Bigfoot} & text {10 يعتقد في الأجسام الغريبة والأشباح} text {8 يؤمن بالأشباح والقدم الكبيرة} & text {5 يؤمن بالأطباق الطائرة والقدم الكبيرة} text {2 يؤمن بجميع الثلاثة} & text {} end {array} )

كم عدد الأشخاص الذين شملهم الاستطلاع يؤمنون بواحد على الأقل من هذه الأشياء؟

إجابه

بدءًا من تقاطع الدوائر الثلاث ، نبدأ في الخروج. نظرًا لأن 10 أشخاص يؤمنون بالأجسام الغريبة والأشباح ، ويؤمن 2 بالأجسام الثلاثة ، فإن ذلك يترك 8 أشخاص يؤمنون بالأجسام الغريبة والأشباح فقط. نحن نعمل في طريقنا ، ونملأ جميع المناطق. بمجرد الانتهاء من ذلك ، يمكننا جمع كل تلك المناطق ، والحصول على 91 شخصًا في اتحاد المجموعات الثلاث. هذا يترك (150-91 = 59 ) من يؤمن بأحد.


تتم كتابة جميع الاختبارات في ما يسمى ملفات مميزة. ملفات الميزات هي ملفات نصية عادية تنتهي بـ .خاصية. يمكن أن يحتوي ملف الميزة على BDD واحد فقط ميزة مكتوب بتنسيق لغة طبيعية يسمى غيركين. ومع ذلك ، فإن الفجل قادر على تشغيل ملف مميز واحد أو أكثر. يمكن تمرير ملفات الميزة إلى الفجل كوسيطات:

الميزة هي الجزء الرئيسي من ملف ملف ميزة. يجب أن يحتوي كل ملف ميزة على واحد بالضبط ميزة. يجب أن تمثل هذه الميزة اختبارًا لميزة واحدة في برنامجك تشبه فئة الاختبار في اختبارات كود الوحدة الخاصة بك. ال ميزة يتكون من ميزة الجملة و أ ميزة الوصف. الجملة المميزة هي شرح قصير دقيق للميزة التي تم اختبارها باستخدام هذا ميزة. وصف الميزة كتوضيح أكثر تفصيلاً للميزة التي تم اختبارها. هناك يمكنك الرد على لماذا ا و ماذا او ما أسئلة. أ ميزة لديه بناء الجملة التالي:

يجب أن تحتوي الميزة على واحد أو أكثر سيناريوهات التي يتم تشغيلها عند تنفيذ ملف الميزة هذا.


13.2 اختيار هدف المحسن

بشكل افتراضي ، يكون هدف مُحسِّن الاستعلام هو أفضل إنتاجية. هذا يعني أنه يختار أقل قدر من الموارد اللازمة لمعالجة جميع الصفوف التي يصل إليها البيان. يمكن لـ Oracle أيضًا تحسين بيان بهدف الحصول على أفضل وقت استجابة. هذا يعني أنه يستخدم أقل قدر من الموارد اللازمة لمعالجة الصف الأول الذي تم الوصول إليه بواسطة عبارة SQL.

اختر هدفًا للمحسن بناءً على احتياجات تطبيقك:

بالنسبة للتطبيقات التي يتم إجراؤها على دفعات ، مثل تطبيقات Oracle Reports ، قم بالتحسين للحصول على أفضل إنتاجية. عادةً ما تكون الإنتاجية أكثر أهمية في التطبيقات المجمعة ، لأن المستخدم الذي يبدأ التطبيق معني فقط بالوقت اللازم لإكمال التطبيق. وقت الاستجابة أقل أهمية ، لأن المستخدم لا يفحص نتائج البيانات الفردية أثناء تشغيل التطبيق.

بالنسبة للتطبيقات التفاعلية ، مثل تطبيقات Oracle Forms أو استعلامات SQL * Plus ، قم بالتحسين للحصول على أفضل وقت استجابة. عادةً ما يكون وقت الاستجابة مهمًا في التطبيقات التفاعلية ، لأن المستخدم التفاعلي ينتظر رؤية الصف الأول أو الصفوف القليلة الأولى التي يتم الوصول إليها من خلال البيان.

يتأثر سلوك المحسن عند اختيار نهج التحسين والهدف لبيان SQL بالعوامل التالية:

13.2.1 معلمة تهيئة OPTIMIZER_MODE

تحدد معلمة التهيئة OPTIMIZER_MODE السلوك الافتراضي لاختيار أسلوب التحسين للمثيل. يتم سرد القيم والوصف الممكنة في الجدول 13-2.

جدول 13-2 OPTIMIZER_MODE قيم معلمات التهيئة

يستخدم المُحسِّن نهجًا قائمًا على التكلفة لجميع عبارات SQL في الجلسة بغض النظر عن وجود الإحصائيات ويحسن بهدف الحصول على أفضل إنتاجية (الحد الأدنى من استخدام الموارد لإكمال البيان بالكامل). هذه هي القيمة الافتراضية.

يستخدم المُحسِّن نهجًا قائمًا على التكلفة ، بغض النظر عن وجود الإحصائيات ، ويحسن بهدف الحصول على أفضل وقت استجابة لإرجاع أول عدد n من الصفوف n يمكن أن يساوي 1 أو 10 أو 100 أو 1000.

يستخدم المُحسِّن مزيجًا من التكلفة والاستدلال للعثور على أفضل خطة للتسليم السريع للصفوف القليلة الأولى.

ملاحظة: يؤدي استخدام الأساليب البحثية أحيانًا إلى قيام مُحسِّن الاستعلام بإنشاء خطة بتكلفة أكبر بكثير من تكلفة الخطة دون تطبيق الاستدلال. يتوفر FIRST_ROWS للتوافق مع الإصدارات السابقة واستقرار الخطة ، استخدم FIRST_ROWS_ n بدلاً من ذلك.

يمكنك تغيير هدف مُحسِّن الاستعلام لجميع عبارات SQL في جلسة عن طريق تغيير قيمة المعلمة في ملف التهيئة أو عن طريق عبارة ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE. فمثلا:

تحدد العبارة التالية في ملف معلمة التهيئة هدف مُحسِّن الاستعلام لجميع جلسات المثيل لتحقيق أفضل وقت استجابة:

تعمل عبارة SQL التالية على تغيير هدف مُحسِّن الاستعلام للجلسة الحالية إلى أفضل وقت استجابة:

إذا كان المُحسِّن يستخدم النهج القائم على التكلفة لبيان SQL ، وإذا كانت بعض الجداول التي تم الوصول إليها بواسطة البيان لا تحتوي على إحصاءات ، فإن المحسن يستخدم المعلومات الداخلية ، مثل عدد مجموعات البيانات المخصصة لهذه الجداول ، لتقدير الإحصائيات الأخرى لـ هذه الجداول.

13.2.2 تلميحات SQL للمحسن لتغيير هدف مُحسِّن الاستعلام

لتحديد هدف مُحسِّن الاستعلام لجملة SQL فردية ، استخدم أحد التلميحات في الجدول 13-3. يمكن لأي من هذه التلميحات في عبارة SQL الفردية تجاوز معلمة التهيئة OPTIMIZER_MODE لعبارة SQL تلك.

الجدول 13-3 تلميحات لتغيير هدف مُحسِّن الاستعلام

يوجه هذا التلميح Oracle إلى تحسين عبارة SQL الفردية بهدف الحصول على أفضل وقت استجابة لإرجاع أول عدد n من الصفوف ، حيث يساوي n أي عدد صحيح موجب. يستخدم التلميح نهجًا مستندًا إلى التكلفة لعبارة SQL ، بغض النظر عن وجود الإحصاء.

يختار هذا التلميح بوضوح النهج القائم على التكلفة لتحسين عبارة SQL بهدف تحقيق أفضل إنتاجية.

الفصل 16 ، "استخدام تلميحات المحسن" للحصول على معلومات حول كيفية استخدام التلميحات

13.2.3 إحصائيات مُحسِّن الاستعلام في قاموس البيانات

يتم تخزين الإحصائيات التي يستخدمها مُحسِّن الاستعلام في قاموس البيانات. يمكنك تجميع إحصائيات دقيقة أو تقديرية حول خصائص التخزين الفعلية وتوزيع البيانات في كائنات الوصف المنطقي هذه باستخدام حزمة DBMS_STATS.

للحفاظ على فعالية مُحسِّن الاستعلام ، يجب أن يكون لديك إحصائيات تمثل البيانات. بالنسبة لأعمدة الجدول التي تحتوي على قيم ذات اختلافات كبيرة في عدد التكرارات ، تسمى البيانات المنحرفة ، يجب عليك جمع الرسوم البيانية.

توفر الإحصائيات الناتجة لمحسن الاستعلام معلومات حول تفرد البيانات وتوزيعها. باستخدام هذه المعلومات ، يكون مُحسِّن الاستعلام قادرًا على حساب تكاليف الخطة بدرجة عالية من الدقة. يتيح ذلك لمحسن الاستعلام اختيار أفضل خطة تنفيذ بناءً على أقل تكلفة.

إذا لم تتوفر إحصاءات عند استخدام تحسين الاستعلام ، فسيقوم المُحسِّن بأخذ عينات ديناميكية بناءً على إعداد معلمة التهيئة OPTMIZER_DYNAMIC_SAMPLING. قد يتسبب هذا في بطء أوقات التحليل ، لذا للحصول على أفضل أداء ، يجب أن يكون للمحسن إحصائيات تمثيلية للمحسن.

"عرض المدرج التكراري" للحصول على وصف للمدرجات التكرارية


الأوصاف التفصيلية للعناصر الموجودة في مورد EnrollmentRequest.

يوفر هذا المورد تفاصيل تسجيل التأمين لشركة التأمين فيما يتعلق بالتغطية المحددة.

معرّف أعمال الاستجابة.

حالة مثيل المورد.

تم تصنيف هذا العنصر على أنه معدل لأن الحالة تحتوي على أكواد تحدد الطلب على أنه غير صالح حاليًا.

التاريخ الذي تم فيه إنشاء هذا المورد.

المؤمن المستهدف في الطلب.

الممارس المسؤول عن الخدمات المقدمة للمريض.

الإشارة إلى تعريف البرنامج أو الخطة أو متعهد التأمين أو الدافع.

تحتاج إلى تحديد المُصدر للاستهداف للمعالجة ولتنسيق معالجة المزايا.

& reg & نسخ HL7.org 2011+. تم إنشاء الإصدار 4 من FHIR (التصحيح الفني رقم 1) (v4.0.1) في الجمعة 1 نوفمبر 2019 09: 35 + 1100. صفحة سؤال وجواب
الروابط: بحث | تاريخ الإصدار | جدول المحتويات | الاعتمادات | قارن بـ R3 | | اقترح التغيير


محتويات

في التشفير الأفيني ، يتم أولاً تعيين أحرف أبجدية بحجم m إلى الأعداد الصحيحة في النطاق 0 ... م - 1. ثم يستخدم الحساب النمطي لتحويل العدد الصحيح الذي يقابله كل حرف نص عادي إلى عدد صحيح آخر يتوافق مع حرف نص مشفر. وظيفة التشفير لحرف واحد هي

حيث يمثل المعامل m حجم الأبجدية و a و b هما مفتاحا التشفير. يجب اختيار القيمة a بحيث يكون a و m جريمة مشتركة. وظيفة فك التشفير هي

أين أ −1 هو المعكوس الضربي النمطي للمقياس m. أي أنه يفي بالمعادلة

المعكوس الضربي لـ a موجود فقط إذا كان a و m جريمة مشتركة. ومن ثم بدون قيود على ، قد لا يكون فك التشفير ممكنًا. يمكن أن يظهر على النحو التالي أن وظيفة فك التشفير هي معكوس وظيفة التشفير ،

نظرًا لأن الشفرات الأفينية لا تزال عبارة عن شفرات استبدال أحادية الأبجدية ، فإنها ترث نقاط ضعف تلك الفئة من الشفرات. تشفير قيصر هو تشفير أفيني مع أ = 1 نظرًا لأن وظيفة التشفير تقلل ببساطة إلى التحول الخطي. يستخدم شفرات أطباش أ = −1 .

النظر في الحالة المحددة لتشفير الرسائل باللغة الإنجليزية (أي م = 26) ، هناك ما مجموعه 286 من الأصفار الأفينية غير التافهة ، دون احتساب 26 أصفار قيصر تافهة. يأتي هذا الرقم من حقيقة أن هناك 12 رقمًا تعد جريمة مشتركة مع 26 رقمًا أقل من 26 (هذه هي القيم المحتملة لـ a). يمكن أن تحتوي كل قيمة من a على 26 إزاحة إضافة مختلفة (قيمة b) ، وبالتالي ، هناك 12 × 26 أو 312 مفتاحًا ممكنًا. هذا النقص في التنوع يجعل النظام غير آمن للغاية عند النظر إليه في ضوء مبدأ كيركهوفس.

يأتي الضعف الأساسي في التشفير من حقيقة أنه إذا تمكن محلل التشفير من اكتشاف (عن طريق تحليل التردد أو القوة الغاشمة أو التخمين أو غير ذلك) النص الصريح لحرفين من النص المشفر ، فيمكن الحصول على المفتاح عن طريق حل معادلة متزامنة. نظرًا لأننا نعلم أن a و m أساسيان نسبيًا ، فيمكن استخدام هذا للتجاهل سريعًا للعديد من المفاتيح "الخاطئة" في نظام آلي.

يتم استخدام نفس نوع التحويل المستخدم في الأصفار الأفينية في المولدات المتطابقة الخطية ، وهو نوع من مولدات الأرقام العشوائية الزائفة. هذا المولد ليس منشئ أرقام عشوائية زائفة آمنًا مشفرًا لنفس السبب الذي يجعل التشفير الأفيني غير آمن.

في هذين المثالين ، أحدهما تشفير والآخر فك تشفير ، ستكون الأبجدية هي الأحرف من A إلى Z ، وستكون لها القيم المقابلة الموجودة في الجدول التالي.

أ ب ج د ه F جي ح أنا ي ك إل م ن ا ص س ر س تي يو الخامس دبليو X ص ض
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

تشفير التحرير

في مثال التشفير هذا ، [1] النص العادي المراد تشفيره هو "AFFINE CIPHER" باستخدام الجدول المذكور أعلاه للقيم الرقمية لكل حرف ، مع أخذ a ليكون 5 و b ليكون 8 و m ليكون 26 نظرًا لوجود 26 حرفًا في الأبجدية المستخدمة. فقط قيمة a لها قيود لأنها يجب أن تكون جريمة مشتركة مع 26. القيم المحتملة التي يمكن أن تكون a هي 1 و 3 و 5 و 7 و 9 و 11 و 15 و 17 و 19 و 21 و 23 و 25. يمكن أن تكون قيمة b عشوائية طالما أن a لا تساوي 1 نظرًا لأن هذا يمثل إزاحة التشفير. وبالتالي ، ستكون وظيفة التشفير لهذا المثال ذ = ه(x) = (5x + 8) تعديل 26. الخطوة الأولى في تشفير الرسالة هي كتابة القيم الرقمية لكل حرف.

نص عادي أ F F أنا ن ه ج أنا ص ح ه ر
x 0 5 5 8 13 4 2 8 15 7 4 17

الآن ، خذ كل قيمة من x ، وحل الجزء الأول من المعادلة ، (5x + 8). بعد إيجاد قيمة (5x + 8) لكل حرف ، خذ الباقي عند قسمة نتيجة (5x + 8) في 26. يوضح الجدول التالي الخطوات الأربع الأولى لعملية التشفير.

نص عادي أ F F أنا ن ه ج أنا ص ح ه ر
x 0 5 5 8 13 4 2 8 15 7 4 17
(5x + 8) 8 33 33 48 73 28 18 48 83 43 28 93
(5x + 8) تعديل 26 8 7 7 22 21 2 18 22 5 17 2 15

الخطوة الأخيرة في تشفير الرسالة هي البحث عن كل قيمة رقمية في الجدول عن الأحرف المقابلة. في هذا المثال ، سيكون النص المشفر IHHWVCSWFRCP. يوضح الجدول أدناه الجدول المكتمل لتشفير رسالة في التشفير Affine.

نص عادي أ F F أنا ن ه ج أنا ص ح ه ر
x 0 5 5 8 13 4 2 8 15 7 4 17
(5x + 8) 8 33 33 48 73 28 18 48 83 43 28 93
(5x + 8) تعديل 26 8 7 7 22 21 2 18 22 5 17 2 15
نص مشفر أنا ح ح دبليو الخامس ج س دبليو F ر ج ص

فك تحرير التحرير

في مثال فك التشفير هذا ، النص المشفر الذي سيتم فك تشفيره هو النص المشفر من مثال التشفير. وظيفة فك التشفير المقابلة هي د(ذ) = 21(ذ - 8) mod 26 ، أين أ يتم احتساب −1 على أنه 21 ، و b هو 8. للبدء ، اكتب المعادلات الرقمية لكل حرف في النص المشفر ، كما هو موضح في الجدول أدناه.

نص مشفر أنا ح ح دبليو الخامس ج س دبليو F ر ج ص
ذ 8 7 7 22 21 2 18 22 5 17 2 15

الآن ، الخطوة التالية هي حساب 21 (ذ - 8) ، ثم خذ الباقي عند قسمة تلك النتيجة على 26. يوضح الجدول التالي نتائج كلا الحسابين.

نص مشفر أنا ح ح دبليو الخامس ج س دبليو F ر ج ص
ذ 8 7 7 22 21 2 18 22 5 17 2 15
21(ذ − 8) 0 −21 −21 294 273 −126 210 294 −63 189 −126 147
21(ذ - 8) تعديل 26 0 5 5 8 13 4 2 8 15 7 4 17

تتمثل الخطوة الأخيرة في فك تشفير النص المشفر في استخدام الجدول لتحويل القيم الرقمية مرة أخرى إلى أحرف. النص الصريح في فك التشفير هذا هو AFFINECIPHER. يوجد أدناه الجدول مع اكتمال الخطوة النهائية.

نص مشفر أنا ح ح دبليو الخامس ج س دبليو F ر ج ص
ذ 8 7 7 22 21 2 18 22 5 17 2 15
21(ذ − 8) 0 −21 −21 294 273 −126 210 294 −63 189 −126 147
21(ذ - 8) تعديل 26 0 5 5 8 13 4 2 8 15 7 4 17
نص عادي أ F F أنا ن ه ج أنا ص ح ه ر

كامل الأبجدية المشفرة تحرير

لجعل التشفير وفك التشفير أسرع ، يمكن تشفير الأبجدية بأكملها لإنشاء خريطة فردية بين أحرف النص الواضح والنص المشفر. في هذا المثال ، ستكون الخريطة الفردية كما يلي:

حرف في نص واضح أ ب ج د ه F جي ح أنا ي ك إل م ن ا ص س ر س تي يو الخامس دبليو X ص ض
رقم في نص واضح 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
(5x + 8) تعديل 26 8 13 18 23 2 7 12 17 22 1 6 11 16 21 0 5 10 15 20 25 4 9 14 19 24 3
خطاب النص المشفر أنا ن س X ج ح م ر دبليو ب جي إل س الخامس أ F ك ص يو ض ه ي ا تي ص د

أمثلة البرمجة تحرير

يمكن استخدام كود Python التالي لتشفير النص باستخدام التشفير الأفيني:


مجموعة المشاكل 6

إجابه: اسمحوا (X) متغير عشوائي يمثل تجزئة المفتاح (i ) إلى المجموعة الأولى.

أخذ التوقعات من كلا الجانبين

لذلك ، الخيار 6 صحيح.

إجابه: الخيار 4 صحيح. بالنسبة للحد الأدنى ، إذا كان هناك انتهاك لخاصية شجرة البحث ، فقد نحتاج إلى فحص جميع العقد للعثور عليها (في أسوأ الحالات). بالنسبة للحد الأعلى ، يمكننا تحديد خاصية شجرة البحث من خلال النظر في جميع العقد.

إجابه: الخيار 4 صحيح. بالنسبة للحد الأدنى ، لاحظ أنه يلزم حساب عدد خطي من الكميات. بالنسبة للحد الأعلى ، احسب بشكل متكرر أحجام الشجرة الفرعية اليمنى واليسرى ، واستخدم حجم الصيغة (س) = 1 + الحجم (ص) + الحجم (ع) من المحاضرة.

  • يجب أن "تنشر" وظيفة التجزئة كل مجموعة بيانات (عبر مجموعات / فتحات جدول التجزئة).
  • يجب أن "تنتشر" وظيفة التجزئة معظم مجموعات البيانات (أي "غير المرضية") (عبر مجموعات / فتحات جدول التجزئة).
  • يجب أن تكون وظيفة التجزئة سهلة التخزين (مساحة ثابتة أو قريبة منها).
  • يجب أن تكون وظيفة التجزئة سهلة الحساب (وقت ثابت أو قريب منها).

إجابه: الخيارات 2 و 3 و 4 هي خصائص مرغوبة لوظيفة تجزئة جيدة. يمكننا أن نرغب في الخيار 1 ، ولكن لم تحققه أي وظيفة تجزئة معروفة ، فهو عمليًا ليس من المتوقع وجود دالة تجزئة جيدة التصميم.

  • كل شجرة حمراء سوداء هي أيضًا شجرة حمراء سوداء مريحة.
  • ارتفاع كل شجرة مسترخية ذات لون أحمر وأسود مع (n ) nodes هو (O ( log n) ).
  • هناك شجرة مسترخية ذات لون أحمر-أسود وليست أيضًا شجرة حمراء-سوداء.
  • يمكن تحويل كل شجرة بحث ثنائية إلى شجرة مسترخية ذات لون أحمر وأسود (عن طريق بعض تلوين العقد باللون الأسود أو الأحمر).

إجابه: الخيار 1 صحيح من حيث التعريف.

تثبت ميزة الفيديو 13.4 أنه في الشجرة ذات اللون الأحمر والأسود مع (n ) العقد ، يوجد مسار جذر-خالي مع عقد ( log_2 (n + 1) ) أسود على الأكثر ، وبالتالي على الأكثر (2) log_2 (n + 1) ) إجمالي العقد. نظرًا لأن الشجرة ذات اللون الأحمر والأسود المسترخية قد تحتوي على عقدتين باللون الأحمر لكل عقدة سوداء ، فإن العدد الإجمالي للعقد من مسار الجذر الفارغ يكون على الأكثر (3 log_2 (n + 1) ). وبالتالي ، يكون الارتفاع (O ( log n) ) ، وبالتالي فإن الخيار 2 صحيح.

الخيار 3 صحيح ببساطة لأن الشجرة العادية ذات اللون الأحمر والأسود لا تسمح بوجود عقدتين حمراء متتالية ، ولكن تسمح العقدة المسترخية بذلك. إذن ، أي شجرة مسترخية ذات لون أحمر وأسود مع عقدتين حمراء متتالية هي ليس شجرة عادية سوداء حمراء.

الخيار 4 غير صحيح. ضع في اعتبارك ما يلي BST:

لا يمكن تحويلها إلى شجرة مسترخية باللونين الأحمر والأسود ببساطة عن طريق التلوين ، لأنه بغض النظر عن كيفية تلوين العقد ، يتم انتهاك أربعة ثابتة أن جميع مسارات الجذر- NULL يجب أن تحتوي على نفس عدد العقد السوداء. من الواضح أن المسار (1 - NULL ) (يسارًا من الجذر) يحتوي على عقدة سوداء واحدة فقط ، وهي الجذر نفسه ( (1 )) ، ولكن هناك عقدتان سوداوان على الأقل في المسار (1 - 4 ).

إجابه: نظرًا لأن تجزئة المفاتيح هي أحداث مستقلة ، فإن احتمال تجزئة زوج معين من المفاتيح المميزة إلى نفس المجموعة هو ببساطة ( frac <1> * فارك <1>). نظرًا لأن جميع المجموعات متساوية في الاحتمال ، فإن احتمالية تجزئة زوج معين من المفاتيح المميزة أي دلو هو (م * فارك <1> * فارك <1> = فارك <1>). لذلك ، الخيار 2 صحيح.

إجابه: يوجد ( binom<2>) pairs of distinct keys. By the previous problem, each pair has a (frac<1>) فرصة الاصطدام. لذلك ، العدد المتوقع لأزواج المفاتيح المميزة التي تتعارض معطى بواسطة:

لذلك ، الخيار 5 صحيح.

إجابه: احتمالية وجود موجب خاطئ ، ( epsilon ) ، تقريبًا ((1 - e ^ < frac <-k>>) ^ k ) ، حيث (b ) هو عدد وحدات البت لكل كائن و (k ) هو عدد وظائف التجزئة. يتم تقريب (ك ) بـ (0.693 مرات ب = 11 ). بالتعويض عن ذلك في صيغة ( epsilon ) ، نحصل على ((1 - e ^ < frac <-11> <16>>) ^ <11> حوالي 0.0004 ) ، وهو (. 04 ٪ ). لذلك ، الخيار 2 صحيح (الخيار 1 صحيح أيضًا ، لكن 2 هو بيان أقوى).

تعليقات

قد تستمتع أيضًا


1 إجابة 1

أولاً ، دعنا نتطرق إلى معنى الانحراف مقابل الزي الموحد.

هنا توزيع غير مشوه وغير موحد. هذا هو منحنى الجرس العادي القياسي.

هنا توزيع منحرف ($ F_ <5،5> $).

ومع ذلك ، فإن كلا التوزيعين لهما القيم التي يفضلونها. في التوزيع الطبيعي ، على سبيل المثال ، تتوقع الحصول على عينات حول 0 أكثر مما تتوقع قيمًا حول 2. لذلك ، التوزيعات ليست موحدة. سيكون التوزيع المنتظم شيئًا مثل كيف أن النرد لديه فرصة 1/6 للهبوط على كل رقم.

أرى أن مشكلتك أقرب إلى التحقق مما إذا كان الموت متحيزًا تجاه أرقام معينة. في المثال الأول ، يتم تمثيل رقم ecah بين 1 و 10 بشكل متساوٍ. لديك توزيع موحد على $ <1،2،3،4،5،6،7،8،9،10 > $.

$ P (X = 1) = P (X = 2) = cdots = P (X = 9) = P (X = 10) = frac <1> <10> $

في المثال الثاني الخاص بك ، لديك بعض التفضيل لـ 1 و 2 على حساب 3.

عدد العناصر الفريدة لا علاقة له بالتوحيد.

ما أعتقد أنك تريد القيام به هو اختبار ما إذا كانت عينتك تشير إلى تفضيل أرقام معينة. إذا رميت نردًا 12 مرة وحصلت على $ <3،2،6،5،4،1،2،1،3،4،5،4 > $ ، فستلاحظ أن لديك تفضيلًا بسيطًا لـ 4 على حساب 6. ومع ذلك ، من المحتمل أن تسمي هذا مجرد حظ في السحب وأنه إذا أجريت التجربة مرة أخرى ، فمن المحتمل أن تحصل على الرقم 6 المفضل على حساب رقم آخر. يرجع عدم التوحيد إلى تباين العينات (فرصة أو حظ في السحب ، لكن لا شيء يشير إلى أن القالب يفتقر إلى التوازن). وبالمثل ، إذا قمت بقلب عملة معدنية أربع مرات وحصلت على HHTH ، فربما لن تعتقد أن أي شيء مريب. يبدو هذا معقولًا تمامًا لعملة عادلة.

ومع ذلك ، ماذا لو دحرجت النرد 12000 أو 12 مليار مرة وما زلت تحصل على أفضلية لـ 4 على حساب 6 ، أو قمت بقلب المليارات من العملات المعدنية ووجدت أن الرؤوس مفضلة 75٪ من الوقت؟ ثم تبدأ في التفكير في وجود نقص في التوازن وأن عدم الاتساق في ملاحظاتك لا يرجع فقط إلى الصدفة العشوائية.

هناك اختبار فرضية إحصائية لتحديد هذا. إنه يسمى اختبار بيرسون مربع كاي. المثال الموجود على ويكيبيديا جيد جدًا. سوف ألخصها هنا. يستخدم النرد.

$ H_0: P (X = 1) = cdots = P (X = 6) = frac <1> <6> $

هذا يعني أننا نفترض احتمالات متساوية لكل وجه من وجوه الموت ونحاول إيجاد دليل يشير إلى أن هذا غير صحيح. هذا يسمى فرضية العدم.

الفرضية البديلة هي أن $ H_0 $ خاطئ ، وأن بعض الاحتمالات ليست $ frac <1> <6> $ وأن الافتقار إلى التوحيد في الملاحظات لا يرجع إلى الصدفة وحدها.

نجري تجربة دحرجة القالب 60 مرة. "عدد المرات التي تهبط فيها مع 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 وجه لأعلى هو 5 و 8 و 9 و 8 و 10 و 20 على التوالي."

بالنسبة للوجه 1 ، نتوقع 10 ، لكننا حصلنا على 5. هذا فرق 5. ثم نقوم بتربيع الفرق لنحصل على 25. ثم نقسم على الرقم المتوقع لنحصل على 2.5.

بالنسبة للوجه 2 ، نتوقع 10 ، لكننا حصلنا على 8. هذا فرق 2. ثم نقوم بتربيع الفرق لنحصل على 4. ثم نقسم على الرقم المتوقع لنحصل على 0.4.

افعل الشيء نفسه مع الوجوه المتبقية للحصول على 0.1 و 0.4 و 0 و 10.

الآن اجمع كل القيم: 2.5 دولار + 0.4 + 0.1 + 0.4 + 0 + 10 = 13.4 دولار. هذا هو اختبارنا الإحصائي. نقوم باختبار توزيع $ chi ^ 2 $ مع 5 درجات من الحرية. نحصل على خمسة لأن هناك ست نتائج ، ونطرح 1. الآن يمكننا الحصول على قيمة p! الأمر R للقيام بذلك هو "pchisq (13.4،5، lower.tail = F)" (لا تضع علامات الاقتباس في R). كانت النتيجة حوالي 0.02 ، مما يعني أن هناك فرصة بنسبة 2٪ فقط للحصول على هذا المستوى من عدم الانتظام (أو أكثر) بسبب الصدفة العشوائية وحدها. من الشائع رفض الفرضية الصفرية عندما تكون القيمة p أقل من 0.05 ، لذلك عند المستوى 0.05 ، يمكننا القول إننا نرفض الفرضية الصفرية لصالح البديل. ومع ذلك ، إذا أردنا الاختبار عند مستوى 0.01 ، فإننا نفتقر إلى الأدلة الكافية للقول بأن القالب متحيز.

جرب هذا لتجربة حيث تقوم بتدوير نرد 180 مرة والحصول على 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6 بمقادير 60 و 15 و 24 و 24 و 27 و 30 على التوالي. عندما أفعل ذلك في R ، أحصل على قيمة p تبلغ حوالي 1.36 دولار مرة 10 ^ <-7> $ (1.36090775991073e-07 هي النسخة المطبوعة).

الآن بالنسبة للاختصار في R. قم بالمرور فوق النص المخفي عندما تعتقد أن لديك فكرة عن هذا الاختبار ويمكنك إجراؤه يدويًا ولكنك لا تريد ذلك.


استيراد وتصدير إحصائيات المحسن

يمكنك تصدير واستيراد إحصائيات المُحسِّن من قاموس البيانات إلى جداول الإحصائيات المحددة بواسطة المستخدم. يمكنك أيضًا نسخ الإحصائيات من قاعدة بيانات إلى قاعدة بيانات أخرى.

يعد الاستيراد والتصدير مفيدًا بشكل خاص لاختبار تطبيق باستخدام إحصائيات الإنتاج. يمكنك استخدام DBMS_STATS لتصدير إحصائيات مخطط قاعدة البيانات من قاعدة بيانات إنتاج إلى قاعدة بيانات اختبار بحيث يمكن للمطورين ضبط خطط التنفيذ في بيئة تشغيل واقعية قبل نشر التطبيقات.

حول نقل إحصائيات مُحسِّن

عند نقل إحصائيات المحسن بين قواعد البيانات ، يجب عليك استخدام DBMS_STATS لنسخ الإحصائيات من وإلى جدول مرحلي ، وأدوات لجعل محتويات الجدول قابلة للوصول إلى قاعدة البيانات الوجهة.

يعد الاستيراد والتصدير مفيدًا بشكل خاص لاختبار تطبيق باستخدام إحصائيات الإنتاج. يمكنك استخدام DBMS_STATS.EXPORT_SCHEMA_STATS لتصدير إحصائيات المخطط من قاعدة بيانات الإنتاج إلى قاعدة بيانات اختبار بحيث يمكن للمطورين ضبط خطط التنفيذ في بيئة واقعية قبل نشر التطبيقات.

يوضح الشكل التالي العملية باستخدام Oracle Data Pump و ftp.

الشكل 13-5 نقل إحصاءات مُحسِّن


وصف "إحصائيات مُحسِّن النقل بالشكل 13-5"

كما هو موضح في الشكل 13-5 ، فإن الخطوات الأساسية هي كما يلي:

في قاعدة بيانات الإنتاج ، انسخ الإحصائيات من قاموس البيانات إلى جدول مرحلي باستخدام DBMS_STATS.EXPORT_SCHEMA_STATS.

قم بتصدير الإحصائيات من الجدول المرحلي إلى ملف .dmp باستخدام Oracle Data Pump.

انقل ملف .dmp من مضيف الإنتاج إلى مضيف الاختبار باستخدام أداة نقل مثل بروتوكول نقل الملفات.

في قاعدة بيانات الاختبار ، قم باستيراد الإحصائيات من ملف .dmp إلى جدول مرحلي باستخدام Oracle Data Pump.

انسخ الإحصائيات من الجدول المرحلي إلى قاموس البيانات باستخدام DBMS_STATS.IMPORT_SCHEMA_STATS.

نقل إحصائيات المُحسِّن إلى قاعدة بيانات اختبار

ينقل الإحصائيات باستخدام إجراء DBMS_STATS.EXPORT_SCHEMA_STATS.

المتطلبات الأساسية والقيود

عند التحضير لتصدير إحصائيات المحسن ، لاحظ ما يلي:

قبل تصدير الإحصائيات ، يجب عليك إنشاء جدول يحتوي على الإحصائيات. يُنشئ الإجراء DBMS_STATS.CREATE_STAT_TABLE جدول الإحصائيات.

لا يستخدم المحسن الإحصائيات المخزنة في جدول مملوك للمستخدم. الإحصائيات الوحيدة التي يستخدمها المحسن هي الإحصائيات المخزنة في قاموس البيانات. لجعل المحسن يستخدم الإحصائيات في الجداول المعرفة بواسطة المستخدم ، قم باستيراد هذه الإحصائيات في قاموس البيانات باستخدام إجراء الاستيراد DBMS_STATS.

تقوم الأدوات المساعدة لتصدير واستيراد مضخة البيانات بتصدير واستيراد إحصائيات المُحسِّن من قاعدة البيانات جنبًا إلى جنب مع الجدول. عندما يحتوي العمود على أسماء تم إنشاؤها بواسطة النظام ، فإن Original Export (exp) لا يقوم بتصدير الإحصائيات مع البيانات ، ولكن هذا التقييد لا ينطبق على Data Pump Export.

يعد تصدير واستيراد الإحصائيات باستخدام DBMS_STATS عملية متميزة عن استخدام تصدير واستيراد مضخة البيانات.

يفترض هذا البرنامج التعليمي ما يلي:

تريد إنشاء إحصائيات مخطط sh تمثيلية في قاعدة بيانات الإنتاج واستخدام DBMS_STATS لاستيرادها إلى قاعدة بيانات اختبار.

المستخدم الإداري dba1 موجود في كل من قواعد بيانات الإنتاج والاختبار.

أنت تنوي إنشاء جدول opt_stats لتخزين إحصائيات المخطط.

تنوي استخدام Oracle Data Pump لتصدير واستيراد opt_stats للجدول.

لإنشاء إحصائيات المخطط واستيرادها إلى قاعدة بيانات منفصلة:

على مضيف الإنتاج ، ابدأ SQL * Plus واتصل بقاعدة بيانات الإنتاج كمسؤول dba1.

قم بإنشاء جدول للاحتفاظ بإحصائيات الإنتاج.

على سبيل المثال ، قم بتنفيذ برنامج PL / SQL التالي لإنشاء opt_stats لجدول إحصائيات المستخدم:

على سبيل المثال ، قم بجمع إحصائيات المخطط يدويًا على النحو التالي:

استخدم DBMS_STATS لتصدير الإحصائيات.

على سبيل المثال ، يمكنك استرداد إحصائيات المخطط وتخزينها في جدول opt_stats الذي تم إنشاؤه مسبقًا:

استخدم Oracle Data Pump لتصدير محتويات جدول الإحصائيات.

على سبيل المثال ، قم بتشغيل الأمر expdp في موجه مخطط التشغيل:

انقل ملف التفريغ إلى مضيف قاعدة بيانات الاختبار.

قم بتسجيل الدخول إلى مضيف الاختبار ، ثم استخدم Oracle Data Pump لاستيراد محتويات جدول الإحصائيات.

على سبيل المثال ، قم بتشغيل الأمر impdp في موجه مخطط التشغيل:

في مضيف الاختبار ، ابدأ SQL * Plus واتصل بقاعدة بيانات الاختبار كمسؤول dba1.

استخدم DBMS_STATS لاستيراد الإحصائيات من جدول إحصائيات المستخدم وتخزينها في قاموس البيانات.

يستورد برنامج PL / SQL التالي إحصائيات المخطط من الجدول opt_stats إلى قاموس البيانات:

مرجع حزم وأنواع Oracle Database PL / SQL للتعرف على وظيفة DBMS_STATS.CREATE_STAT_TABLE

مرجع الحزم والأنواع في Oracle Database PL / SQL للحصول على نظرة عامة على وظائف نقل الإحصائيات

أدوات Oracle Database المساعدة للتعرف على Oracle Data Pump


2.13 برامج الغابات العشوائية في R

أقدم وأشهر تطبيق لخوارزمية Random Forest في R هو حزمة randomForest. هناك أيضًا عدد من الحزم التي تنفذ متغيرات الخوارزمية ، وفي السنوات القليلة الماضية ، كان هناك العديد من التطبيقات المركزة على "البيانات الضخمة" التي ساهمت في النظام البيئي R أيضًا.

فيما يلي قائمة غير شاملة:

Since there are so many different Random Forest implementations available, there have been several benchmarks to compare the performance of popular implementations, including implementations outside of R. A few examples:

2.13.1 randomForest

Authors: Fortran original by LeoBreiman and Adele Cutler, R port by AndyLiaw and Matthew Wiener.

  • This package wraps the original Fortran code by Leo Breiman and Adele Culter and is probably the most widely known/used implemenation in R.
  • Single-threaded.
  • Although it’s single-threaded, smaller forests can be trained in parallel by writing custom foreach or parall el code, then combined into a bigger forest using the randomForest::combine() function.
  • Row weights unimplemented (been on the wishlist for as long as I can remember).
  • Uses CART trees split by Gini Impurity.
  • Categorical predictors are allowed to have up to 53 categories.
  • Multinomial response can have no more than 32 categories.
  • Supports R formula interface (but I’ve read some reports that claim it’s slower when the formula interface is used).
  • GPL-2/3 Licensed.

2.13.2 caret method “parRF”

Backend: Fortran (wraps the randomForest package)

This is a wrapper for the randomForest package that parallelizes the tree building.

2.13.3 h2o

Authors: Jan Vitek, Arno Candel, H2O.ai contributors

  • Distributed and parallelized computation on either a single node or a multi- node cluster.
  • Automatic early stopping based on convergence of user-specied metrics to user- specied relative tolerance.
  • Data-distributed, which means the entire dataset does not need to fit into memory on a single node.
  • Uses histogram approximations of continuous variables for speedup.
  • Uses squared error to determine optimal splits.
  • Automatic early stopping based on convergence of user-specied metrics to user- specied relative tolerance.
  • Support for exponential families (Poisson, Gamma, Tweedie) and loss functions in addition to binomial (Bernoulli), Gaussian and multinomial distributions, such as Quantile regression (including Laplace)ˆ.
  • Grid search for hyperparameter optimization and model selection.
  • Apache 2.0 Licensed.
  • Model export in plain Java code for deployment in production environments.
  • GUI for training & model eval/viz (H2O Flow).

Implementation details are presented in slidedecks by Michal Mahalova and Jan Vitek.

2.13.4 Rborist

The Arborist provides a fast, open-source implementation of the Random Forest algorithm. The Arborist achieves its speed through efficient C++ code and parallel, distributed tree construction. This slidedeck provides detail about the implementation and vision of the project.

  • Began as proprietary implementation, but was open-sourced and rewritten following dissolution of venture.
  • Project called “Aborist” but R package is called “Rborist”. A Python interface is in development.
  • CPU based but a GPU version called Curborist (Cuda Rborist) is in development (unclear if it will be open source).
  • Unlimited factor cardinality.
  • Emphasizes multi-core but not multi-node.
  • Both Python support and GPU support have been “coming soon” since summer 2015, not sure the status of the projects.
  • GPL-2/3 licensed.

2.13.5 ranger

Authors: Marvin N. Wright and Andreas Ziegler

Ranger is a fast implementation of random forest (Breiman 2001) or recursive partitioning, particularly suited for high dimensional data. Classification, regression, probability estimation and survival forests are supported. Classification and regression forests are implemented as in the original Random Forest (Breiman 2001), survival forests as in Random Survival Forests (Ishwaran et al. 2008). For probability estimation forests see Malley et al. (2012).

  • Multi-threaded.
  • Direct support for GWAS (Genome-wide association study) data.
  • Excellent speed and support for high-dimensional or wide data.
  • Not as fast for “tall & skinny” data (many rows, few columns).
  • GPL-3 licensed.

Plot from the ranger article.


نبذة مختصرة

Several deterministic models have been proposed in the literature to solve the machine loading problem (MLP), which considers a set of product types to be produced on a set of machines using a set of tool types, and determines the quantity of each product type to be produced at each time period and the corresponding machine tool loading configuration. However, processing times are subject to random increases, which could impair the quality of a deterministic solution. Thus, we propose a robust MLP counterpart, searching for an approach that properly describes the uncertainty set of model parameters and, at the same time, ensures practical application. We exploit the cardinality-constrained approach, which considers a simple uncertainty set where all uncertain parameters belong to an interval, and allows tuning the robustness level by bounding the number of parameters that assume the worst value. The resulting plans provide accurate estimations on the minimum production level that a system achieves even in the worst conditions. The applicability of the robust MLP and the impact of robustness level have been tested on several problem variants, considering single- vs multi-machine and single- vs multi-period MLPs. We also consider the execution of the plans in a set of scenarios to evaluate the practical implications of MLP robustness. Results show the advantages of the robust formulation, in terms of improved feasibility of the plans, identification of the most critical tools and products, and evaluation of the maximum achievable performance in relation to the level of protection. Moreover, low computational times guarantee the applicability of the proposed robust MLP counterpart.


شاهد الفيديو: Реинкарнационика. Видео интервью Наталья Свиркова (ديسمبر 2021).