- minimum
حدّاقلّ
معنی minimum - جستجوی لغت در جدول جو
- minimum
حدّاقلّ
- minimum
حدّاقلّ، حدّاکثر
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
حدّاقلّ
حدّاقلّ
مقدمه مفهومی
کمینه یک مفهوم بنیادی در ریاضیات است که در حوزه های مختلف علوم کامپیوتر از تحلیل الگوریتم ها تا یادگیری ماشین کاربرد دارد. این مفهوم به همراه ماکزیمم، چهارچوبی برای درک رفتار توابع و سیستم ها ارائه می دهد.
انواع کمینه
1) کمینه مطلق (Global Minimum): کوچک ترین مقدار در کل دامنه 2) کمینه محلی (Local Minimum): کوچک ترین مقدار در یک همسایگی 3) کمینه سخت (Strong Minimum) 4) کمینه ضعیف (Weak Minimum).
کاربردها در علوم کامپیوتر
1) تحلیل پیچیدگی الگوریتم ها (حد پایین) 2) بهینه سازی توابع هزینه در یادگیری ماشین 3) نظریه بازی ها 4) شبکه های کامپیوتری (کمینه مسیر) 5) پایگاه داده (کمینه پرس وجو).
الگوریتم های یافتن کمینه
1) جستجوی خطی 2) گرادیان کاهشی 3) الگوریتم ژنتیک 4) شبیه سازی تبرید 5) روش نیوتن. انتخاب الگوریتم به ماهیت مسئله بستگی دارد.
مثال های عملی
یافتن کمترین مسیر در الگوریتم دایجسترا، کمینه سازی تابع هزینه در رگرسیون خطی، تعیین حد پایین زمان اجرا برای مرتب سازی مقایسه ای (O(n log n)).
چالش ها
1) گرفتار شدن در کمینه های محلی 2) همگرایی کند 3) مشکلات محاسباتی برای توابع پیچیده 4) تعیین کمینه برای توابع ناپیوسته.
روندهای نوین
استفاده از یادگیری تقویتی برای مسائل بهینه سازی پیچیده، الگوریتم های ترکیبی و روش های موازی برای تسریع محاسبات.
نتیجه گیری
درک عمیق مفهوم کمینه و روش های یافتن آن برای طراحی الگوریتم های کارآمد و سیستم های هوشمند ضروری است.
کمینه یک مفهوم بنیادی در ریاضیات است که در حوزه های مختلف علوم کامپیوتر از تحلیل الگوریتم ها تا یادگیری ماشین کاربرد دارد. این مفهوم به همراه ماکزیمم، چهارچوبی برای درک رفتار توابع و سیستم ها ارائه می دهد.
انواع کمینه
1) کمینه مطلق (Global Minimum): کوچک ترین مقدار در کل دامنه 2) کمینه محلی (Local Minimum): کوچک ترین مقدار در یک همسایگی 3) کمینه سخت (Strong Minimum) 4) کمینه ضعیف (Weak Minimum).
کاربردها در علوم کامپیوتر
1) تحلیل پیچیدگی الگوریتم ها (حد پایین) 2) بهینه سازی توابع هزینه در یادگیری ماشین 3) نظریه بازی ها 4) شبکه های کامپیوتری (کمینه مسیر) 5) پایگاه داده (کمینه پرس وجو).
الگوریتم های یافتن کمینه
1) جستجوی خطی 2) گرادیان کاهشی 3) الگوریتم ژنتیک 4) شبیه سازی تبرید 5) روش نیوتن. انتخاب الگوریتم به ماهیت مسئله بستگی دارد.
مثال های عملی
یافتن کمترین مسیر در الگوریتم دایجسترا، کمینه سازی تابع هزینه در رگرسیون خطی، تعیین حد پایین زمان اجرا برای مرتب سازی مقایسه ای (O(n log n)).
چالش ها
1) گرفتار شدن در کمینه های محلی 2) همگرایی کند 3) مشکلات محاسباتی برای توابع پیچیده 4) تعیین کمینه برای توابع ناپیوسته.
روندهای نوین
استفاده از یادگیری تقویتی برای مسائل بهینه سازی پیچیده، الگوریتم های ترکیبی و روش های موازی برای تسریع محاسبات.
نتیجه گیری
درک عمیق مفهوم کمینه و روش های یافتن آن برای طراحی الگوریتم های کارآمد و سیستم های هوشمند ضروری است.
حدّاکثر
حدّاقلّ
حدّاقلّ
به حدّاقلّ، حدّاقلّ
کمترین، حدّاقلّ
نوشیدن، نوشیدنی
کم، حدّاقلّ