Algoritmalar

Dikdörtgen, algoritmada hesaplama işlemi veya bir değişkene değer atama işleminde kullanılır.

Sıkıştırma algoritmaları iki ana kategoriye ayrılır: kayıpsız ve kayıplı. Kayıpsız sıkıştırma algoritmaları şunlardır: 1. BZIP2: RLE ve Huffman kodlamalı Burrows-Wheeler algoritmasını kullanır. 2. Huffman Kodlama: Her sembol için değişken uzunlukta kodlar kullanır. 3. Lempel-Ziv Sıkıştırma: LZ77 ve LZ78 algoritmalarını içerir. 4. Çalışma Uzunluğu Kodlama (RLE): Aynı veri değerinin ardışık dizilerini kullanır. Kayıplı sıkıştırma algoritmaları ise bazı bilgilerin kaybını kabul ederek dosya boyutunu daha fazla küçültmeyi sağlar. Örnekler arasında: 1. Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT): Dijital görüntü sıkıştırmada kullanılır. 2. Dalgacık Sıkıştırma: Görüntü sıkıştırmada yaygın olarak kullanılır. 3. Kartezyen Algısal Sıkıştırma (TBM): Siyah-beyaz raster görüntülerin sıkıştırılması için uygundur.

Kalman filtresi formülü, dinamik bir sistemin önceki durumlarına göre bir sonraki durumlarını tahmin etmek için kullanılan birkaç denklemden oluşur. Bu denklemlerden bazıları şunlardır: 1. Matematiksel Model Denklemi: Fonksiyonların parametreleri (input) ve geri dönüş değerleri (output) ile sistemin matematiksel modelini oluşturur. 2. Öngörü Denklemi: Sistemin tahmin edilen durumunu ve durumun hata kovaryans matrisini güncellemek için kullanılır. 3. Kalman Kazancı (Gain) Denklemi: Her yeni ölçüm için hesaplanır ve bu ölçümün sistem durumu tahminini ne kadar etkileyeceğini belirler. 4. Güncelleme Denklemi: Yeni sistem durumu tahminini ve hata kovaryans matrisini hesaplar. Bu denklemler, sistemin gerçek zamanlı olarak optimize edilmiş bir tahminini sağlamak için kullanılır.

Doğrusal arama algoritması (linear search), bir veri yapısında (dizi veya liste gibi) belirli bir elemanı sırayla kontrol ederek arayan en basit algoritmadır. Bu algoritmanın çalışma prensibi şu şekildedir: 1. İlk elemandan başlanarak, veri yapısının tüm elemanları sırayla kontrol edilir. 2. Kontrol edilen eleman, aranan elemana eşitse, elemanın indeksi (konumu) döndürülür. 3. Tüm elemanlar kontrol edildikten sonra, aranan eleman bulunamazsa, -1 veya "bulunamadı" gibi bir değer döndürülür. Doğrusal arama algoritması, küçük veri kümelerinde kullanılabilir ancak büyük veri kümelerinde daha verimli arama algoritmaları tercih edilmelidir.

9. sınıf matematik ders kitabı cevapları sayfa 110'da, algoritmaların işleyişi ile ilgili sorular bulunmaktadır. Bu sayfada yer alan algoritmalar, bir doğal sayının 2'ye ve 4'e tam bölünüp bölünmediğini belirlemektedir: 1. 2'ye tam bölünme algoritması: Kullanıcıdan pozitif bir tam sayı alınır ve bu sayının 2'ye bölünüp bölünmediği mod işlemi (%) ile kontrol edilir. 2. 4'e tam bölünme algoritması: Yine mod işlemi (%) kullanılarak sayının 4'e bölünüp bölünmediği kontrol edilir.

Harmoni Arama Algoritması'nın (HSA) avantajları şunlardır: 1. Yerel Optimum Çözümlerden Kurtulma: Karar değişkenleri için özel bir başlangıç çözümü gerektirmez ve birden fazla çözümle genel optimum çözümü arayarak yerel optimum çözümlerden kurtulmayı sağlar. 2. Sürekli ve Kesikli Değişkenlerle Çalışma: Optimizasyon işlemlerinde hem sürekli hem de kesikli değişkenlerle çalışabilir. 3. Hesaplama Hızı: Genetik algoritmaya göre daha hızlıdır. 4. Esneklik: Müzikal armoni oluşturma sürecinden esinlenerek geliştirilen HSA, karmaşık, doğrusal olmayan sorunları çözmede esnek bir yaklaşım sunar. 5. Çeşitli Uygulamalarda Kullanılabilirlik: Örüntü tanıma, makine öğrenimi, veri madenciliği, bulanık sistem optimizasyonu gibi alanlarda başarıyla uygulanabilir.

Çizgi izleme sensörü, yüzey üzerindeki kontrast farklarını algılayarak çalışır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Işık Kaynağı ve Sensör: Sensör, kızılötesi ışık yayan bir LED ve bu ışığı algılayan bir foto diyot veya foto transistörden oluşur. 2. Yüzey Renklerinin Algılanması: Açık renkli yüzeyler daha fazla ışık yansıtırken, koyu renkli yüzeyler daha az ışık yansıtır. 3. Sinyal Gönderimi: Sensör, yüzeyden aldığı verileri mikrodenetleyiciye (örneğin Arduino) aktarır. 4. Hareket Komutları: Mikrodenetleyici, bu verileri analiz ederek motorlara uygun komutlar gönderir ve robotun çizgiyi takip etmesini sağlar.

N-Queen Problemi, N adet queenin NxN boyutlarındaki bir satranç tahtasına yerleştirilmesi problemidir, böylece hiçbir iki queen birbirini tehdit etmez. Bu problem, queenlerin dikey, yatay ve çapraz olarak hareket edebildiği ve her bir queenin diğerleriyle aynı satır, sütun veya diyagonal üzerinde yer alamayacağı kısıtlamasına sahiptir. Çözüm yöntemleri arasında en yaygın olanı geri izleme (backtracking) algoritmasıdır.

Support Vector Machine (SVM) nasıl çalışır sorusuna dair temel adımlar şunlardır: 1. Veri Hazırlama: SVM, her veri noktasına bir sınıf etiketinin (örneğin pozitif veya negatif) atandığı etiketli eğitim verileri gerektirir. 2. Özellik Çıkarımı: Eğer orijinal veri alanı doğrusal olarak ayrılamıyorsa, SVM verileri ayrılabilir hale geldiği daha yüksek boyutlu bir alana dönüştürmek için çekirdek işlevlerini kullanır. 3. Hiperdüzlem Seçimi: SVM, farklı sınıflardan veri noktalarını en iyi ayıran hiperdüzlemi bulmayı amaçlar. 4. Marj Maksimizasyonu: SVM'nin temel prensibi, hiperdüzlem ile her sınıftan en yakın veri noktaları arasındaki marjı maksimize etmektir. 5. Sınıflandırma: Optimum hiperdüzlem tanımlandıktan sonra, yeni, görünmeyen veri noktalarını hiperdüzleme göre konumlarına göre sınıflandırmak için kullanılabilir.

Support Vector Machine (SVM) algoritmasında denetimli öğrenme algoritması kullanılır.

Yandex'in arama motoru, kullanıcıların web üzerinde arama yapmalarını sağlayan bir bilgi aracıdır ve aşağıdaki adımlarla çalışır: 1. Tarama (Crawling): Yandex'in botları, web sitelerini tarayarak içerikleri ve bağlantıları keşfeder ve toplar. 2. İndeksleme (Indexing): Toplanan içerikler, Yandex'in veritabanına eklenir ve anahtar kelimeler ile diğer faktörlere göre sıralanır. 3. Sorgu İşleme (Query Processing): Kullanıcılar, arama motoruna bir anahtar kelime veya ifade girerek arama yapar. 4. Sıralama (Ranking): Arama motoru, indekslenmiş içerikler arasından en uygun sonuçları, algoritma tarafından belirlenen faktörlere göre sıralar. 5. Sonuçların Sunulması: Sıralanan sonuçlar, kullanıcıya bir sonuçlar sayfasında listelenir ve kullanıcılar istedikleri sayfalara tıklayarak ilgili içeriklere erişebilirler.

Bubble Sort algoritmasının en iyi durum zaman karmaşıklığı O(n)'dir. Bu durum, dizinin zaten sıralı olduğu ve hiçbir elemanın yer değiştirmediği senaryoda gerçekleşir.

Haptik geri bildirim (haptic feedback), kullanıcılara dokunma hissi yoluyla bilgi iletmek için titreşim, kuvvet veya hareket kullanımıdır. Çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Haptik aktüatörler — haptik geri bildirim oluşturmaktan sorumlu bileşenler — sinyal alır. 2. Haptik kontrolörler, gelen sinyali işleyerek aktüatörlerin yoğunluğunu, süresini ve türünü belirler. 3. Sensörler, kullanıcı etkileşimlerini algılar ve verileri kontrolöre iletir. 4. Yazılım algoritmaları, sensör verilerini işleyerek uygun haptik geri bildirimi oluşturur. İki ana haptik geri bildirim türü vardır: - Taktil geri bildirim — cilt üzerinde hissedilen titreşimleri içerir, en yaygın türdür. - Kinestetik geri bildirim — kaslarda ve eklemlerde hissedilen kuvvet ve hareket hissini içerir, daha karmaşıktır ve genellikle robotik ve sanal gerçeklik sistemlerinde kullanılır.

Piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinden kontrollü sınıflandırma işlemi, ENVI 5.4 yazılımı ile en büyük benzerlik algoritması kullanılarak şu şekilde gerçekleştirilir: 1. Eğitim alanlarının belirlenmesi: Çalışma alanına ait yeryüzü karakteristiğini yansıtan örnek bölgeler (test alanlar) seçilir. 2. Özellik dosyalarının oluşturulması: Seçilen kontrol alanlarından, her bir sınıf için ortalama vektör ve kovaryans matrisi hesaplanır. 3. Sınıflandırma: Her bir piksel, hesaplanan olasılık değerlerine göre en çok benzer olduğu sınıfa atanır. Bu yöntem, sınıfların spektral olarak ayrılabildiği durumlarda daha doğru sonuçlar verir.

K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması şu şekilde çalışır: 1. Vektörleştirme: Veri kümesindeki her veri noktası, çok boyutlu bir alanda vektör olarak temsil edilir. 2. Uzaklık Hesaplaması: Yeni bir veri noktasını (sorgu noktası) sınıflandırmak için algoritma, uzaklık işlevini kullanarak sorgu noktası ile veri kümesindeki diğer tüm noktalar arasındaki uzaklığı hesaplar. 3. Komşuları Bulma: Algoritma, hesaplanan mesafelere göre sorgu noktasına en yakın k veri noktalarını (komşular) tanımlar. 4. Tahminde Bulunma: Sınıflandırma için kNN, k komşular arasında en yaygın olan sorgu noktasına sınıf etiketini atar (çoğunluk oyu prensibi).

RNG (Random Number Generator) ve RTG (Rubber Tyred Gantry) farklı kavramlardır. - RNG, rastgele sayılar üreten bir algoritmadır ve genellikle video oyunlarında, kriptografide ve güvenlik sistemlerinde kullanılır. - RTG ise, liman terminallerinde ve konteyner sahalarında kullanılan, lastik tekerleklerle donatılmış bir vinç türüdür.

Derin pekiştirme (deep reinforcement learning), yazılımın ödül ve ceza sistemi kullanılarak zaman içinde kendini geliştirmesini sağlayan bir algoritmadır. Bu yöntemde, bir makineye öğretilmek istenen her başarılı hareket için artı puan, her başarısız hareket için ise eksi puan verilir ve makine, artıları maksimize etmeyi hedefleyerek ilgili hareketi öğrenir.

Pseudorandom Number Generator (PRNG) kullanımı iki adımda gerçekleşir: 1. Tohum Değeri (Seed) Belirleme: PRNG'ye başlangıç noktası olarak bir tohum değeri verilir. 2. Rastgele Sayı Talebi: Tohum değeri değişirse, üretilen sayılar da değişir ve aynı tohum değeri her zaman aynı sayıları üretir. Bazı PRNG kullanım örnekleri: - Windows Komut İstemi: `%RANDOM%` değişkeni, komut istemi başlatıldığında zaman bilgisine göre 0 ile 32767 arasında rastgele bir sayı üretir. - Python: `random` modülü, çeşitli rastgele sayı üretme fonksiyonları sunar. - Java: `RandomGenerator` ve `RandomGeneratorFactory` sınıfları, farklı PRNG algoritmaları kullanarak rastgele sayılar üretir.

Denkleştirici çeşitleri iki ana kategoriye ayrılır: doğrusal ve doğrusal olmayan denkleştiriciler. 1. Doğrusal Denkleştiriciler: Kanalın ideal olmayan frekans cevabını düzeltmek için kullanılır ve en yaygın olarak kullanılan algoritmalar En Küçük Kareler (LMS) ve Öz Yineli En Küçük Kareler (RLS) algoritmalarıdır. 2. Doğrusal Olmayan Denkleştiriciler: Daha karmaşık sinyal işleme teknikleri kullanır ve Volterra filtreler, Yapay Sinir Ağları (ANN), Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP), Radyal Temel Fonksiyonlar (RBF) ağları gibi yöntemleri içerir.

DPG yöntemi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. DPG Cilt Tedavisi: Bu yöntem, cilt gençleştirme, leke azaltma, akne izleri ve cilt tonu düzensizliklerini hafifletmek için kullanılan yenilikçi bir cilt bakım yöntemidir. DPG Cilt Tedavisi Süreci: 1. Cilt yüzeyinde mikro iğneler içeren bir cihazla küçük delikler açılır. 2. Kimyasal peeling uygulanarak cilt yüzeyindeki ölü deri hücreleri ve lekeler temizlenir. 3. Genetik düzenleyici serumlar cilde uygulanarak cildin yenilenme süreci desteklenir ve kollajen üretimi artırılır. 2. Deterministik Policy Gradient (DPG) Algoritması: Bu, pekiştirmeli öğrenme alanında kullanılan bir algoritmadır ve deterministik politikaları ele almak için politika gradient yöntemlerinin çerçevesini genişletir. DPG Algoritmasının Çalışma Prensibi: 1. Politika fonksiyonunun yaklasılması: Derin bir sinir ağı gibi bir fonksiyon yaklasılayıcı, deterministik bir politika fonksiyonunu yaklasılamak için kullanılır. 2. Eylem-değer fonksiyonu tahmini: Seçilen eylemlerin kalitesini değerlendiren bir eylem-değer fonksiyonu tahmin edilir ve eğitilir. 3. Politika parametrelerinin güncellenmesi: Politika parametreleri, beklenen eylem-değerinin daha yüksek olduğu yönde güncellenir.