Algoritmalar

Dört tekerlekli robotlar, hareket etmek için çeşitli teknolojiler kullanır: 1. Sensörler: Çevresini algılamak için lazer tarayıcılar, kamera sistemleri ve ultrasonik sensörler gibi sensörler kullanır. 2. Aktüatörler: Bacakların hassas kontrolünü sağlar. 3. Yapay Zeka: Gerçek zamanlı çevresel analiz ve karar verme için yapay zeka kullanır. 4. Algoritmalar: Haritalama, yol bulma ve veri analizi gibi algoritmalar ile çalışır. Çalışma prensibi genel olarak şu şekildedir: 1. Robot, düz zeminlerde tekerlekleri ile hızlı hareket eder. 2. Merdivenler ve engeller gibi zorlu koşullarda ayaklarını kullanarak yürür. 3. Topladığı verileri analiz ederek, dinamik durumlara adapte olur ve görevlerini yerine getirir.

Dijital simülasyon ve metasezgisel algoritmaların birleşimi, daha esnek, verimli ve dayanıklı yaklaşımlar sağlayabilir. Bu birleşim şu alanlarda kullanılabilir: - Görüntü füzyonu: Farklı sensörlerden alınan görüntülerin birleştirilmesi, daha anlamlı ve net bilgiler içeren görüntüler elde edilmesini sağlar. - Kredi risk değerlendirmesi: Makine öğrenme yöntemleri ve metasezgisel algoritmaların birlikte kullanımı, kredi başvurularının daha doğru sınıflandırılmasını mümkün kılar. - Optimizasyon problemleri: Metasezgisel algoritmalar, optimizasyon problemlerinin yaklaşık çözümlerini bulmakta son derece etkilidir ve bu algoritmaların seçimi, performansın maksimize edilmesi için daha akıllı hale getirilebilir.

Python için kullanılabilecek bazı algoritmalar şunlardır: 1. Ağaç Gezinme Algoritmaları: Bir ağaç grafiğindeki tüm düğümleri ziyaret etmek için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir formatta düzenlemek için kullanılır. 3. Arama Algoritmaları: Veri yapılarındaki elemanları bulmak için kullanılır. 4. Graph Algoritmaları: Grafikleri kenarlarından dolaşarak derinlemesine (DFS) veya genişliğine (BFS) göre tarar. 5. Makine Öğrenme Algoritmaları: Scikit-learn gibi kütüphaneler aracılığıyla karar ağacı, k-en yakın komşu (KNN), naive bayes gibi algoritmalar uygulanabilir.

Python'da en zor alıştırma olarak değerlendirilebilecek birkaç örnek: 1. Web Scraping: Belirli bir web sitesinden veri çekmek için BeautifulSoup veya Scrapy gibi kütüphaneleri kullanmak. Bu, kütüphanelerin kullanımını ve veri çekme tekniklerini anlamayı gerektirir. 2. Image Processing: PIL veya OpenCV gibi bir kütüphane ile görsel işleme yaparak, resimlerde filtreleme veya nesne tanıma işlemlerini gerçekleştirmek. Bu tür projeler, karmaşık veri yapılarını anlamayı ve uygulama geliştirmeyi sağlar. 3. Algoritma Problemleri: İkili arama, en uzun ortak alt dize bulma veya farklı sıralama algoritmalarını uygulamak gibi problemler. Bu tür alıştırmalar, algoritmik düşünme yeteneğini geliştirir.

Gradyan tabanlı yöntemler, optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan ve parametrelerin güncellenmesini sağlayan algoritmalardır. Başlıca gradyan tabanlı yöntemler şunlardır: 1. Batch Gradient Descent: Tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller. 2. Stochastic Gradient Descent (SGD): Her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller. 3. Mini-Batch Gradient Descent: Eğitim verisini küçük parçalara böler ve her parçadan yararlanarak gradyanı hesaplar. Diğer gradyan tabanlı yöntemler arasında RMSprop, Adam ve Adadelta gibi algoritmalar da bulunur.

DFS (Depth-First Search) ve BFS (Breadth-First Search) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Traversal Düzeni: DFS, bir dalın sonuna kadar inip geri çekilerek derinlere doğru ilerler. 2. Veri Yapısı: DFS, Son Giren İlk Çıkar (LIFO) prensibine göre çalışan bir yığın (stack) kullanır. 3. Hafıza Kullanımı: BFS, her seviyede tüm düğümleri sakladığı için daha fazla hafıza gerektirir. 4. Yol Bulma: BFS, ağırlıksız grafiklerde en kısa yolu garanti eder. 5. Kullanım Alanları: DFS, maze çözme, döngü tespiti ve yazılım bağımlılıklarını analiz etme gibi durumlarda tercih edilir.

Fonksiyonlarda makine yöntemi, matematiksel ve istatistiksel işlemler kullanarak veriler üzerinden çıkarımlar yaparak tahminlerde bulunan makine öğrenmesi algoritmalarını ifade eder. Bu yöntemler, genellikle iki ana kategoriye ayrılır: 1. Danışmanlı (Supervised) Öğrenme: Giriş-çıkış verilerine dayanarak fonksiyonlar oluşturur ve bu fonksiyonlar, bilinen bir sonucu yeni veriler üzerinde tahmin etmek için kullanılır. 2. Danışmansız (Unsupervised) Öğrenme: Sınıf bilgisi olmayan verilerdeki grupları keşfetmeyi hedefler ve verilerin birbirine benzerliğine göre kümeleme yapar. Makine öğrenmesi yöntemleri, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar gibi çeşitli teknikleri içerir.

Destek vektörleri (support vectors), Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmasında, her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marjı veya mesafeyi belirleyen hiperdüzleme en yakın olan veri noktalarıdır. Bu vektörler, hiperdüzlemi tanımlamak için kullanılır ve SVM'nin karar sınırını belirlemesinde kritik bir rol oynar.

Byzantine Fault Tolerance (BFT), dağıtık hesaplama ve blok zinciri teknolojisinde, katılımcıların güvenilmez veya kötü niyetli olabileceği durumlarda uzlaşma sağlama kavramını ifade eder. BFT'nin anlattığı temel konular: - Güvenlik: Yanlış işlem işleme karşı koruma sağlar ve bazı düğümler tehlikeye girse bile ağın bütünlüğünün korunmasını garanti eder. - Güvenilirlik: Düğüm arızaları veya kötü niyetli saldırılara rağmen sürekli sistem çalışmasını sağlar. - Ölçeklenebilirlik: Ağın büyümesine olanak tanıyarak performansı veya güvenliği tehlikeye atmadan ölçeklenebilirliği artırabilir. - Konsensüs Algoritmaları: BFT, düğümlerin sistemin durumu üzerinde anlaşmaya vardığı mekanizmaları içerir. BFT, Bitcoin ve Ethereum gibi kripto para birimlerinin yanı sıra, Hyperledger Fabric gibi kurumsal blockchain çerçevelerinde de uygulanmaktadır.

Büyük O (Big-O) ve küçük o (little-o) farklı matematiksel gösterim türleridir. Büyük O gösterimi, algoritmaların zaman veya bellek gereksinimlerinin, işlenecek veri kümesinin eleman sayısı (n) arttıkça nasıl arttığını açıklayan matematiksel bir gösterimdir. Küçük o gösterimi ise, bir fonksiyonun büyümesinin asimptotik üst sınırının, başka bir fonksiyon cinsinden tanımlanması anlamına gelir ve büyük O gösteriminin aksine, fonksiyonun daha hızlı büyüdüğünü ifade eder.

Quicksort algoritması, böl ve yönet (divide and conquer) prensibini kullanarak bir diziyi sıralar. Algoritmanın çalışma adımları şunlardır: 1. Pivot Seçimi: Diziden bir eleman seçilir ve bu eleman pivot olarak adlandırılır. 2. Bölme (Partitioning): Dizinin geri kalan elemanları pivot ile karşılaştırılır ve pivottan küçük olanlar sol tarafa, büyük olanlar ise sağ tarafa yerleştirilir. 3. Rekürsif Sıralama: Bölme işlemi tamamlandığında, sol ve sağ taraflarda kalan alt diziler üzerinde aynı işlemler rekürsif olarak uygulanır. 4. Sonlandırma: Alt dizilerdeki eleman sayısı bir veya sıfır olana kadar bu işlem devam eder, çünkü bu durumda diziler zaten sıralıdır. Bu adımlar tekrarlandıkça, her bir alt dizi sıralanmış olur ve nihayetinde dizinin tamamı sıralanmış hale gelir.

Quicksort algoritması kararsızdır çünkü eşit anahtar-değer çiftlerinin başlangıçtaki sırasını korumaz.

SSIM (Structural Similarity Index) değeri, iki görüntünün benzerliğini ölçmek için aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır: SSIM = (L C S) / (CL CS SS) Burada: - L: Luminance (parlaklık) terimi. - C: Contrast (kontrast) terimi. - S: Structure (yapı) terimi. - CL, CS ve SS: İlgili terimlerin referans ve bozulmuş sinyallerin standart sapmalarına göre normalleştirilmiş değerleri. SSIM değeri, -1 ile 1 arasında bir aralıkta yer alır; 1, iki görüntünün tamamen benzer olduğunu, 0 ise benzerlik olmadığını gösterir.

Bir sayının asal olup olmadığını anlamak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Doğrudan Bölme Yöntemi: Sayının 2'den başlayarak kendisinden bir önceki sayıya kadar olan sayılara bölünmesi gerekir. 2. Eratosthenes Kalburu: Belirli bir asal sayıya kadar olan tüm sayıları asal ve asal olmayanlar olarak ayırmak için kullanılır. 3. Karekök Yöntemi: Sayının kareköküne kadar olan tüm sayılarla bölünüp bölünmediğine bakılır.

Dinamik programlama, karmaşık problemleri daha küçük, tekrarlayan alt problemlere bölerek çözen bir yöntemdir. Bu yöntemin temel özellikleri şunlardır: - Optimal alt yapı: Problemin optimal çözümü, alt problemlerinin optimal çözümlerinden elde edilebilir. - Üst üste binen alt problemler: Aynı alt problem, hesaplama sürecinde birden çok kez ortaya çıkar ve çözümü yeniden kullanılabilir. Dinamik programlama, aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır: - En kısa yol bulma; - Dizi elemanlarının bir sıraya göre dizilmesi; - RNA dizilerinin yapısal özelliklerinin belirlenmesi; - Yapay zeka uygulamaları.

Evet, Gezgin Satıcı Problemi (GSP) NP-zor bir problemdir.

Divide and Conquer (Böl ve Fethet) ve Dynamic Programming (Dinamik Programlama) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Yaklaşım: - Divide and Conquer: Problemi daha küçük, bağımsız alt problemlere böler ve her birini ayrı ayrı çözer. - Dynamic Programming: Problemi yine daha küçük alt problemlere böler, ancak bu alt problemler örtüşür ve birbirine bağımlıdır. 2. Zaman ve Bellek Kullanımı: - Divide and Conquer: Her alt problemi bağımsız olarak çözdüğü için daha fazla zaman alır ve bellek kullanımı daha azdır. - Dynamic Programming: Daha hızlı ve verimlidir, ancak çözümleri depolamak için daha fazla bellek gerektirir. 3. Uygulama Alanları: - Divide and Conquer: Binary arama, hızlı sıralama, birleştirme sıralama gibi problemlerde kullanılır. - Dynamic Programming: En uzun ortak alt dizi, matris zinciri çarpımı gibi optimizasyon problemlerinde kullanılır.

Playfair algoritması, simetrik şifreleme tekniğine aittir.

Verilen çizge üzerinde çalıştırılan bir Prim algoritmasına ilişkin yanlış ifade, referans düğümün yeşil renk ile vurgulanmasıdır. Prim algoritmasında, her adımda en hafif ayrıt seçilir ve bu ayrıtı bağlayan düğümler işaretlenir.

Bilgisayar Programcılığı bölümünde programlama, veri yapıları ve algoritmalar dersleri genellikle zor olarak değerlendirilir.