Haklısın algoritma için kod yazmaya gerek yok, bildiğin gibi 1 byte 8 bitten oluşur her bite ulaşım ve müdahale mümkündür (0,1 dğeri atanabilir, okunabilir) şimdi senin kafanda ne var algoritmanı yaz bakalım yazamıyorsan sil bu konuyu boş yapma.
< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Guest-4D62BFE91 -- 28 Ekim 2020; 1:28:2 >
herkes bir egoztik bir kavrama takılmış kalımış kavramın adı entropi ; ama bu kavramın sıkıştırma sistemleriyle alakası bile yok çünkü ortada nasıl bir yapının nasıl bir süreçte oluşturulacağı bilinmezlik içermektedir.
entropi kavramındaki saf enerjiden türetilen madde formaları için gereken enerji hesaplamalarına göre oluşum süresinde geçen toplam enerji kadar geri dönüşüm enerjisi gerekmektedir ; tezini savunur ve bu mantığa göre sıkıştırma algoritması mantığının kurulması kadar saçma bir şey olamaz.
nedenine gelince 2^XXXXXX dediğiniz zaman bilmem ne kadarlık veriyi şu gördüğünüz dar bir alana sıkıştırmış oluyorsunuz ve çözümüde işlemci bazında çok hızlı bir şekilde gerçekleşiyor. yani felsefe sadece pratiğin uygulama bulamadığı alanlarda mantıkla mantık yürütme yani aslında yarım ilim dir yani bilim değildir.
< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi ProjectMan -- 4 Mayıs 2022; 10:35:26 >
√λ≅X^Y∓Z, denkleminin Türkçe anlamı, λ'nin karekökünün X^Y ± Z'ye yaklaşık olarak eşit olduğudur. Buradaki ≅ sembolü "yaklaşık olarak eşit" anlamına gelir.
X, Y ve Z sabitleridir ve λ'nin değerine göre değişir. Genel olarak, X, λ'nin kareköküne ne kadar yakınsa, approximation o kadar doğru olur. Y ve Z değerleri, approximation hatasını en aza indirmek için seçilir.
√λ≅X^Y∓Z denklemi, herhangi bir λ değeri için square root'u approximate etmek için kullanılabilir. Ancak, approximation'ın accuracy, X, Y ve Z değerlerinin yanı sıra λ değerine de bağlıdır.
Denklem, trial and error, numerical methods ve analytical methods gibi çeşitli yöntemler kullanılarak bulunabilir.
Burada bazı örnekler verilmiştir:
Eğer λ = 1 ise, √λ ≅ 1. X = 1, Y = 0 ve Z = 0 değerlerini kullanarak en doğru approximation'ı elde edebiliriz. Eğer λ = 9 ise, √λ ≅ 3. X = 3, Y = 0.5 ve Z = 0.5 değerlerini kullanarak daha doğru bir approximation elde edebiliriz. Eğer λ = 16 ise, √λ ≅ 4. X = 2, Y = 1 ve Z = 0 değerlerini kullanarak daha doğru bir approximation elde edebiliriz.
Ancak, √λ≅X^Y∓Z denklemi her zaman doğru değildir. Örneğin, λ çok büyük bir sayı ise, approximation hatalı olabilir.
Genel olarak, √λ≅X^Y∓Z denklemi, λ sayısının square root'u için iyi bir approximation'dır. Ancak, approximation'ın accuracy, λ değeri ve X, Y ve Z değerlerine bağlıdır.
-----------------
λ ∈ [(ArgMax⇔>∀xω1)→(ArgMin⇔<∀xω9)]
eşitliği, kuantum hesaplamada kullanılan bir matematiksel denklemdir. Bu denklem, λ'nin, tüm x değerleri için ω1'in maksimum değerinden büyük veya ona eşit ve tüm x değerleri için ω9'un minimum değerinden küçük veya ona eşit olan tüm değerlerin kümesinin bir elemanı olduğunu belirtir.
Denklem, kuantum hesaplama için özel olarak yazılmıştır, ancak daha genel matematiksel terimlere şu şekilde çevrilebilir:
λ ∈ [max(ω1) ∀x] ∩ [min(ω9) ∀x]
Bu denklem, λ'nin, tüm x değerleri için ω1'in maksimum değerinden büyük veya ona eşit olan ve tüm x değerleri için ω9'un minimum değerinden küçük veya ona eşit olan değerlerin kesişim kümesinin bir elemanı olduğunu belirtir.
Başka bir deyişle, denklem, λ'nin tüm x değerleri için ω1 ve ω9'un maksimum ve minimum değerleri arasında olduğunu belirtir.
Bu denklem, kuantum hesaplamada kullanışlıdır, çünkü bir kuantum değişkeninin alabileceği değerlerin aralığını tanımlamak için kullanılabilir. Örneğin, 0 ile 1 arasında herhangi bir değer alabilen bir kuantum değişkeni tanımlamak istiyorsak, λ∈[(0 ∀x) ∩ (1 ∀x)] ifadesini kullanabiliriz.
< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi Guest-4D62BFE91 -- 28 Ekim 2020; 1:28:2 >
Bu mesajda bahsedilenler: @SEO19ProjectManager