Progetti in Algoritmi avanzati

Algoritmi avanzati espande su ciò che viene appreso in una classe introduttivo sull'argomento . In una classe di algoritmi avanzati , insegnanti comunemente assegnare progetti realizzati dagli studenti , perché questo corso è particolarmente adatto per l'apprendimento -by-doing . Tuttavia, gli studenti possono inizialmente non sanno quali sono i possibili progetti specifici per una classe di algoritmi avanzati . Separando le componenti principali di un corso algoritmi avanzati in una piccola serie , lo studente può restringere la selezione e decidere su un argomento adatto . Big- O calcoli

algoritmi avanzati gli studenti dovrebbero avere familiarità con big -o notazione , che permette di calcolare un limite asintotico superiore su una funzione algoritmica . Questo si riferisce al tempo massimo di funzionamento di un algoritmo . Big- O calcoli consentono di descrivere tempo di esecuzione di un algoritmo attraverso un calcolo matematico . Pertanto , dal punto di vista delle funzioni big -o , il progetto può essere un confronto tra diversi algoritmi , mostrando che sono più veloci e che sono più lenti .

Efficienza Incrementi

Nessun algoritmo è perfetto . Come avete probabilmente visto nello studio di algoritmi , ci sono molti algoritmi con lo stesso scopo ultimo , come l'ordinamento o la ricerca . Tuttavia , alcuni algoritmi sono più efficienti sia in termini di tempo di esecuzione o l'uso delle risorse . Ci sono molti diversi algoritmi che fanno la stessa cosa, perché i matematici e gli scienziati informatici hanno analizzato gli algoritmi esistenti , in cerca di difetti. Condurre un'analisi simile per il progetto , dimostrando come un particolare algoritmo può essere migliorato in un modo o sottolineando i suoi difetti .
Machine Learning

Apprendimento automatico costituito da un relativamente nuovo insieme di algoritmi . Questi algoritmi sono particolarmente speciali in quanto non richiedono un umano avere il controllo completo . Gli algoritmi di apprendimento automatico conoscere come funzionano, migliorando con il tempo . Questo meccanismo di apprendimento avviene attraverso la raccolta di nuove informazioni , che migliora la precisione della macchina su previsioni future . Per un progetto più moderno , concentrarsi su questo insieme di algoritmi , discutendo i loro vantaggi e svantaggi o la loro applicazione ai dati. Due degli algoritmi più comuni di apprendimento automatico sono support vector machines e le reti neurali .
P = NP

Il P = problema NP in algoritmi è forse il più importante e problema più discussi nel campo . "P " e " NP " stand per le classi di domande che possono essere risolti in tempo polinomiale e verificabili in tempo polinomiale , rispettivamente. Tale questione si chiede in sostanza se le soluzioni che sono facili da verificare sono anche facili da trovare. Questo problema ha creato un sacco di discussioni e può essere al centro di un progetto algoritmo avanzato . Scopri come il problema sorto , come gli scienziati stanno andando di risolvere il problema o quello che si pensa è la risposta possibile .