Algorithms for_factoring_polynomials/Irreducible polynomial

_ফ্যাক্টরিং_পলিনোমিয়ালস / অলৌকিক বহুভিত্তিক জন্য অ্যালগরিদম: গণিতে, একটি অপরিবর্তনীয় বহুপদী প্রায় বলাই যায়, এমন একটি বহুবচন যা দুটি অ-ধ্রুবক বহুবর্ষের উত্পাদনে সঞ্চারিত হতে পারে না। অপরিবর্তনযোগ্যতার সম্পত্তি সম্ভাবনাময় কারণগুলির জন্য গৃহীত গুণাগুণগুলির প্রকৃতির উপর নির্ভর করে, যে ক্ষেত্র বা আংটি যেখানে বহুপদী এবং তার সম্ভাব্য কারণগুলির গুণফলগুলি বিবেচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, বহুবর্ষীয় x 2 - 2 একটি পূর্ণসংখ্যা সহগ সহ একটি বহুভুজ, তবে, যেমন প্রতিটি পূর্ণসংখ্যাও একটি আসল সংখ্যা, এটি বাস্তব সহগের সাথে একটি বহুপদীও। যদি এটি পূর্ণসংখ্যার সহগগুলির সাথে বহুপদী হিসাবে বিবেচনা করা হয় তবে এটি অপ্রতিস্রাব্য but যদি এটি বাস্তব সহগের সাথে বহুভুজ হিসাবে বিবেচিত হয়। কেউ বলে যে বহুবর্ষীয় x 2 - 2 পূর্ণসংখ্যার চেয়ে অপরিবর্তনীয় তবে বাস্তবের উপরে নয়।
_ফাইন্ডিং_ ইউক্লিডিয়ান_মিনিমাম_স্প্যানিং_সাইড_ইন_টুই_ ডাইমেনশনস / ইউক্লিডিয়ান ন্যূনতম বিস্তৃত গাছের জন্য অ্যালগরিদম: ইউক্লিডিয়ান ন্যূনতম স্প্যানিং ট্রি বা ইএমএসটি হ'ল বিমানে একটি এন পয়েন্টের একটি ন্যূনতম স্প্যানিং ট্রি, যেখানে প্রতিটি জোড় পয়েন্টের মধ্যে প্রান্তের ওজন এই দুটি পয়েন্টের মধ্যে ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব। সহজ কথায়, একটি ইএমএসটি লাইনগুলি ব্যবহার করে বিন্দুগুলির একটি সেটকে সংযুক্ত করে যাতে সমস্ত লাইনের মোট দৈর্ঘ্য হ্রাস করা হয় এবং লাইনগুলি অনুসরণ করে অন্য কোনও থেকে কোনও বিন্দুর কাছে পৌঁছানো যায়।
_ফাইন্ডিং_ক্যাপাসিটেড_ মিনিমাম_স্প্যানিং_ট্রি / ক্যাপাসিটেড নূন্যতম বিস্তৃত গাছের জন্য অ্যালগরিদম: ক্যাপাসিটেড সর্বনিম্ন স্প্যানিং ট্রি হ'ল গ্রাফের একটি ন্যূনতম ব্যয় বিস্তৃত গাছ যা একটি মনোনীত রুট নোডযুক্ত এবং ক্ষমতা সীমাবদ্ধতা সন্তুষ্ট । ক্ষমতা সীমাবদ্ধতাটি নিশ্চিত করে যে রুট নোডের সমস্ত সাবট্রির ঘটনা এর চেয়ে বেশি কিছু নেই নোড যদি গাছের নোডের ওজন থাকে তবে সক্ষমতা বাধাকে নিম্নরূপ ব্যাখ্যা করা যেতে পারে: যে কোনও সাবট্রিতে ওজনের যোগফলের চেয়ে বড় হওয়া উচিত না । উপগ্রহগুলি মূল নোডের সাথে সংযুক্ত প্রান্তগুলিকে গেটস বলা হয়। অনুকূল সমাধান সন্ধান করা এনপি-হার্ড।	ক্যাপাসিটেড সর্বনিম্ন স্প্যানিং ট্রি হ'ল গ্রাফের একটি ন্যূনতম ব্যয় বিস্তৃত গাছ যা একটি মনোনীত রুট নোডযুক্ত
_ফাইন্ডিং_মিনিমাম_স্প্যানিং_টিরিজ / ন্যূনতম বিস্তৃত গাছের জন্য অ্যালগরিদম: একটি সর্বনিম্ন স্প্যানিং ট্রি ( এমএসটি ) বা ন্যূনতম ওজন বিস্তৃত গাছ হ'ল কোনও সংযুক্ত, প্রান্ত-ওজনযুক্ত পুনঃনির্দেশিত গ্রাফের প্রান্তের একটি উপসেট যা কোনও চক্র ছাড়াই এবং সর্বনিম্ন সম্ভাব্য সর্বমোট ওজন সহ সমস্ত কোণকে এক সাথে সংযুক্ত করে। এটি একটি বিস্তৃত গাছ, যার প্রান্তের ওজনের যোগফল যতটা সম্ভব ছোট small আরও সাধারণভাবে, যে কোনও প্রান্ত-ওজনযুক্ত অপরিবর্তিত গ্রাফের সর্বনিম্ন ছড়িয়ে পড়া বন থাকে , যা সংযুক্ত উপাদানগুলির জন্য ন্যূনতম বিস্তৃত গাছগুলির একটি ইউনিয়ন।
_ফিংগারপ্রিন্ট_রোগ্য / আঙ্গুলের ছাপের জন্য অ্যালগরিদম: একটি আঙুলের ছাপটি এমন একটি ছাপ যা মানুষের আঙুলের ঘর্ষণ ছড়িয়ে পড়ে। কোনও অপরাধের দৃশ্য থেকে আংশিক আঙুলের ছাপ পুনরুদ্ধার ফরেনসিক বিজ্ঞানের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি। আঙুলের আর্দ্রতা এবং গ্রীস ফলস্বরূপ গ্লাস বা ধাতুর মতো পৃষ্ঠগুলিতে আঙুলের ছাপ দেয়। পুরো আঙুলের ছাপগুলির ইচ্ছাকৃত ছাপগুলি কালি বা ত্বকের ঘর্ষণের শিখর থেকে ত্বকের সরু পৃষ্ঠ যেমন কাগজের মতো কোনও মসৃণ পৃষ্ঠে স্থানান্তরিত অন্যান্য পদার্থের মাধ্যমে পাওয়া যায়। ফিঙ্গারপ্রিন্ট রেকর্ডগুলিতে আঙুল এবং থাম্বগুলির সর্বশেষ যুগ্মে প্যাড থেকে ছাপ থাকে তবে ফিঙ্গারপ্রিন্ট কার্ডগুলি সাধারণত আঙুলের নীচের অংশের অংশগুলি রেকর্ড করে।
_ফর্মাল_সেপ্ট_অ্যানালাইসিস / আনুষ্ঠানিক ধারণা বিশ্লেষণের জন্য অ্যালগরিদম: ফর্মাল কনসেপ্ট অ্যানালাইসিস ( এফসিএ ) হ'ল অবজেক্ট এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির সংগ্রহ থেকে একটি ধারণা হায়ারার্কি বা আনুষ্ঠানিক অনটোলজি অর্জনের মূলত উপায়। শ্রেণিবদ্ধ প্রতিটি ধারণাগুলি বৈশিষ্ট্যের কিছু সেট ভাগ করে নেওয়া অবজেক্টগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে; এবং স্তরক্রমের প্রতিটি উপ-ধারণাটি তার উপরের ধারণাগুলিতে অবজেক্টগুলির একটি উপসেট উপস্থাপন করে। এই শব্দটি ১৯৮১ সালে রুডলফ উইল দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল এবং তা জালিয়াতির গাণিতিক তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে এবং সেটগুলি অর্ডার করেছিল যা ১৯৩০ এর দশকে গ্যারেট বিরখফ এবং অন্যান্যরা বিকাশ করেছিলেন।
_স্টেচার_রেকগনিশন / অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি: এর জন্য অ্যালগরিদম গণিতের অ্যালগোরিদমের মাধ্যমে মানব অঙ্গভঙ্গিকে ব্যাখ্যা করার লক্ষ্য নিয়ে কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ভাষা প্রযুক্তির অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি একটি বিষয়। এটি কম্পিউটার দর্শনের একটি উপশৃঙ্খলা। অঙ্গভঙ্গিগুলি যে কোনও শারীরিক গতি বা অবস্থা থেকে উদ্ভূত হতে পারে তবে সাধারণত মুখ বা হাত থেকে উত্পন্ন হয়। ক্ষেত্রের বর্তমান ফোকাসগুলির মধ্যে মুখ এবং হাতের অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি থেকে আবেগ স্বীকৃতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ব্যবহারকারীরা শারীরিকভাবে স্পর্শ না করেই ডিভাইসগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে বা তাদের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে সহজ অঙ্গভঙ্গি ব্যবহার করতে পারেন। সাইন ল্যাঙ্গুয়েজের ব্যাখ্যার জন্য ক্যামেরা এবং কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অনেকগুলি দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করা হয়েছে। তবে ভঙ্গিমা, গাইট, প্রক্সিমিক্স এবং মানব আচরণগুলি সনাক্তকরণ এবং স্বীকৃতিও অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি কৌশলগুলির বিষয়বস্তু G অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি কম্পিউটারগুলির পক্ষে মানবদেহের ভাষা বোঝার জন্য একটি উপায় হিসাবে দেখা যেতে পারে, এইভাবে মেশিনগুলির মধ্যে আরও সমৃদ্ধ সেতু তৈরি করা যায় computers এবং মানুষ আদিম পাঠ্য ব্যবহারকারী ইন্টারফেস বা এমনকি জিইউআই, যা এখনও ইনপুটের সিংহভাগ সীমাবদ্ধ করে এবং কোনও যান্ত্রিক ডিভাইস ছাড়াই স্বাভাবিকভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে। অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি ধারণাটি ব্যবহার করে, এই পয়েন্টে একটি আঙুল দেখানো সম্ভব সেই অনুযায়ী চলবে। এটি ডিভাইসগুলিতে যেমন এবং এমনকি অপ্রয়োজনীয়গুলিতে প্রচলিত ইনপুট তৈরি করতে পারে।
_গ্লোবাল_লিউমিনেশন / গ্লোবাল আলোকসজ্জার জন্য অ্যালগোরিদম: গ্লোবাল আলোকসজ্জা ( জিআই ) বা অপ্রত্যক্ষ আলোকসজ্জা , থ্রিডি কম্পিউটার গ্রাফিক্সে ব্যবহৃত একটি অ্যালগোরিদম যা 3 ডি দৃশ্যে আরও বাস্তবসম্মত আলোক সংযোজন করতে বোঝানো হয়। এই জাতীয় অ্যালগরিদমগুলি কেবলমাত্র আলোক উত্স থেকে সরাসরি আসে এমন আলোকেই বিবেচনা করে না, তবে পরবর্তী ক্ষেত্রেও একই উত্স থেকে আলোক রশ্মি দৃশ্যের অন্যান্য পৃষ্ঠগুলি দ্বারা প্রতিফলিত হয়, তা প্রতিফলিত হয় বা না।
_গ্রাফিক_ক্লোরিং / গ্রাফের রঙের জন্য অ্যালগরিদম: গ্রাফ তত্ত্বে, গ্রাফ কালারিং গ্রাফ লেবেলিংয়ের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে; এটি গ্রাফের উপাদানগুলিকে নির্দিষ্ট প্রতিবন্ধকতার বিষয় হিসাবে traditionতিহ্যগতভাবে "রঙ" নামে পরিচিত লেবেলের একটি কার্যভার। এর সর্বাধিক আকারে এটি কোনও গ্রাফের শীর্ষকে রঙ করার এমন একটি উপায় যা কোনও দুটি সংলগ্ন উলম্ব একই রঙের নয়; একে ভার্টেক্স রঙ বলা হয়। একইভাবে, একটি প্রান্ত রঙ প্রতিটি প্রান্তে একটি রঙ নির্ধারণ করে যাতে কোনও দুটি সংলগ্ন প্রান্ত একই রঙের নয় এবং পরিকল্পনাকার গ্রাফের একটি মুখ বর্ণ প্রতিটি মুখ বা অঞ্চলকে একটি রঙ নির্ধারণ করে যাতে সীমানা ভাগ করে নেওয়া কোনও দুটি মুখের একটি না থাকে একই রং.
_মেজ_কম্প্রেশন / চিত্র সংক্ষেপণের জন্য অ্যালগরিদম: চিত্র সংক্ষেপণ হ'ল স্টোরেজ বা সংক্রমণগুলির জন্য তাদের ব্যয় হ্রাস করার জন্য ডিজিটাল চিত্রগুলিতে প্রয়োগ করা এক ধরণের ডেটা সংক্ষেপণ। অন্যান্য ডিজিটাল ডেটার জন্য ব্যবহৃত জেনেরিক ডেটা সংকোচন পদ্ধতির তুলনায় উচ্চতর ফলাফল প্রদানের জন্য অ্যালগরিদমগুলি ভিজ্যুয়াল উপলব্ধি এবং চিত্রের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যগুলির সুবিধা নিতে পারে।
_মেজ_প্রসেসিং / অ্যালগরিদমের তালিকা: নীচে প্রত্যেকটির জন্য এক-লাইন বর্ণনার পাশাপাশি অ্যালগরিদমের তালিকা রয়েছে ।
_মেজ_সেসিফিকেশন / চিত্র সংশোধন এর জন্য অ্যালগরিদম: চিত্র সংশোধন একটি রূপান্তর প্রক্রিয়া যা একটি সাধারণ চিত্র সমতলে চিত্র প্রজেক্ট করতে ব্যবহৃত হয়। এই প্রক্রিয়াটিতে স্বাধীনতার কয়েকটি ডিগ্রি রয়েছে এবং চিত্রগুলিকে সাধারণ বিমানে রূপান্তর করার জন্য রয়েছে অনেক কৌশল। এটি চিত্রগুলির মধ্যে মিলের পয়েন্টগুলি খুঁজে পাওয়ার সমস্যাটিকে সহজ করতে কম্পিউটার স্টেরিও ভিশনে ব্যবহৃত হয়। এটি ভৌগলিক তথ্য সিস্টেমে একাধিক দৃষ্টিকোণ থেকে নেওয়া চিত্রগুলিকে একটি সাধারণ মানচিত্রের সমন্বয় ব্যবস্থাতে মার্জ করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
_মেজ_স্কেলিং / চিত্র স্কেলিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: কম্পিউটার গ্রাফিক্স এবং ডিজিটাল ইমেজিংয়ে, চিত্র স্কেলিংটি ডিজিটাল চিত্রের আকার পরিবর্তনকে বোঝায়। ভিডিও প্রযুক্তিতে, ডিজিটাল উপাদানের বিবর্ধনকে আপস্কেলিং বা রেজোলিউশন বৃদ্ধি হিসাবে পরিচিত known
_মেজ_স্টিচিং / চিত্র স্টিচিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: চিত্রের সেলাই বা ফটো স্টিচিং একটি বিভাগযুক্ত প্যানোরামা বা উচ্চ-রেজোলিউশন চিত্র তৈরি করতে ওভারল্যাপিং ক্ষেত্রের সাথে একাধিক ফটোগ্রাফিক চিত্র একত্রিত করার প্রক্রিয়া। কম্পিউটার সফ্টওয়্যার ব্যবহারের মাধ্যমে সাধারণত সম্পাদিত হয়, ইমেজ স্টিচিংয়ের বেশিরভাগ পদ্ধতির জন্য ইমেজ এবং অভিন্ন এক্সপোজারগুলির মধ্যে প্রায় সঠিক ওভারল্যাপগুলির প্রয়োজন হয় বিরামবিহীন ফলাফলগুলি তৈরি করার জন্য, যদিও কিছু স্টিচিং অ্যালগরিদম আসলে ওভারল্যাপের অঞ্চলে উচ্চ-গতিশীল-রেঞ্জ ইমেজিং করে আলাদাভাবে প্রকাশিত চিত্রগুলি থেকে উপকৃত হয় । কিছু ডিজিটাল ক্যামেরা অভ্যন্তরীণভাবে তাদের ফটোগুলি সেলাই করতে পারে।
_আন্টিগার_প্রগ্রামিং / ইন্টিজার প্রোগ্রামিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: একটি পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং সমস্যা হল গাণিতিক অপ্টিমাইজেশন বা সম্ভাব্যতা প্রোগ্রাম যা কিছু বা সমস্ত ভেরিয়েবলকে পূর্ণসংখ্যা হিসাবে সীমাবদ্ধ। অনেক সেটিংসে এই শব্দটি পূর্ণসংখ্যার লিনিয়ার প্রোগ্রামিং (আইএলপি) বোঝায়, যেখানে উদ্দেশ্যগত কার্য এবং সীমাবদ্ধতা লিনিয়ার হয় are
আইসোটোনিক_গ্রেশন / আইসোটোনিক রিগ্রেশন এর জন্য অ্যালগরিদম: পরিসংখ্যানগুলিতে, আইসোটোনিক রিগ্রেশন বা মনোোটোনিক রিগ্রেশন হ'ল ফ্রি-ফর্ম লাইনটি পর্যবেক্ষণের অনুক্রমের সাথে ফিট করার কৌশলটি যেমন ফিটেড লাইনটি সর্বত্র হ্রাস পাচ্ছে না, এবং পর্যবেক্ষণের যতটা সম্ভব তার কাছাকাছি অবস্থিত।
_তেম_ট্রি_অ্যানালাইসিস / আইটেম ট্রি বিশ্লেষণের জন্য অ্যালগরিদম: আইটেম ট্রি অ্যানালাইসিস ( আইটিএ ) একটি ডেটা অ্যানালিটিকাল পদ্ধতি যা কোন প্রশ্নাবলীর আইটেমগুলিতে অহিরার্কিকাল কাঠামো গঠনের অনুমতি দেয় বা পর্যবেক্ষণের প্রতিক্রিয়াগুলি থেকে পরীক্ষা করে। ধরে নিন যে এম মিটার আইটেমগুলির সাথে আমাদের একটি প্রশ্নপত্র রয়েছে এবং এই আইটেমগুলির প্রতিটির বিষয়গুলি ইতিবাচক (1) বা নেতিবাচক (0) থাকতে পারে, আইটেমগুলি দ্বিদ্বৈতভাবে। যদি এন বিষয়গুলি আইটেমগুলির উত্তর দেয় তবে এটি মি কলাম এবং এন সারিগুলির সাথে বাইনারি ডেটা ম্যাট্রিক্স ডি-এর ফলাফল this এই ডেটা ফর্ম্যাটটির সাধারণ উদাহরণগুলি পরীক্ষার আইটেম যা বিষয়গুলি দ্বারা (1) বা ব্যর্থ (0) সমাধান করা যায়। অন্যান্য সাধারণ উদাহরণগুলি প্রশ্নোত্তরগুলি যেখানে আইটেমগুলি স্ট্যাটমেন্টগুলির সাথে বিষয়গুলি (1) সম্মতি দিতে পারে বা (0) সাথে একমত হতে পারে না। আইটেমগুলির বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে এটি সম্ভব যে anitem j এর কোনও বিষয়ের প্রতিক্রিয়া তাকে অন্য আইটেমের জন্য বা তার প্রতিক্রিয়াগুলি নির্ধারণ করে। এটি উদাহরণস্বরূপ, সম্ভব থাটাচ বিষয় যিনি আইটেম জে সম্মত হন তিনি আইটেম i এও সম্মত হন। এই ক্ষেত্রে আমরা বলি যে আইটেম জে আইটেমটি বোঝায় i । একটি আইটিএর লক্ষ্য হ'ল ডেটা সেট ডি থেকে এই জাতীয়তাবাদী প্রভাবগুলি উদ্ঘাটন করা।
_ক-মানে_ক্লাস্টারিং / কে-মানে ক্লাস্টারিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: কে- মিন্স ক্লাস্টারিং ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশনের একটি পদ্ধতি, মূলত সিগন্যাল প্রসেসিং থেকে, যার লক্ষ্য কে ক্লাস্টারগুলিতে এন পর্যবেক্ষণকে ভাগ করা হয় যেখানে প্রতিটি পর্যবেক্ষণটি ক্লাস্টারের নিকটতম গড়যুক্ত, ক্লাস্টারের প্রোটোটাইপ হিসাবে পরিবেশন করে। এর ফলে ভোরোনাই কোষগুলিতে ডেটা স্পেসের বিভাজন ঘটে। কে- মীন ক্লাস্টারিং-ক্লাস্টারের বৈচিত্রগুলি হ্রাস করে, তবে নিয়মিত ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব নয়, যা ওয়েবারের সমস্যা হতে পারে: গড়টি স্কোয়ার ত্রুটিগুলি অনুকূল করে, যেখানে কেবল জ্যামিতিক মধ্যম ইউক্যালিডিয়ান দূরত্বকে হ্রাস করে। উদাহরণস্বরূপ, কে-মিডিয়ান এবং কে-মেডোইড ব্যবহার করে আরও ভাল ইউক্লিডিয়ান সমাধানগুলি পাওয়া যায়।
_লাইনার_প্রগ্রামিং / লিনিয়ার প্রোগ্রামিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: লিনিয়ার প্রোগ্রামিং এমন একটি পদ্ধতি যা গাণিতিক মডেলটির সর্বোত্তম ফলাফল অর্জন করার জন্য যার প্রয়োজনীয়তাগুলি লিনিয়ার সম্পর্ক দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। লিনিয়ার প্রোগ্রামিং গাণিতিক প্রোগ্রামিংয়ের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে।
_লসলেস_ডাটা_কম্প্রেশন / ডেটা সংকোচনের জন্য অ্যালগরিদম: সংকেত প্রক্রিয়াকরণে, ডেটা সংক্ষেপণ , উত্স কোডিং বা বিট-রেট হ্রাস হ'ল মূল উপস্থাপনার চেয়ে কম বিট ব্যবহার করে তথ্য এনকোডিংয়ের প্রক্রিয়া। যে কোনও বিশেষ সংকোচন হয় ক্ষয়ক্ষতিহীন বা ক্ষতিহীন। ক্ষতিহীন সংক্ষেপণ পরিসংখ্যানগত অপ্রয়োজনীয়তা চিহ্নিতকরণ এবং নির্মূল করে বিট হ্রাস করে। লসলেস সংকোচনে কোনও তথ্য হারিয়ে যায় না। লসী কম্প্রেশন অপ্রয়োজনীয় বা কম গুরুত্বপূর্ণ তথ্য সরিয়ে বিট হ্রাস করে। সাধারণত, একটি ডিভাইস যা ডেটা সংক্ষেপণ সম্পাদন করে তাকে এনকোডার হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং এমন একটি যা ডিকোডার হিসাবে প্রক্রিয়াটির বিপরীত (ডিকম্প্রেশন) সম্পাদন করে।
_ম্যাট্রিক্স_কম্পশন / ম্যাট্রিক্স সমাপ্তির জন্য অ্যালগরিদম: আংশিকভাবে পর্যবেক্ষণ করা ম্যাট্রিক্সের অনুপস্থিত এন্ট্রিগুলি পূরণ করার কাজটি ম্যাট্রিক্স সমাপ্তি । ডেটাসেটের বিস্তৃত পরিসীমা প্রাকৃতিকভাবে ম্যাট্রিক্স আকারে সংগঠিত। একটি উদাহরণ মুভি-রেটিং ম্যাট্রিক্স, যেমন নেটফ্লিক্স সমস্যায় দেখা যায়: একটি রেটিং ম্যাট্রিক্স দেওয়া হয়েছে যাতে প্রতিটি প্রবেশ চলচ্চিত্রের রেটিং উপস্থাপন করে গ্রাহক দ্বারা , গ্রাহক যদি সিনেমা দেখেছি এবং অন্যথায় অনুপস্থিত, গ্রাহকদের পরবর্তী কী দেখতে হবে সে সম্পর্কে ভাল সুপারিশ করার জন্য আমরা অবশিষ্ট এন্ট্রিগুলির পূর্বাভাস দিতে চাই। আর একটি উদাহরণ শব্দ-নথি ম্যাট্রিক্স: নথি সংগ্রহের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত শব্দের ফ্রিকোয়েন্সিগুলি ম্যাট্রিক্স হিসাবে উপস্থাপিত হতে পারে, যেখানে প্রতিটি এন্ট্রি নির্দেশিত নথিতে সংশ্লিষ্ট শব্দটি প্রদর্শিত হওয়ার সংখ্যার সাথে সামঞ্জস্য হয়।
_ম্যাট্রিক্স_ইনভার্শন / ইনভারটিবল ম্যাট্রিক্সের জন্য অ্যালগরিদম: রৈখিক বীজগণিত, একটি এন বাই এন বর্গাকার ম্যাট্রিক্সের একটি বিপরীত বলা হয়, যদি অস্তিত্ব আছে একটি N- বাই এন বর্গাকার ম্যাট্রিক্সের B এমন যেন	রৈখিক বীজগণিত, একটি এন বাই এন বর্গাকার ম্যাট্রিক্সের একটি বিপরীত বলা হয়, যদি অস্তিত্ব আছে একটি N- বাই এন বর্গাকার ম্যাট্রিক্সের B এমন যেন
_ম্যাট্রিক্স_ মাল্টিপ্লিকেশন / ম্যাট্রিক্সের গুণনের অ্যালগরিদম: যেহেতু অনেকগুলি সংখ্যার অ্যালগরিদমে ম্যাট্রিক্সের গুণটি এমন একটি কেন্দ্রীয় ক্রিয়াকলাপ, ম্যাট্রিক্সের গুণিতকরণ অ্যালগরিদমকে দক্ষ করে তুলতে অনেক কাজ ব্যয় করা হয়েছে। বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি সহ অনেক ক্ষেত্রে এবং গণমাধ্যমের সমস্যাগুলিতে ম্যাট্রিক্স গুণনের অ্যাপ্লিকেশনগুলি পাওয়া যায় এবং গ্রাফের মাধ্যমে পাথ গণনা করার মতো মনে হচ্ছে অপ্রাসঙ্গিক সমস্যাগুলিতে। সমান্তরাল এবং বিতরিত সিস্টেম সহ বিভিন্ন ধরণের হার্ডওয়্যারগুলিতে মেট্রিকগুলি গুণিত করার জন্য অনেকগুলি বিভিন্ন অ্যালগরিদম ডিজাইন করা হয়েছে, যেখানে গণনা সংক্রান্ত কাজ একাধিক প্রসেসরের উপর বিস্তৃত।
_মোশন_টিস্টেমেশন / মোশন অনুমানের জন্য অ্যালগোরিদম: মোশন অনুমানটি মোশন ভেক্টরগুলি নির্ধারণের প্রক্রিয়া যা এক 2 ডি চিত্র থেকে অন্যটিতে রূপান্তরকে বর্ণনা করে; সাধারণত একটি ভিডিও ক্রমের নিকটবর্তী ফ্রেমগুলি থেকে। গতিটি তিন মাত্রায় হওয়ায় এটি একটি অসুবিধাজনক সমস্যা, তবে চিত্রগুলি 2 ডি প্লেনে 3 ডি দৃশ্যের অভিক্ষেপ। মোশন ভেক্টরগুলি পুরো ইমেজ বা নির্দিষ্ট অংশগুলির সাথে সম্পর্কিত হতে পারে যেমন আয়তক্ষেত্রাকার ব্লক, স্বেচ্ছাকৃতির আকারের প্যাচগুলি বা প্রতি পিক্সেল এমনকি। মোশন ভেক্টরগুলি কোনও অনুবাদক মডেল বা অন্য অনেক মডেল দ্বারা উপস্থাপিত হতে পারে যা বাস্তব ভিডিও ক্যামেরার গতি অনুমান করতে পারে, যেমন তিনটি মাত্রায় ঘোরানো এবং অনুবাদ এবং জুম।
মোশন_প্ল্যানিং / মোশন পরিকল্পনার জন্য অ্যালগরিদম: মোশন প্ল্যানিং , এছাড়াও পাথ প্ল্যানিং হ'ল বৈধ কনফিগারেশনের ক্রম যা একটি উত্স থেকে গন্তব্যে স্থানান্তরিত করে তার সিকোয়েন্স খুঁজে পেতে একটি গণ্য সমস্যা। শব্দটি গণ্য জ্যামিতি, কম্পিউটার অ্যানিমেশন, রোবোটিকস এবং কম্পিউটার গেমগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
_মলিটলাইনার_সুবস্পেস_এলর্নিং / মাল্টলাইনারি সাবস্পেস লার্নিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: মাল্টলাইনারি সাবস্পেস লার্নিং মাত্রিকতা হ্রাস করার একটি পদ্ধতির। মাত্রা হ্রাস এমন একটি ডেটা টেনসারের উপর সম্পাদন করা যেতে পারে যার পর্যবেক্ষণগুলি ভেক্টরাইজড এবং ডেটা টেনসর হিসাবে সংগঠিত করা হয়েছে, বা যাদের পর্যবেক্ষণগুলি ম্যাট্রিক যা ডেটা টেনসর হিসাবে সংযুক্ত করা হয়। এখানে ডেটা টেনারগুলির কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে যার পর্যবেক্ষণগুলি ভেক্টরাইজড রয়েছে বা যার পর্যবেক্ষণগুলি ম্যাট্রিক্সগুলি ডেটা টেনসর ইমেজ (2D / 3 ডি), ভিডিও সিকোয়েন্স (3 ডি / 4 ডি) এবং হাইপারস্পেকট্রাল কিউবস (3 ডি / 4 ডি) এর সাথে মিলিত হয়েছে।
_মাল্টিপল_ইনস্ট্যান্স_আলাইনিং / একাধিক উদাহরণ শেখার জন্য অ্যালগরিদম: মেশিন লার্নিংয়ে, মাল্টিপল-ইনস্ট্যান্স লার্নিং (মিল) হ'ল এক ধরণের তদারকি করা শিক্ষণ learning পৃথকভাবে লেবেলযুক্ত উদাহরণগুলির সেট পাওয়ার পরিবর্তে, শিক্ষানবিস একটি লেবেলযুক্ত ব্যাগের একটি সেট পান, যার প্রত্যেকটিতে বহু উদাহরণ রয়েছে। একাধিক-উদাহরণ বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণের সাধারণ ক্ষেত্রে, কোনও ব্যাগের সমস্ত দৃষ্টান্ত negativeণাত্মক হলে negativeণাত্মক লেবেলযুক্ত হতে পারে। অন্যদিকে, কোনও ব্যাগের মধ্যে যদি কমপক্ষে একটি উদাহরণ থাকে যা ইতিবাচক হয় তবে ইতিবাচক লেবেলযুক্ত। লেবেলযুক্ত ব্যাগের সংগ্রহ থেকে, শিক্ষার্থী হয় (i) এমন একটি ধারণা প্ররোচিত করার চেষ্টা করে যা স্বতন্ত্র উদাহরণগুলি সঠিকভাবে লেবেল করবে বা (ii) ধারণাটি প্ররোচিত না করে কীভাবে ব্যাগগুলি লেবেল করতে শিখবে।
_মাল্টিপল_কার্নেল_অলর্নিং / একাধিক কার্নেল শেখার জন্য অ্যালগরিদম: একাধিক কার্নেল লার্নিং বলতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতির একটি সেট বোঝায় যা কার্নেলের একটি পূর্বনির্ধারিত সেট ব্যবহার করে এবং অ্যালগরিদমের অংশ হিসাবে কার্নেলের একটি অনুকূল লিনিয়ার বা অ-লিনিয়ার সংমিশ্রণ শিখবে। একাধিক কার্নেল লার্নিং ব্যবহার করার কারণগুলির মধ্যে রয়েছে: ক) বড় কার্নেল থেকে অনুকূল কার্নেল এবং পরামিতিগুলির জন্য নির্বাচন করার ক্ষমতা, আরও বেশি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেশিন শেখার পদ্ধতি ব্যবহারের সময় কার্নেল নির্বাচনের কারণে পক্ষপাত হ্রাস করা এবং খ) বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংযুক্ত করে যে মিলের বিভিন্ন ধারণা রয়েছে এবং এর জন্য বিভিন্ন কার্নেলের প্রয়োজন হয়। নতুন কার্নেল তৈরির পরিবর্তে, প্রতিটি পৃথক ডেটা উত্সের জন্য ইতিমধ্যে প্রতিষ্ঠিত কার্নেলগুলি একত্রিত করতে একাধিক কার্নেল অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে।
অ্যালগরিদম-অন-নেগেটিভ_ম্যাট্রিক্স_ফ্যাক্টরাইজেশন / অ-নেগেটিভ ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন: অ-নেতিবাচক ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন , অ-নেতিবাচক ম্যাট্রিক্স আনুমানিকতা মাল্টিভারিয়েট বিশ্লেষণ এবং লিনিয়ার বীজগণিতের একটি অ্যালগরিদমের একটি গ্রুপ যেখানে একটি ম্যাট্রিক্স ভি- কে (সাধারণত) দুটি ম্যাট্রিক্স ডাব্লু এবং এইচতে ভাগ করা হয় , এই সম্পত্তি সহ যে তিনটি ম্যাট্রিকের কোনও নেতিবাচক উপাদান নেই । এই অ-নেতিবাচকতা ফলাফল ম্যাট্রিকগুলি পরিদর্শন করা আরও সহজ করে তোলে। এছাড়াও, অডিও স্পেকট্রামগুলি বা পেশী ক্রিয়াকলাপের প্রক্রিয়াজাতকরণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, অ-নেতিবাচকতা ডেটা বিবেচিত হওয়ার সহজাত। যেহেতু সমস্যাটি সাধারণভাবে হ'ল সমাধানযোগ্য নয়, তাই এটি সাধারণত সংখ্যায়িকভাবে অনুমিত হয়।
বহুসংখ্যক সমীকরণের_সংখ্যায়_ সলভিং_সিস্টেম_স_পলিমনোমিয়াল_সম্পাদনা / সিস্টেমের জন্য অ্যালগরিদম: বহুবর্ষ সমীকরণের ব্যবস্থা হ'ল এক সাথে সমীকরণের সমষ্টি f 1 = 0, ..., f h = 0 যেখানে f আমি বিভিন্ন ভেরিয়েবলের বহুভুজ হয়, x 1 , ..., x n বলে কিছু ক্ষেত্রের কে ।
_অપ્টিমাইজেশন / গাণিতিক অপ্টিমাইজেশনের জন্য অ্যালগরিদম: গাণিতিক অপ্টিমাইজেশন বা গাণিতিক প্রোগ্রামিং হ'ল কিছু বিকল্পের কিছু সেট থেকে কিছু মানদণ্ড বিবেচনা করে একটি সেরা উপাদান নির্বাচন করা। কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে শুরু করে অপারেশন গবেষণা এবং অর্থনীতিতে সমস্ত পরিমাণগত শৃঙ্খলায় বিভিন্ন ধরণের অপ্টিমাইজেশনের সমস্যা দেখা দেয় এবং সমাধান পদ্ধতির বিকাশ কয়েক শতাব্দী ধরে গণিতে আগ্রহী।
_প্যাটার্ন_সীকৃতি / প্যাটার্ন স্বীকৃতির জন্য অ্যালগোরিদম: প্যাটার্ন স্বীকৃতি হ'ল ধরণের স্বতঃশব্দ স্বীকৃতি এবং ডেটাতে নিয়মিততা। এটিতে পরিসংখ্যানগত ডেটা বিশ্লেষণ, সংকেত প্রক্রিয়াকরণ, চিত্র বিশ্লেষণ, তথ্য পুনরুদ্ধার, বায়োইনফরম্যাটিক্স, ডেটা সংক্ষেপণ, কম্পিউটার গ্রাফিক্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। প্যাটার্ন স্বীকৃতির পরিসংখ্যান এবং প্রকৌশলতে এর উত্স রয়েছে; প্যাটার্ন স্বীকৃতির কিছু আধুনিক পদ্ধতির মধ্যে মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহার রয়েছে, বড় ডেটার বর্ধিত প্রাপ্যতা এবং প্রসেসিং পাওয়ারের নতুন প্রাচুর্যের কারণে। যাইহোক, এই ক্রিয়াকলাপগুলিকে একই প্রয়োগের ক্ষেত্রের দুটি দিক হিসাবে দেখা যেতে পারে এবং তারা গত কয়েক দশক ধরে একসাথে যথেষ্ট বিকাশ লাভ করেছে। প্যাটার্ন স্বীকৃতির আধুনিক সংজ্ঞাটি হ'ল: প্যাটার্ন স্বীকৃতির ক্ষেত্রটি কম্পিউটার অ্যালগরিদম ব্যবহারের মাধ্যমে ডেটাগুলিতে নিয়মিততার স্বয়ংক্রিয়ভাবে আবিষ্কার এবং বিভিন্ন বিভাগে ডেটা শ্রেণিবদ্ধকরণের মতো পদক্ষেপ নিতে এই নিয়মিততাগুলির ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত।
প্ল্যানিং / স্বয়ংক্রিয় পরিকল্পনা এবং সময়সূচী জন্য অ্যালগরিদম: স্বয়ংক্রিয় পরিকল্পনা এবং সময়সূচী , যা কখনও কখনও কেবল এআই পরিকল্পনা হিসাবে চিহ্নিত করা হয়, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা কৌশল বা ক্রিয়াকলাপগুলির বাস্তবায়নের বিষয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করে, সাধারণত বুদ্ধিমান এজেন্ট, স্বায়ত্তশাসিত রোবট এবং মানহীন যানবাহন দ্বারা মৃত্যুদন্ড কার্যকর করার জন্য। শাস্ত্রীয় নিয়ন্ত্রণ এবং শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার বিপরীতে সমাধানগুলি জটিল এবং বহুমাত্রিক স্থানে এটি আবিষ্কার এবং অনুকূলিতকরণ করতে হবে। পরিকল্পনা সিদ্ধান্তের তত্ত্বের সাথেও সম্পর্কিত।
_পলিয়োনমিয়াল_ডিকম্পোজেশন / বহুবর্ষীয় পচনের জন্য অ্যালগরিদম: গণিত, একটি বহুপদী পচানি প্রকাশ একটি বহুপদী চ কার্মিক রচনা যেমন বহুবর্ষীয় g এবং h এর , যেখানে g এবং h এর ডিগ্রি 1 এর চেয়ে বেশি থাকে; এটি একটি বীজগণিতিক ক্রিয়াশীল ক্ষয়। অ্যালগরিদমগুলি বহুবর্ষের সময় অবিচ্ছিন্ন বহুবর্ষকে পচানোর জন্য পরিচিত।
_পোস্ট-কোয়ান্টাম_ক্রিপ্টোগ্রাফি / পোস্ট-কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি জন্য অ্যালগরিদম: পোস্ট-কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি বলতে ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদমকে বোঝায় যেগুলি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের দ্বারা ক্রিপটানালেটিসের আক্রমণ থেকে সুরক্ষিত বলে মনে করা হয়। 2021 সালের হিসাবে, এটি সর্বাধিক জনপ্রিয় পাবলিক-কী অ্যালগরিদমগুলির পক্ষে সত্য নয়, যা যথেষ্ট শক্তিশালী কোয়ান্টাম কম্পিউটার দ্বারা দক্ষতার সাথে ভেঙে দেওয়া যেতে পারে। বর্তমানে জনপ্রিয় অ্যালগরিদমগুলির সমস্যা হ'ল তাদের সুরক্ষা তিনটি কঠিন গাণিতিক সমস্যার মধ্যে একটির উপর নির্ভর করে: পূর্ণসংখ্যার ফ্যাক্টরিয়েশন সমস্যা, স্বতন্ত্র লোগারিদম সমস্যা বা উপবৃত্তাকার-বক্ররেখা পৃথক লোগারিথ সমস্যা। শোর অ্যালগরিদম চালিত পর্যাপ্ত শক্তিশালী কোয়ান্টাম কম্পিউটারে এই সমস্ত সমস্যা সহজেই সমাধান করা যায়। যদিও বর্তমান, সর্বজনীনভাবে পরিচিত, পরীক্ষামূলক কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির কোনও বাস্তব ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদম ভাঙ্গার জন্য প্রসেসিং পাওয়ার অভাব রয়েছে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং যখন হুমকিতে পরিণত হয় তখন অনেক ক্রিপ্টোগ্রাফার এমন সময়ের জন্য প্রস্তুত করার জন্য নতুন অ্যালগরিদম ডিজাইন করে যাচ্ছেন। এই কাজটি ২০০Q সাল থেকে পিকিউক্রিপ্টো সম্মেলন সিরিজের মাধ্যমে শিক্ষাবিদ ও শিল্পের কাছ থেকে আরও বেশি মনোযোগ পেয়েছে এবং সম্প্রতি ইউরোপীয় টেলিযোগযোগ স্ট্যান্ডার্ড ইনস্টিটিউট (ইটিএসআই) এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের ইনস্টিটিউট দ্বারা পরিচালিত কোয়ান্টাম সেফ ক্রিপ্টোগ্রাফির কয়েকটি কর্মশালা দ্বারা by
প্রোটিন_ ডিজাইন / প্রোটিন ডিজাইনের জন্য অ্যালগরিদম: প্রোটিন ডিজাইন হ'ল নতুন প্রোটিন অণুগুলির যৌক্তিক নকশা যা উপন্যাসের ক্রিয়াকলাপ, আচরণ বা উদ্দেশ্য ডিজাইন করতে এবং প্রোটিনের কার্যকারিতা সম্পর্কে প্রাথমিক জ্ঞানকে এগিয়ে নিয়ে যায়। প্রোটিনগুলি স্ক্র্যাচ থেকে বা একটি পরিচিত প্রোটিন কাঠামো এবং এর অনুক্রমের গণনা করা রূপগুলি তৈরি করে ডিজাইন করা যেতে পারে। যৌক্তিক প্রোটিন ডিজাইন পদ্ধতির প্রোটিন-সিকোয়েন্স পূর্বাভাস দেয় যা নির্দিষ্ট কাঠামোতে ভাঁজ হয়ে যায়। এই পূর্বাভাসযুক্ত ক্রমগুলি তখন পেপটাইড সংশ্লেষ, সাইট-নির্দেশিত মিউটাজেনেসিস বা কৃত্রিম জিন সংশ্লেষণের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে পরীক্ষামূলকভাবে বৈধ করা যেতে পারে।
_ কোয়ান্টিফায়ার_অলিমিনেশন / কোয়ান্টিফায়ার নির্মূলের জন্য অ্যালগরিদম: কোয়ান্টিফায়ার বর্জন গাণিতিক যুক্তিবিজ্ঞান, মডেল তত্ত্ব, এবং তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞান ব্যবহৃত সরলীকরণ একটি ধারণা। অনানুষ্ঠানিকভাবে, একটি পরিমাণযুক্ত বিবৃতি " যেমন যে "একটি প্রশ্ন হিসাবে দেখা যেতে পারে" যখন একটি আছে যেমন যে ? ", এবং কোয়ান্টিফায়ারবিহীন বিবৃতি সেই প্রশ্নের উত্তর হিসাবে দেখা যেতে পারে।
_রে_ট্রেসিং / রে ট্রেসিং (গ্রাফিক্স) এর জন্য অ্যালগরিদম: 3 ডি কম্পিউটার গ্রাফিক্সে রশ্মি ট্রেসিং একটি চিত্র বিমানে পিক্সেল হিসাবে আলোর পথটি সনাক্ত করে এবং ভার্চুয়াল অবজেক্টগুলির সাথে এর মুখোমুখি প্রভাবগুলির অনুকরণ করে একটি চিত্র তৈরি করার জন্য একটি রেন্ডারিং কৌশল। কৌশলটি সাধারণত স্ক্যানলাইন রেন্ডারিং পদ্ধতির তুলনায় উচ্চতর ডিগ্রি ভিজ্যুয়ালিজম উত্পাদন করতে সক্ষম, তবে আরও বেশি গণনা ব্যয় করে। এটি রশ্মি ট্রেসিংগুলিকে অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত করে তোলে যেখানে তুলনামূলকভাবে দীর্ঘ সময় নিরূপণ সহ্য করা যায় যেমন কম্পিউটারের দ্বারা উত্পাদিত চিত্র এবং ফিল্ম এবং টেলিভিশন ভিজ্যুয়াল এফেক্টস (ভিএফএক্স), তবে সাধারণত রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আরও খারাপভাবে উপযুক্ত ভিডিও গেম হিসাবে, যেখানে প্রতিটি ফ্রেম সরবরাহের ক্ষেত্রে গতি সমালোচনা। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, রিয়েল-টাইম রশ্মি ট্রেসিংয়ের জন্য হার্ডওয়্যার এক্সিলারেশনটি নতুন বাণিজ্যিক গ্রাফিক্স কার্ডগুলিতে স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠেছে এবং গ্রাফিক্স এপিআইগুলি অনুসরণ করেছে, বিকাশকারীদের গেমস এবং অন্যান্য রিয়েল-টাইম রেন্ডার মিডিয়াগুলিতে রিয়েল-টাইম রশ্মির কৌশল যুক্ত করার অনুমতি দিয়েছে develop রেন্ডার সময়গুলিতে এখনও কম পরিমাণে আঘাত হ্রাস করা যায়।
রিকোভারি_এন্ড_সোলেশন_এক্সপ্লাইটিং_সেমেন্টিকস / অ্যালগরিদমগুলি পুনরুদ্ধার এবং বিচ্ছিন্নভাবে শব্দার্থবিজ্ঞানের শোষণের জন্য অ্যালগরিদম: কম্পিউটার বিজ্ঞানে, পুনরুদ্ধার এবং বিচ্ছিন্নভাবে শব্দার্থবিজ্ঞানগুলির জন্য অ্যালগরিদমস বা এআরআইইএস হ'ল একটি পুনরুদ্ধার অ্যালগরিদম যা কোনও বাহিনী দ্বারা কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ডাটাবেস পদ্ধতির চুরি করে; এটি আইবিএম ডিবি 2, মাইক্রোসফ্ট এসকিউএল সার্ভার এবং অন্যান্য অনেক ডাটাবেস সিস্টেম ব্যবহার করে। আইবিএম ফেলো ডাঃ সি মোহন আলগোরিদিমগুলির এআরআইইএস পরিবারের প্রাথমিক আবিষ্কারক।
_সোর্স_লোকেশন / রিসোর্স বরাদ্দের জন্য অ্যালগরিদম: অর্থনীতিতে, সম্পদ বরাদ্দ হ'ল বিভিন্ন ব্যবহারের জন্য উপলভ্য সংস্থানগুলির অ্যাসাইনমেন্ট। একটি সম্পূর্ণ অর্থনীতির প্রসঙ্গে, সম্পদগুলি বিভিন্ন উপায়ে যেমন বাজার, বা পরিকল্পনা দ্বারা বরাদ্দ করা যেতে পারে।
_সেমিডিফাইনাইট_প্রগ্রামিং / সেমাইডেফিনিট প্রোগ্রামিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: সেমিডেফিনাইট প্রোগ্রামিং ( এসডিপি ) উত্তল অপ্টিমাইজেশনের একটি সাবফিল্ড যা একটি স্পেইন স্পেস সহ ধনাত্মক সেমিডাইফিনেট ম্যাট্রিকেসের শঙ্কুটির ছেদকে কেন্দ্র করে একটি লিনিয়ার অবজেক্টিভ ফাংশনটির অপ্টিমাইজেশনের সাথে সম্পর্কিত ve
_অ্যাস্যুশিয়াল_প্যাটার্ন_মিনিং / সিকোয়েন্সিয়াল প্যাটার্ন মাইনিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: সিক্যুয়ালিয়াল প্যাটার্ন মাইনিং ডেটা মাইনিংয়ের একটি বিষয় যেখানে ডেটা উদাহরণগুলির মধ্যে পরিসংখ্যানগতভাবে প্রাসঙ্গিক নিদর্শনগুলি খুঁজে পাওয়া যায় যেখানে মানগুলি একটি ক্রমানুসারে সরবরাহ করা হয়। সাধারণত এটি ধারনা করা হয় যে মানগুলি পৃথক, এবং সুতরাং সময় সিরিজের খননটি নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত, তবে সাধারণত একটি আলাদা ক্রিয়াকলাপ হিসাবে বিবেচিত হয়। সিক্যুয়ালিয়াল প্যাটার্ন মাইনিং স্ট্রাকচার্ড ডেটা মাইনিংয়ের একটি বিশেষ কেস।
_সিম্পল_রেন্ডম_স্যাম্পলিং / সাধারণ র্যান্ডম নমুনার জন্য অ্যালগরিদম: পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনা হ'ল একটি বৃহত্তর সেট থেকে বাছাই করা ব্যক্তিদের একটি উপসেট যা প্রতিটি ব্যক্তি এলোমেলোভাবে এবং পুরোপুরি সুযোগ দ্বারা নির্বাচিত হয়। আরো নির্দিষ্টভাবে, প্রতিটি স্যাম্পলিং প্রক্রিয়ার সময় কোনো পর্যায়ে মনোনীত হওয়ার একই সম্ভাবনা আছে, এবং ট ব্যক্তি প্রতিটি উপসেট ট ব্যক্তি অন্য কোন উপবিন্যাস হিসেবে নমুনা জন্য নির্বাচিত হওয়ার একই সম্ভাবনা আছে। এই প্রক্রিয়া এবং কৌশলটি সাধারণ এলোমেলো নমুনা হিসাবে পরিচিত, এবং নিয়মিত র্যান্ডম নমুনা দিয়ে বিভ্রান্ত করা উচিত নয়। একটি সাধারণ র্যান্ডম নমুনা একটি নিরপেক্ষ জরিপ কৌশল technique
অ্যালগরিদম_সিমালিটানিয়াস_লোক্যালাইজেশন_এন্ড_ম্যাপিং / একসাথে স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিংয়ের জন্য: গণনা জ্যামিতি এবং রোবোটিক্সে, এক সাথে স্থানীয় এজেন্সি এবং ম্যাপিং ( এসএলএম ) হ'ল এক সাথে অজানা পরিবেশের মানচিত্র তৈরি বা আপডেট করার সময় এটির মধ্যে কোনও এজেন্টের অবস্থান ট্র্যাক করে রাখা। যদিও এটি প্রাথমিকভাবে মুরগি এবং ডিমের সমস্যা হিসাবে দেখা দেয় সেখানে কয়েকটি পরিবেশের জন্য ট্র্যাকটেবল সময়ে কমপক্ষে প্রায়, এটি সমাধানের জন্য পরিচিত বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম রয়েছে। জনপ্রিয় আনুমানিক সমাধান পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে কণা ফিল্টার, বর্ধিত কালম্যান ফিল্টার, কোভারিয়েন্স ছেদ এবং গ্রাফস্লাম। ভার্চুয়াল বাস্তবতা বা সংযোজনিত বাস্তবতার জন্য স্লাম অ্যালগরিদমগুলি নেভিগেশন, রোবোটিক ম্যাপিং এবং ওডোমেট্রিতে ব্যবহৃত হয়।
স্মৃতি / স্মুথিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: পরিসংখ্যান এবং ইমেজ প্রসেসিংয়ে, কোনও ডেটা সেটকে মসৃণ করা হল একটি আনুমানিক ফাংশন তৈরি করা যা শব্দে বা অন্যান্য সূক্ষ্ম কাঠামো / দ্রুত ঘটনার বাইরে রেখে ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করার চেষ্টা করে। স্মুথিংয়ের ক্ষেত্রে, সংকেতের ডেটা পয়েন্টগুলি সংশোধন করা হয় তাই সংলগ্ন পয়েন্টগুলির চেয়ে পৃথক পয়েন্টগুলি হ্রাস করা হয় এবং সংলগ্ন পয়েন্টগুলির চেয়ে কম পয়েন্টগুলি একটি মসৃণ সংকেতের দিকে পরিচালিত করে। স্মুথিং দুটি গুরুত্বপূর্ণ উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে যা তথ্য বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে (1) যতক্ষণ না স্মুথিংয়ের অনুমিতি যুক্তিসঙ্গত হয় ততক্ষণ ডেটা থেকে আরও তথ্য আহরণ করতে সক্ষম হয়ে এবং (২) উভয় নমনীয় বিশ্লেষণ সরবরাহ করতে সক্ষম হয়ে এবং শক্তিশালী। স্মুথিংয়ে বিভিন্ন বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়।
_স্লোভিং_মারকভ_ডিশন_প্রসেসেস / মার্কভের সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়াটির জন্য অ্যালগরিদম: গণিতে, একটি মার্কভ সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া ( MDP ) একটি স্বতন্ত্র সময় স্টোকাস্টিক নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়া। এটি এমন পরিস্থিতিতে মডেলিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একটি গাণিতিক কাঠামো সরবরাহ করে যেখানে ফলাফলগুলি আংশিকভাবে এলোমেলো এবং আংশিকভাবে সিদ্ধান্ত প্রস্তুতকারকের নিয়ন্ত্রণে থাকে। এমডিপিগুলি গতিশীল প্রোগ্রামিংয়ের মাধ্যমে সমাধান হওয়া অপ্টিমাইজেশান সমস্যাগুলি অধ্যয়নের জন্য দরকারী। এমডিপিগুলি কমপক্ষে 1950 এর দশকের প্রথম দিকে পরিচিত ছিল; রোনাল্ড হাওয়ার্ডের 1960 বইটি ডায়নামিক প্রোগ্রামিং এবং মার্কভ প্রসেসিসের ফলস্বরূপ মার্কভের সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়াগুলি সম্পর্কে গবেষণার মূল অঙ্গ। এগুলি রোবোটিক্স, স্বয়ংক্রিয় নিয়ন্ত্রণ, অর্থনীতি এবং উত্পাদন সহ অনেকগুলি শাখায় ব্যবহৃত হয়। এমডিপিগুলির নাম রাশিয়ান গণিতবিদ অ্যান্ড্রে মার্কভের কাছ থেকে এসেছে কারণ তারা মার্কভ শৃঙ্খলার একটি এক্সটেনশন।
সলভিং_রউবিক% 27 এস_কিউবস / রুবিকের কিউব এর জন্য অ্যালগরিদম: রুবিকস কিউবটি 3-ডি সংমিশ্রণ ধাঁধা যা 1974 সালে হাঙ্গেরিয়ান ভাস্কর এবং আর্কিটেকচারের অধ্যাপক আর্ন রুবিক আবিষ্কার করেছিলেন। মূলত ম্যাজিক কিউব নামে পরিচিত এই ধাঁধাটি রুবিকের দ্বারা লাইসেন্স দেওয়া হয়েছিল আইডিয়াল টয় কর্প কর্পোরেশন দ্বারা 1980 সালে ব্যবসায়ী টিবোর লাকজি এবং সেভেন টাউনস প্রতিষ্ঠাতা টম ক্রিমের মাধ্যমে বিক্রি করেছিলেন। রুবিকস কিউব 1980 এর জার্মান গেম অফ দ্য ইয়ারের সেরা পুরষ্কারের জন্য বিশেষ পুরস্কার জিতেছিল। ২০০৯ সালের জানুয়ারী পর্যন্ত বিশ্বজুড়ে ৩৫০ মিলিয়ন কিউব বিক্রি হয়েছিল এবং এটি বিশ্বের শীর্ষে বিক্রি হওয়া ধাঁধা গেম হিসাবে তৈরি হয়েছিল। এটি বহুলাংশে বিশ্বের সর্বাধিক বিক্রিত খেলনা হিসাবে বিবেচিত হয়।
সলভিং_স্যাট / বুলিয়ান সন্তোষজনকতার সমস্যাটির জন্য অ্যালগরিদম: যুক্তি এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে, বুলিয়ান সন্তুষ্টিযোগ্যতা সমস্যাটি নির্ধারণের সমস্যাটি রয়েছে যে কোনও প্রদত্ত বুলিয়ান সূত্রকে সন্তুষ্ট করে এমন কোনও ব্যাখ্যা রয়েছে কিনা তা নির্ধারণের সমস্যা। অন্য কথায়, এটি জিজ্ঞাসা করে যে প্রদত্ত বুলিয়ান সূত্রের ভেরিয়েবলগুলি যথাযথভাবে TRU বা FALSE মান দ্বারা এমনভাবে প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে যে সূত্রটি সত্য হিসাবে মূল্যায়ন করে। যদি এটি হয় তবে সূত্রটিকে সন্তুষ্টিজনক বলা হয়। অন্যদিকে, যদি এই জাতীয় কোনও অস্তিত্ব না থাকে তবে সূত্র দ্বারা প্রকাশিত ফাংশনটি সমস্ত সম্ভাব্য ভেরিয়েবল অ্যাসাইনমেন্টের জন্য মিথ্যা এবং সূত্রটি অসন্তুষ্টিজনক । উদাহরণস্বরূপ, " একটি এবং না বি " সূত্রটি সন্তুষ্টিজনক কারণ কেউ একটি = সত্য এবং খ = মিথ্যা মানগুলি খুঁজে পেতে পারে যা = সত্য করে। বিপরীতে, " একটি এবং না একটি " অসন্তুষ্টিজনক।
_স্লোভিং_কেনস্ট্রেইনড_প্রটিমাইজেশন_প্রবলেমস / সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশনের জন্য অ্যালগরিদম: গাণিতিক অপ্টিমাইজেশনে, সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন হ'ল সেই ভেরিয়েবলগুলির সীমাবদ্ধতার উপস্থিতিতে কিছু ভেরিয়েবলের সম্মানের সাথে একটি উদ্দেশ্য ক্রিয়াকে অনুকূলকরণের প্রক্রিয়া। উদ্দেশ্য ফাংশন হয় একটি ব্যয় ফাংশন বা শক্তি ফাংশন, যা হ্রাস করা হয়, বা একটি পুরষ্কার ফাংশন বা ইউটিলিটি ফাংশন, যা সর্বোচ্চ করা যায়। সীমাবদ্ধতা হয় কঠোর বাধা হতে পারে, যা ভেরিয়েবলের জন্য শর্ত নির্ধারণ করে যা সন্তুষ্ট হওয়ার প্রয়োজন হয়, বা নরম সীমাবদ্ধতা , যার কিছু পরিবর্তনশীল মান রয়েছে যা উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনে দন্ডিত হয় এবং যদি এর পরিমাণের ভিত্তিতে, ভেরিয়েবলের শর্তগুলি সন্তুষ্ট হয় না।
অ্যালগোরিদম_স্লোভিং_স্ট্রেন্ট_স্যাটাসিফিকেশন_প্রবলেমস / সীমাবদ্ধ সন্তুষ্টির সমস্যা: সীমাবদ্ধতা তৃপ্তি সমস্যা ( সিএসপি ) হ'ল গাণিতিক প্রশ্ন যা বস্তুর সেট হিসাবে সংজ্ঞায়িত হয় যার রাজ্যে অবশ্যই বেশিরভাগ বাধা বা সীমাবদ্ধতা মেটাতে হবে। সিএসপিগুলি ভেরিয়েবলগুলির উপর সীমাবদ্ধতার সীমাবদ্ধতা হিসাবে এককভাবে একটি সংস্থার প্রতিনিধিত্ব করে, যা সীমাবদ্ধতা সন্তুষ্টির পদ্ধতিগুলির দ্বারা সমাধান করা হয়। সিএসপিগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং অপারেশন গবেষণা উভয় ক্ষেত্রেই গবেষণার বিষয়, যেহেতু তাদের গঠনের নিয়মিততা অনেকগুলি আপাতদৃষ্টিতে সম্পর্কযুক্ত পরিবারগুলির সমস্যা বিশ্লেষণ এবং সমাধানের একটি সাধারণ ভিত্তি সরবরাহ করে। সিএসপিগুলি প্রায়শই উচ্চ জটিলতা প্রদর্শন করে, হিউরিস্টিক্স এবং সংযোজক অনুসন্ধান পদ্ধতির সংমিশ্রণের প্রয়োজন একটি যুক্তিসঙ্গত সময়ে সমাধান করা। কনস্ট্রেইন্ট প্রোগ্রামিং (সিপি) হ'ল গবেষণার ক্ষেত্র যা এই ধরণের সমস্যাগুলি মোকাবেলায় বিশেষভাবে আলোকপাত করে। অতিরিক্তভাবে, বুলিয়ান সন্তুষ্টিযোগ্যতা সমস্যা (স্যাট), সন্তুষ্টিযোগ্যতা মডুলো তত্ত্বগুলি (এসএমটি), মিশ্রিত পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রামিং (এমআইপি) এবং উত্তর সেট প্রোগ্রামিং (এএসপি) সমস্ত সীমাবদ্ধতা সন্তুষ্টির সমস্যার নির্দিষ্ট ফর্মগুলির সমাধানের দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করে গবেষণার ক্ষেত্র।
অ্যালগোরিদম for_solving_differential_equations / অ্যালগোরিদমের তালিকা: নীচে প্রত্যেকটির জন্য এক-লাইন বর্ণনার পাশাপাশি অ্যালগরিদমের তালিকা রয়েছে ।
সলভিং_ইকুয়েশন / সমীকরণ সমাধানের জন্য অ্যালগরিদম: গণিতে, একটি সমীকরণের সমাধানের সমাধান হিসাবে এর সমাধানগুলি সন্ধান করা হয় যা সমীকরণের দ্বারা বর্ণিত শর্ত পূরণকারী মানগুলি হয়, সমান চিহ্ন দ্বারা সাধারণত দুটি অভিব্যক্তি নিয়ে গঠিত of সমাধান অনুসন্ধান করার সময়, এক বা একাধিক ভেরিয়েবল অজানা হিসাবে মনোনীত করা হয়। সমাধান হ'ল অজানা ভেরিয়েবলগুলির মানগুলির একটি অ্যাসাইনমেন্ট যা সমীকরণের সমতাটিকে সত্য করে তোলে। অন্য কথায়, একটি সমাধান একটি মান বা মূল্যগুলির সংগ্রহ যেমন অজানাগুলির জন্য প্রতিস্থাপন করা হলে সমীকরণটি একটি সমতা হয়ে যায় an একটি সমীকরণের সমাধানকে প্রায়শই সমীকরণের মূল বলা হয়, বিশেষত কেবলমাত্র বহুবর্ষীয় সমীকরণের জন্যই নয় not । একটি সমীকরণের সমস্ত সমাধানের সেটটি তার সমাধান সেট।
সলভিং_ক্যানাপস্যাক_প্রব্লেমস / ন্যাপস্যাকের সমস্যাগুলির জন্য অ্যালগরিদম: সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশনের ক্ষেত্রে ন্যাপস্যাক সমস্যা : একটি ওজন এবং মান সহ প্রতিটি আইটেম সংকলন দেওয়া হয় যাতে সংগ্রহের অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রতিটি আইটেমের সংখ্যা নির্ধারণ করে যাতে মোট ওজন নির্দিষ্ট প্রদত্ত সীমা থেকে কম বা সমান হয় এবং মোট মান যতটা সম্ভব বড়। এটি স্থির আকারের ন্যাপস্যাকের দ্বারা বাঁধা এমন ব্যক্তির দ্বারা মোকাবেলা করা সমস্যা থেকে এর নামটি পেয়েছে এবং এটি অবশ্যই সবচেয়ে মূল্যবান আইটেম দিয়ে পূরণ করতে হবে। সমস্যা প্রায়শই উত্স বরাদ্দে দেখা দেয় যেখানে সিদ্ধান্ত নির্ধারকদের একটি নির্ধারিত বাজেট বা সময়ের সীমাবদ্ধতার অধীনে যথাক্রমে অবিভাজ্য প্রকল্প বা কাজগুলির একটি সেট থেকে বেছে নিতে হয়।
_স্লোভিং_অ্যাপটিমাইজেশন_প্রব্লেমস / ম্যাথেমেটিকাল অপ্টিমাইজেশনের জন্য অ্যালগরিদম: গাণিতিক অপ্টিমাইজেশন বা গাণিতিক প্রোগ্রামিং হ'ল কিছু বিকল্পের কিছু সেট থেকে কিছু মানদণ্ড বিবেচনা করে একটি সেরা উপাদান নির্বাচন করা। কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে শুরু করে অপারেশন গবেষণা এবং অর্থনীতিতে সমস্ত পরিমাণগত শৃঙ্খলায় বিভিন্ন ধরণের অপ্টিমাইজেশনের সমস্যা দেখা দেয় এবং সমাধান পদ্ধতির বিকাশ কয়েক শতাব্দী ধরে গণিতে আগ্রহী।
সাধারণ ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের জন্য_সলভিং_আরডিনারি_ ডিফারেন্টিয়াল_একক্যাশনস / সংখ্যাসূচক পদ্ধতিগুলির জন্য অ্যালগোরিদম: সাধারণ ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের জন্য সংখ্যাসূচক পদ্ধতিগুলি হল সাধারণ ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের (ওডিই) সমাধানগুলির সংখ্যাসমূহের সন্ধান করতে ব্যবহৃত পদ্ধতি। তাদের ব্যবহারটি "সংখ্যাসূচক একীকরণ" নামেও পরিচিত, যদিও এই শব্দটি সংহতগুলির গণনাও বোঝাতে পারে।
_সোলেভিং_পরিচয়_গেম / প্যারিটি গেমের জন্য অ্যালগরিদম: একটি প্যারিটি গেমটি রঙিন নির্দেশিত গ্রাফে খেলা হয়, যেখানে প্রতিটি নোড অগ্রাধিকার অনুসারে রঙিত হয় - (সাধারণত) চূড়ান্তভাবে অনেকগুলি প্রাকৃতিক সংখ্যার একটি। 0 এবং 1, দুই খেলোয়াড় গ্রাফের প্রান্তগুলি বরাবর একটি টোকেন সরান। টোকেন যে নোডের উপর পড়ে তার মালিক উত্তরসূরী নোডটি নির্বাচন করে, ফলস্বরূপ, পথ নামে একটি নাটক বলে।
সলভিং_পলিনিমিয়াল_একোয়াশনস / পলিনোমিয়ালের জন্য অ্যালগোরিদম: গণিতে, একটি বহুবচন হল ভেরিয়েবল এবং সহগ সমন্বিত একটি অভিব্যক্তি, যা কেবলমাত্র সংযোজন, বিয়োগ, গুণ এবং ভেরিয়েবলের অ-নেতিবাচক পূর্ণসংখ্যার ক্ষয়প্রাপ্তির ক্রিয়াকলাপকে অন্তর্ভুক্ত করে। একক অনির্দিষ্ট এক্সের বহুবর্ষের উদাহরণ হ'ল এক্স 2 - 4 এক্স + 7 । তিনটি ভেরিয়েবলের উদাহরণ x 3 + 2 xyz 2 - yz + 1 ।
_সোলেভিং_প্রডাকশন_সেকুলেডিং_প্রব্লেমস / শিডিউলিং (উত্পাদন প্রক্রিয়া) এর জন্য অ্যালগরিদম: সময় নির্ধারণ হ'ল কোনও উত্পাদন প্রক্রিয়া বা উত্পাদন প্রক্রিয়াতে কাজ এবং কাজের চাপকে সাজানো, নিয়ন্ত্রণ ও অনুকূলকরণের প্রক্রিয়া। সময়সূচী উদ্ভিদ এবং যন্ত্রপাতি সম্পদ বরাদ্দ, মানব সম্পদ পরিকল্পনা, উত্পাদন প্রক্রিয়া পরিকল্পনা এবং ক্রয় উপকরণ পরিকল্পনা করতে ব্যবহৃত হয়।
_স্লোভিং_সুবগ্রাফ_সিসমর্ফিিজম_প্রবলেমস / সাবগ্রাফ্ট আইসোমরফিজমের সমস্যা: তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞান সালে subgraph isomorphism সমস্যা গণনীয় টাস্ক যেখানে দুটি গ্রাফ জি এবং এইচ ইনপুট হিসাবে দেওয়া হয় উভয় সর্বাধিক চক্রের একটি সাধারণীকরণ, এবং এক নির্ধারণ করতে হবে কিনা জি একটি subgraph যে এইচ .Subgraph isomorphism করার isomorphic রয়েছে সমস্যা এবং কোনও গ্রাফে হ্যামিল্টোনীয় চক্র রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করার সমস্যা রয়েছে এবং এটি এনপি-সম্পূর্ণ। তবে সাবগ্রাফ আইসোমরফিজমের অন্যান্য কয়েকটি ক্ষেত্রে বহুপদী সময়ে সমাধান করা যেতে পারে।
_সোলেভিং_সিস্টেম_স_লাইনারি_প্রয়োজনীয় / রৈখিক সমীকরণের সিস্টেমের জন্য অ্যালগরিদম: গণিতে লিনিয়ার সমীকরণের একটি পদ্ধতি হ'ল এক বা একাধিক রৈখিক সমীকরণের সমষ্টি যা একই ভেরিয়েবলগুলির সেটকে অন্তর্ভুক্ত করে। উদাহরণ স্বরূপ,
বহুগুণীয় সমীকরণের_সোলেভিং_সিস্টেম_স_ফ_পলিনিমিয়াল_একভিশনস / সিস্টেমের জন্য অ্যালগরিদম: বহুবর্ষ সমীকরণের ব্যবস্থা হ'ল এক সাথে সমীকরণের সমষ্টি f 1 = 0, ..., f h = 0 যেখানে f আমি বিভিন্ন ভেরিয়েবলের বহুভুজ হয়, x 1 , ..., x n বলে কিছু ক্ষেত্রের কে ।
_সলভিং_এইচ হ্যামিলটনিয়ান_পাথ_প্রব্লেম / হ্যামিলটোনীয় পথ সমস্যার জন্য অ্যালগরিদম: গ্রাফ তত্ত্বের গাণিতিক ক্ষেত্রে হ্যামিলটোনীয় পাথ সমস্যা এবং হ্যামিলটোনীয় চক্র সমস্যা একটি নির্দিষ্ট গ্রাফে হ্যামিলটোনীয় পাথ বা হ্যামিল্টোনীয় চক্র বিদ্যমান কিনা তা নির্ধারণের সমস্যা । দুটি সমস্যাই এনপি-সম্পূর্ণ।
সলভিং_সুলভ_বুলিয়ান_স্যাটিসফিলিটি_প্রব্লেম / বুলিয়ান সন্তোষজনকতা সমস্যা: যুক্তি এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে, বুলিয়ান সন্তুষ্টিযোগ্যতা সমস্যাটি নির্ধারণের সমস্যাটি রয়েছে যে কোনও প্রদত্ত বুলিয়ান সূত্রকে সন্তুষ্ট করে এমন কোনও ব্যাখ্যা রয়েছে কিনা তা নির্ধারণের সমস্যা। অন্য কথায়, এটি জিজ্ঞাসা করে যে প্রদত্ত বুলিয়ান সূত্রের ভেরিয়েবলগুলি যথাযথভাবে TRU বা FALSE মান দ্বারা এমনভাবে প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে যে সূত্রটি সত্য হিসাবে মূল্যায়ন করে। যদি এটি হয় তবে সূত্রটিকে সন্তুষ্টিজনক বলা হয়। অন্যদিকে, যদি এই জাতীয় কোনও অস্তিত্ব না থাকে তবে সূত্র দ্বারা প্রকাশিত ফাংশনটি সমস্ত সম্ভাব্য ভেরিয়েবল অ্যাসাইনমেন্টের জন্য মিথ্যা এবং সূত্রটি অসন্তুষ্টিজনক । উদাহরণস্বরূপ, " একটি এবং না বি " সূত্রটি সন্তুষ্টিজনক কারণ কেউ একটি = সত্য এবং খ = মিথ্যা মানগুলি খুঁজে পেতে পারে যা = সত্য করে। বিপরীতে, " একটি এবং না একটি " অসন্তুষ্টিজনক।
সলভিং_একইকোনাল_একুয়েশন / একোনাল সমীকরণের জন্য অ্যালগরিদম আইকোনাল সমীকরণটি ওয়েভ বিস্তারের সমস্যাগুলির সাথে মোকাবিলা করা একটি অ-রৈখিক আংশিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ, যখন তরঙ্গ সমীকরণটি ডব্লুকেবি তত্ত্বটি ব্যবহার করে প্রায় হয়। এটি বৈদ্যুতিন চৌম্বক সম্পর্কিত ম্যাক্সওয়েলের সমীকরণগুলি থেকে উদ্ভূত এবং শারীরিক (তরঙ্গ) অপটিক্স এবং জ্যামিতিক (রশ্মি) আলোকবিদ্যার মধ্যে একটি লিঙ্ক সরবরাহ করে।
_স্পারস_অ্যাপ্রোক্সিমেশন / স্পার্স সান্নিধ্যের জন্য অ্যালগরিদম: বিরল আনুমানিক তত্ত্ব রৈখিক সমীকরণের সিস্টেমগুলির জন্য বিরল সমাধানগুলি নিয়ে কাজ করে। অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই সমাধানগুলি সন্ধান এবং সেগুলি কাজে লাগানোর কৌশলগুলি ইমেজ প্রসেসিং, সিগন্যাল প্রসেসিং, মেশিন লার্নিং, মেডিকেল ইমেজিং এবং আরও অনেক কিছুর ব্যাপক ব্যবহার খুঁজে পেয়েছে।
_স্পারস_ডিশিয়ুরি_অ্যালার্নিং / স্পার্স অভিধানের শিখার জন্য অ্যালগরিদম: স্পার্স কোডিং একটি উপস্থাপনা শেখার পদ্ধতি যা মূলত মৌলিক উপাদানগুলির পাশাপাশি লাইনিক উপাদানগুলির নিজস্ব হিসাবে তাদের ইনপুট ডেটার একটি বিচ্ছিন্ন উপস্থাপনা সন্ধান করা। এই উপাদানগুলিকে পরমাণু বলা হয় এবং এগুলি একটি অভিধান রচনা করে। অভিধানে পরমাণুগুলি অরথোগোনাল হওয়ার দরকার নেই এবং সেগুলি একটি ওভার-সম্পূর্ণ বিস্তৃত সেট হতে পারে। এই সমস্যা সেটআপটি লক্ষ করা হচ্ছে এমন সংকেতগুলির মধ্যে একটির চেয়ে বেশি হওয়া সংকেতগুলির মাত্রিকতাও মঞ্জুরি দেয়। উপরোক্ত দুটি বৈশিষ্ট্যগুলি আপাতদৃষ্টিতে অপ্রয়োজনীয় পরমাণুগুলির দিকে পরিচালিত করে যা একই সংকেতের একাধিক প্রতিনিধিত্বের অনুমতি দেয় কিন্তু প্রতিনিধিত্বকে স্বচ্ছতা এবং নমনীয়তার উন্নতি করে।
_সংখ্যাতাত্ত্বিক_ শ্রেণিবিন্যাস / পরিসংখ্যান শ্রেণিবিন্যাসের জন্য অ্যালগরিদম: পরিসংখ্যানগুলিতে, শ্রেণিবিন্যাস হল পর্যবেক্ষণের কোনটি বিভাগের (উপ-জনসংখ্যা) সেট করে তা চিহ্নিত করার সমস্যা। উদাহরণগুলি হ'ল "স্প্যাম" বা "নন-স্প্যাম" শ্রেণিতে একটি প্রদত্ত ইমেল বরাদ্দ করা এবং রোগীর লক্ষিত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে প্রদত্ত রোগীকে একটি নির্ণয় বরাদ্দ করা হয়।
_পদ্ধতি_পরিচয় / পদক্ষেপ সনাক্তকরণের জন্য অ্যালগরিদম: পরিসংখ্যান এবং সংকেত প্রক্রিয়াকরণে, পদক্ষেপ সনাক্তকরণ হ'ল সময় সিরিজ বা সংকেতের গড় স্তরে হঠাৎ পরিবর্তনগুলি আবিষ্কার করার প্রক্রিয়া। এটি সাধারণত পরিসংখ্যান পদ্ধতির একটি বিশেষ কেস হিসাবে বিবেচিত যা পরিবর্তন সনাক্তকরণ বা পরিবর্তন বিন্দু সনাক্তকরণ হিসাবে পরিচিত। প্রায়শই, ধাপটি ছোট হয় এবং সময় ধারাবাহিকটি কোনওরকম আওয়াজ দ্বারা দূষিত হয় এবং এটি সমস্যাটিকে চ্যালেঞ্জিং করে তোলে কারণ শব্দটি ধাপে লুকিয়ে থাকতে পারে। অতএব, পরিসংখ্যান এবং / অথবা সিগন্যাল প্রসেসিং অ্যালগরিদম প্রায়শই প্রয়োজন হয়।
_সপর্বাইজড_আলাইনিং / তদারকি শিক্ষার জন্য অ্যালগরিদম: সুপারভাইজড লার্নিং (এসএল) হ'ল একটি ফাংশন শেখার মেশিন লার্নিং টাস্ক যা উদাহরণস্বরূপ ইনপুট-আউটপুট জোড়গুলির উপর নির্ভর করে একটি আউটপুটকে একটি ইনপুট ম্যাপ করে। এটি প্রশিক্ষণের উদাহরণগুলির একটি সেট সমন্বিত লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে একটি ফাংশন অনুভব করে। তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে প্রতিটি উদাহরণ হ'ল একটি জুড়ি যা কোনও ইনপুট অবজেক্ট এবং পছন্দসই আউটপুট মান সমন্বিত করে। একটি তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং একটি অনুমানকৃত ফাংশন তৈরি করে, যা নতুন উদাহরণ ম্যাপিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি অনুকূল পরিস্থিতি অ্যালগোরিদমকে অদেখা দৃষ্টান্তের জন্য শ্রেণীর লেবেলগুলি সঠিকভাবে নির্ধারণ করার অনুমতি দেবে। এর জন্য প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে অদৃশ্য পরিস্থিতিতে "যুক্তিসঙ্গত" উপায়ে সাধারণ করার জন্য লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োজন। একটি অ্যালগরিদমের এই পরিসংখ্যানগত গুণ তথাকথিত সাধারণীকরণ ত্রুটির মাধ্যমে পরিমাপ করা হয়।
টপিক_মোডেলিং / বিষয় মডেলটির জন্য অ্যালগরিদম: মেশিন লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে, একটি বিষয় মডেল হ'ল ডকুমেন্টের সংকলনে ঘটে যাওয়া বিমূর্ত "বিষয়গুলি" আবিষ্কারের জন্য পরিসংখ্যানের মডেল model টপিক মডেলিং একটি পাঠ্য শরীরে লুকানো অর্থপূর্ণ কাঠামোগত আবিষ্কারের জন্য প্রায়শই ব্যবহৃত টেক্সট-মাইনিং সরঞ্জাম। স্বজ্ঞাতভাবে, যখন কোনও নথি একটি নির্দিষ্ট বিষয় সম্পর্কিত, কেউ ডকুমেন্টটিতে আরও বা কম ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘুরে ঘুরে ঘুরে ঘুরে ঘুরে ঘুরে ঘুরে ঘাম u particular particular particular,,,,, frequently:::::: frequently frequently particular particular বিড়ালদের সম্পর্কে নথিগুলিতে উপস্থিত হবে এবং উভয়টিতে "" "এবং" হয় "প্রায় সমানভাবে উপস্থিত হবে। একটি দলিল সাধারণত বিভিন্ন অনুপাত একাধিক বিষয় উদ্বেগ; সুতরাং, একটি নথিতে যা বিড়ালদের সম্পর্কে 10% এবং কুকুর সম্পর্কে 90%, সেখানে বিড়ালের শব্দের চেয়ে প্রায় 9 গুণ বেশি কুকুরের শব্দ থাকতে পারে। টপিক মডেলিং কৌশলগুলি দ্বারা উত্পাদিত "বিষয়গুলি" একই ধরণের শব্দের গুচ্ছ। একটি টপিক মডেল একটি গাণিতিক কাঠামোয় এই স্বজ্ঞাতাকে ক্যাপচার করে, যা প্রতিটি শব্দের পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে নথিগুলির একটি সেট পরীক্ষা করে এবং আবিষ্কার করতে দেয়, বিষয়গুলি কী হতে পারে এবং প্রতিটি নথির বিষয়ের ভারসাম্য কী।
_তাত্ত্বিক_সওয়ার্টিং / টপোলজিকাল বাছাইয়ের জন্য অ্যালগরিদম: কম্পিউটার বিজ্ঞান, একটি টপোলজিকাল সাজানোর বা নির্দেশ গ্রাফ টপোলজিকাল ক্রম তার ছেদচিহ্ন একটি রৈখিক ক্রম যেমন যে তোমার দর্শন লগ করা প্রান্তবিন্দু থেকে প্রান্তবিন্দু বনাম প্রতি নির্দেশ প্রান্ত UV জন্য, তোমার দর্শন লগ করা ক্রম মধ্যে v সামনে আসে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাফের শিখরগুলি কার্য সম্পাদন করার জন্য প্রতিনিধিত্ব করতে পারে এবং প্রান্তগুলি একটি কাজকে অন্যটির আগে সম্পাদন করতে হবে এমন প্রতিবন্ধকতাগুলির প্রতিনিধিত্ব করতে পারে; এই অ্যাপ্লিকেশনটিতে, একটি টপোলজিকাল ক্রম হ'ল কার্যগুলির জন্য একটি বৈধ ক্রম। একটি টপোলজিকাল অর্ডারিং সম্ভব এবং যদি কেবল গ্রাফের কোনও নির্দেশিত চক্র থাকে না, অর্থাৎ এটি যদি নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (ডিএজি) হয়। যে কোনও ডিএজে কমপক্ষে একটি টপোলজিকাল ক্রম থাকে এবং অ্যালগরিদমগুলি লিনিয়ার সময়ে যে কোনও ডিএজি-র টপোলজিকাল ক্রম গঠনের জন্য পরিচিত। টপোলজিকাল বাছাইয়ের ক্ষেত্রে বিশেষত র‌্যাঙ্কিংয়ের সমস্যার ক্ষেত্রে অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যেমন প্রতিক্রিয়া আরক সেট।
ট্রেনিং_ নিউরাল_ নেট ওয়ার্কস / কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য অ্যালগরিদম: কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (Anns), সাধারণত কেবল নামক স্নায়ুর নেটওয়ার্ক (NNs), কম্পিউটিং সিস্টেম অস্পষ্টভাবে জৈবিক নিউরাল নেটওয়ার্ক পশু ঘিলু গঠন দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়।
_অনুস্পারভাইডাইজড_আলাইনিং / আনসার্ভেরিজড লার্নিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: আনসুপভাইজড লার্নিং ( ইউএল ) হ'ল এক ধরণের অ্যালগরিদম যা অবিচলিত ডেটা থেকে নিদর্শনগুলি শেখে। আশা করা যায় যে অনুকরণের মাধ্যমে, যন্ত্রটি তার বিশ্বের একটি কমপ্যাক্ট অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা তৈরি করতে বাধ্য হয়। তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা (এসএল) এর বিপরীতে যেখানে ডেটা কোনও মানুষের দ্বারা ট্যাগ করা হয়, যেমন "গাড়ি" বা "ফিশ" ইত্যাদি, ইউএল স্ব-সংগঠনটি প্রদর্শন করে যা নিউরোনাল প্রেজিলিকেশন বা সম্ভাব্যতার ঘনত্ব হিসাবে নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করে। তদারকি স্পেকট্রামের অন্যান্য স্তরগুলি পুনরায় প্রয়োগকরণ শেখার যেখানে মেশিনটিকে তার দিকনির্দেশনা হিসাবে কেবল একটি সংখ্যার পারফরম্যান্স স্কোর দেওয়া হয় এবং আধা তত্ত্বাবধানে শেখা যেখানে ডেটার একটি ছোট অংশ ট্যাগ করা থাকে। ইউএল-তে দুটি বিস্তৃত পদ্ধতি হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং সম্ভাব্য পদ্ধতি।
_ভিডিও / ট্র্যাকিং / ভিডিও ট্র্যাকিংয়ের জন্য অ্যালগরিদম: ভিডিও ট্র্যাকিং হ'ল একটি ক্যামেরা ব্যবহার করে সময়ের সাথে সাথে একটি চলমান অবজেক্টকে চিহ্নিত করার প্রক্রিয়া। এর বিভিন্ন ব্যবহার রয়েছে, এর কয়েকটি হ'ল: হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন, সুরক্ষা এবং নজরদারি, ভিডিও যোগাযোগ এবং সংক্ষেপণ, সংযোজনিত বাস্তবতা, ট্র্যাফিক নিয়ন্ত্রণ, মেডিকেল ইমেজিং এবং ভিডিও সম্পাদনা। ভিডিওতে থাকা তথ্যের পরিমাণের কারণে ভিডিও ট্র্যাকিং একটি সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া হতে পারে। জটিলতায় আরও যুক্ত করা ট্র্যাকিংয়ের জন্য অবজেক্ট স্বীকৃতি কৌশলগুলি ব্যবহারের সম্ভাব্য প্রয়োজন যা তার নিজের ক্ষেত্রে একটি চ্যালেঞ্জিং সমস্যা।
কম্পিউটার_গ্রাফিক্স / কম্পিউটার গ্রাফিক্স (কম্পিউটার বিজ্ঞান) এ অ্যালগরিদম: কম্পিউটার গ্রাফিক্স কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি উপ-ক্ষেত্র যা ভিজ্যুয়াল বিষয়বস্তুকে ডিজিটালি সংশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেট করার জন্য পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করে। যদিও এই শব্দটি প্রায়শই ত্রিমাত্রিক কম্পিউটার গ্রাফিক্সের অধ্যয়নকে বোঝায়, এটি দ্বি-মাত্রিক গ্রাফিক্স এবং চিত্র প্রক্রিয়াকরণকেও অন্তর্ভুক্ত করে।
_অপশন / আলগোরিদিমদের আলগোরিদিম: অত্যাচারের অ্যালগরিদম: কীভাবে অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি রেইনফোর্স রেসিজম তথ্য বিজ্ঞান, মেশিন লার্নিং এবং মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া ক্ষেত্রে সাফিয়া উমোজা নোবেলের একটি 2018 বই book
অ্যালগরিদম স্টেট_ম্যাচিন / অ্যালগোরিদমিক স্টেট মেশিন: অ্যালগরিদমিক স্টেট মেশিন ( এএসএম ) পদ্ধতিটি ১৯ California০ সাল থেকে ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের বার্কলে (ইউসিবি) থমাস ই ওসবার্নের দ্বারা প্রাথমিকভাবে সীমাবদ্ধ স্টেট মেশিন (এফএসএম) ডিজাইনের জন্য একটি পদ্ধতি, ১৯ 19৮ সালে হিউলেট প্যাকার্ডে চালু এবং প্রয়োগ করা হয়েছিল, ১৯67 since সাল থেকে আনুষ্ঠানিকভাবে প্রসারিত এবং প্রসারিত এবং ১৯ 1970০ সাল থেকে ক্রিস্টোফার আর ক্লেয়ার লিখেছেন digital এটি ডিজিটাল ইন্টিগ্রেটেড সার্কিটের চিত্রগুলি উপস্থাপনে ব্যবহৃত হয়। এএসএম ডায়াগ্রামটি রাষ্ট্রীয় চিত্রের মতো তবে আরও কাঠামোগত এবং এইভাবে বোঝা সহজ। একটি এএসএম চার্ট হ'ল ডিজিটাল সিস্টেমের ক্রমিক ক্রিয়াকলাপ বর্ণনা করার একটি পদ্ধতি।
অ্যালগরিদম% সি 3% এ 9% সি 3% এ0_ট্রাস / স্টেশনারি ওয়েভলেট রূপান্তর: স্টেশনারি ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম (এসডাব্লুটি) হ'ল একটি ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম অ্যালগরিদম যা ডিজিটাল ওয়েভলেট ট্রান্সফর্ম (ডিডাব্লুটি) এর অনুবাদ-আগ্রাসনের অভাবকে কাটিয়ে উঠার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ডিডব্লিউটি-তে ডাউনস্যাম্পলার এবং আপসাম্পলারগুলি সরিয়ে এবং ফিল্টার সহগের উপাদানগুলির একটি উপাদান দ্বারা আপস্যাম্পল করে অনুবাদ-অদৃশ্যতা অর্জন করা হয় মধ্যে অ্যালগোরিদমের স্তরের স্তর। এসডব্লিউটি একটি অন্তর্নিহিত নিরর্থক প্রকল্প কারণ এসডাব্লুটিটির প্রতিটি স্তরের আউটপুট ইনপুট হিসাবে সমান সংখ্যক নমুনা ধারণ করে - সুতরাং এন স্তরের পচনের জন্য তরঙ্গলেটের সহগগুলিতে N এর অপ্রয়োজনীয়তা রয়েছে। এই অ্যালগরিদমটি ফরাসি ভাষায় " অ্যালগরিদম à ট্রুটস " নামে বেশি পরিচিত যা ফিল্টারগুলিতে জিরো সন্নিবেশ করাকে বোঝায়। এটি হোলসনিডার এট আল দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল।
অ্যালগরিটমি / মুহাম্মদ ইবনে মুসা আল-খোয়ারিজমি: মুয়াম্মাদ ইবনে মূসা আল-খুয়ারিজমি , আল-খুয়ারিজমি হিসাবে আরবীকৃত এবং পূর্বে লাতিন ভাষায় আলগোরিদিমী হিসাবে পরিচিত ছিলেন, তিনি ছিলেন পার্সিয়ান পলিম্যাথ, যিনি গণিত, জ্যোতির্বিজ্ঞান এবং ভূগোলের ক্ষেত্রে ব্যাপক প্রভাবশালী রচনা তৈরি করেছিলেন। খ্রিস্টীয় ৮২০ সালের দিকে তিনি জ্যোতির্বিজ্ঞানী এবং বাগদাদের হাউস অফ উইজডম-এর লাইব্রেরির প্রধান হিসাবে নিযুক্ত হন।
অ্যালগরিটমি দে_নিমোরো_ইন্ডোরিয়াম / অ্যালগরিদম: গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি অ্যালগরিদম হ'ল সাধারণত সংজ্ঞায়িত, কম্পিউটার-বাস্তবায়িত নির্দেশাবলীর একটি সীমাবদ্ধ ক্রম, সাধারণত কোনও শ্রেণীর সমস্যা সমাধানের জন্য বা একটি গণনা সম্পাদনের জন্য। অ্যালগরিদম সর্বদা দ্ব্যর্থহীন এবং গণনা সম্পাদন, ডেটা প্রসেসিং, স্বয়ংক্রিয় যুক্তি এবং অন্যান্য কার্যাদি নির্দিষ্টকরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
অ্যালগরিটমি ডি_নিমোরো_ইন্ডোরিয়াম / অ্যালগরিদম: গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি অ্যালগরিদম হ'ল সাধারণত সংজ্ঞায়িত, কম্পিউটার-বাস্তবায়িত নির্দেশাবলীর একটি সীমাবদ্ধ ক্রম, সাধারণত কোনও শ্রেণীর সমস্যা সমাধানের জন্য বা একটি গণনা সম্পাদনের জন্য। অ্যালগরিদম সর্বদা দ্ব্যর্থহীন এবং গণনা সম্পাদন, ডেটা প্রসেসিং, স্বয়ংক্রিয় যুক্তি এবং অন্যান্য কার্যাদি নির্দিষ্টকরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
অ্যালগরিটমি ডি_নুমেরো_ ইন্ডোরিয়াম / মুহাম্মদ ইবনে মুসা আল-খয়ারিজমি: মুয়াম্মাদ ইবনে মূসা আল-খুয়ারিজমি , আল-খুয়ারিজমি হিসাবে আরবীকৃত এবং পূর্বে লাতিন ভাষায় আলগোরিদিমী হিসাবে পরিচিত ছিলেন, তিনি ছিলেন পার্সিয়ান পলিম্যাথ, যিনি গণিত, জ্যোতির্বিজ্ঞান এবং ভূগোলের ক্ষেত্রে ব্যাপক প্রভাবশালী রচনা তৈরি করেছিলেন। খ্রিস্টীয় ৮২০ সালের দিকে তিনি জ্যোতির্বিজ্ঞানী এবং বাগদাদের হাউস অফ উইজডম-এর লাইব্রেরির প্রধান হিসাবে নিযুক্ত হন।
অ্যালগরিটমি ডি_নিমোরো_ইন্ডোরাম / অ্যালগরিদম: গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি অ্যালগরিদম হ'ল সাধারণত সংজ্ঞায়িত, কম্পিউটার-বাস্তবায়িত নির্দেশাবলীর একটি সীমাবদ্ধ ক্রম, সাধারণত কোনও শ্রেণীর সমস্যা সমাধানের জন্য বা একটি গণনা সম্পাদনের জন্য। অ্যালগরিদম সর্বদা দ্ব্যর্থহীন এবং গণনা সম্পাদন, ডেটা প্রসেসিং, স্বয়ংক্রিয় যুক্তি এবং অন্যান্য কার্যাদি নির্দিষ্টকরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
আলগোরিজমি / মুহাম্মদ ইবনে মুসা আল-খয়ারিজমি: মুয়াম্মাদ ইবনে মূসা আল-খুয়ারিজমি , আল-খুয়ারিজমি হিসাবে আরবীকৃত এবং পূর্বে লাতিন ভাষায় আলগোরিদিমী হিসাবে পরিচিত ছিলেন, তিনি ছিলেন পার্সিয়ান পলিম্যাথ, যিনি গণিত, জ্যোতির্বিজ্ঞান এবং ভূগোলের ক্ষেত্রে ব্যাপক প্রভাবশালী রচনা তৈরি করেছিলেন। খ্রিস্টীয় ৮২০ সালের দিকে তিনি জ্যোতির্বিজ্ঞানী এবং বাগদাদের হাউস অফ উইজডম-এর লাইব্রেরির প্রধান হিসাবে নিযুক্ত হন।
অ্যালগোর্টা / অ্যালগোর্টা: Algorta Biscay, বাস্ক দেশ, স্পেন প্রদেশে, Getxo পৌরসভার মধ্যে একটি স্থান নেই। 1996 সালে, আলগোর্তার জনসংখ্যা ছিল 35,600।
আলগোর্টা, উরুগুয়ে / আলগোর্টা, উরুগুয়ে: আলগোর্টা উরুগুয়ের রিও নিগ্রো বিভাগের একটি গ্রাম।
অ্যালগোর্টা (মেট্রো_বিলবাও) / অ্যালগোর্টা (মেট্রো বিলবাও): আলগোর্টা হ'ল মেট্রো বিলবাওয়ের 1 লাইন স্টেশন। এটি গেটেক্সোর পৌরসভার আলগোর্তার আশেপাশে অবস্থিত। বর্তমান আকারে, স্টেশনটি একটি পুরানো স্টেশন প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে ১১ নভেম্বর ১৯৫৫ সালে খোলা হয়েছিল।
অ্যালগার্টা (মেট্রো_বিলবাও_স্টেশন) / আলগোর্টা (মেট্রো বিলবাও): আলগোর্টা হ'ল মেট্রো বিলবাওয়ের 1 লাইন স্টেশন। এটি গেটেক্সোর পৌরসভার আলগোর্তার আশেপাশে অবস্থিত। বর্তমান আকারে, স্টেশনটি একটি পুরানো স্টেশন প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে ১১ নভেম্বর ১৯৫৫ সালে খোলা হয়েছিল।
আলগোর্টা স্টেশন / আলগোর্টা (মেট্রো বিলবাও): আলগোর্টা হ'ল মেট্রো বিলবাওয়ের 1 লাইন স্টেশন। এটি গেটেক্সোর পৌরসভার আলগোর্তার আশেপাশে অবস্থিত। বর্তমান আকারে, স্টেশনটি একটি পুরানো স্টেশন প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে ১১ নভেম্বর ১৯৫৫ সালে খোলা হয়েছিল।
অ্যালগরিদম / অ্যালগরিদম: গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি অ্যালগরিদম হ'ল সাধারণত সংজ্ঞায়িত, কম্পিউটার-বাস্তবায়িত নির্দেশাবলীর একটি সীমাবদ্ধ ক্রম, সাধারণত কোনও শ্রেণীর সমস্যা সমাধানের জন্য বা একটি গণনা সম্পাদনের জন্য। অ্যালগরিদম সর্বদা দ্ব্যর্থহীন এবং গণনা সম্পাদন, ডেটা প্রসেসিং, স্বয়ংক্রিয় যুক্তি এবং অন্যান্য কার্যাদি নির্দিষ্টকরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
অ্যালগরিদম / অ্যালগরিদম: গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে, একটি অ্যালগরিদম হ'ল সাধারণত সংজ্ঞায়িত, কম্পিউটার-বাস্তবায়িত নির্দেশাবলীর একটি সীমাবদ্ধ ক্রম, সাধারণত কোনও শ্রেণীর সমস্যা সমাধানের জন্য বা একটি গণনা সম্পাদনের জন্য। অ্যালগরিদম সর্বদা দ্ব্যর্থহীন এবং গণনা সম্পাদন, ডেটা প্রসেসিং, স্বয়ংক্রিয় যুক্তি এবং অন্যান্য কার্যাদি নির্দিষ্টকরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
অ্যালগরিদম (অ্যালবাম) / সৃষ্টির বাইরে: বাইন্ড ক্রিয়েশন হ'ল কিউবেকের মন্ট্রিলের কানাডীয় প্রযুক্তিগত ডেথ মেটাল ব্যান্ড। তারা বর্তমানে সিজন অফ মিস্ট রেকর্ডে স্বাক্ষরিত হয়েছে। এই গ্রুপটি আজ অবধি তিনটি স্টুডিও অ্যালবাম প্রকাশ করেছে: দি অরা (২০১১), আর্থবোন বিবর্তন (২০১৪) এবং অ্যালগরিদম (2018)। তারা ইউরোপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং জাপানে ব্যাপক পরিদর্শন করেছে, ওবস্কুরা এবং ডাইং ফ্যাটাসের মতো ব্যান্ডকে সমর্থন করে, যখন রেভোকেশন, সাইক্রোপটিক এবং ভার্ভুমের মতো কাজের পাশাপাশি শিরোনাম করেছে।
অ্যালগরিদম / অ্যালগরিদম: অ্যালগরিথাম মেন্টাললো ও দ্য ফিক্সারের পঞ্চম স্টুডিও অ্যালবাম, 16 ফেব্রুয়ারি, 1999-এ মেট্রোপলিস রেকর্ডস দ্বারা প্রকাশিত। এটি প্রতিষ্ঠানের সদস্য ডোয়াইন ড্যাসিং ছাড়াই ব্যান্ডের প্রথম প্রকাশ ছিল এবং তার বোন ড্যানিয়েল দাসিংয়ের স্মরণে ছিল।
অ্যালগরিক্স / অ্যালগরিক্স সিমুলেশন এবি: অ্যালগরিক্স সিমুলেশন এবি 2007 সালে সুইডেনের উমেতে উমে বিশ্ববিদ্যালয় থেকে একটি স্পিন অফ সংস্থা হিসাবে গঠিত হয়েছিল। অ্যালগরিক্সের বর্তমানে তিনটি পণ্য রয়েছে: আলগোডো, স্পেসক্লেইমের ডায়নামিক্স এবং ইঞ্জিনিয়ারিং এবং রিয়েল-টাইম সিমুলেশনগুলির জন্য পেশাদার পদার্থবিজ্ঞান ইঞ্জিন এজিএক্স মাল্টিফিজিক্স।
অ্যালগরিক্স সিমুলেশন_এবি / অ্যালগরিক্স সিমুলেশন এবি: অ্যালগরিক্স সিমুলেশন এবি 2007 সালে সুইডেনের উমেতে উমে বিশ্ববিদ্যালয় থেকে একটি স্পিন অফ সংস্থা হিসাবে গঠিত হয়েছিল। অ্যালগরিক্সের বর্তমানে তিনটি পণ্য রয়েছে: আলগোডো, স্পেসক্লেইমের ডায়নামিক্স এবং ইঞ্জিনিয়ারিং এবং রিয়েল-টাইম সিমুলেশনগুলির জন্য পেশাদার পদার্থবিজ্ঞান ইঞ্জিন এজিএক্স মাল্টিফিজিক্স।
আলগোস / অ্যালগোস: এলিজিয়া বহুবচনতে শারীরিক ও মানসিক উভয় ক্ষেত্রেই ব্যথার স্বরূপ হিসাবে হেসিওড দ্বারা ব্যবহৃত হয়, যা সেখানে গ্রিকের কলহের দেবী এরিসের সন্তান হিসাবে প্রতিনিধিত্ব করে। তারা লেথ, লিমোস, হোরকোস এবং পোনোসের ভাই বোন ছিল।
আলগোসাইবি / বাহরাইনের ইতিহাস: বাহরাইন ছিল প্রাচীন দিলমুন সভ্যতার কেন্দ্রীয় অবস্থান। পারস্য উপসাগরে বাহরাইনের কৌশলগত অবস্থানটি বেশিরভাগ পার্সিয়ান, সুমেরীয়, আসুরিয়ান, ব্যাবিলনীয়, পর্তুগিজ, আরব এবং ব্রিটিশদের কাছ থেকে শাসন ও প্রভাব এনেছে।
অ্যালগোসেক / অ্যালগোসেক: AlgoSec নেটওয়ার্ক সুরক্ষা নীতি পরিচালনার জন্য সফ্টওয়্যার সরবরাহকারী, ফায়ারওয়াল নীতি পরিচালনার নামেও পরিচিত।
অ্যালগোসেডেভ / থ্যালিডোমাইড: থালিডোমাইড , অন্যদের মধ্যে কনটারগান এবং থ্যালোমিড ব্র্যান্ড নামে বিক্রি হয়, এটি একটি ওষুধ যা প্রচুর ক্যান্সার, গ্রাফট-বনাম-হোস্ট রোগ এবং কুষ্ঠরোগের জটিলতা সহ ত্বকের বিভিন্ন অবস্থার চিকিত্সার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও এটি বেশ কয়েকটি এইচআইভি-সম্পর্কিত পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত হয়েছে, এই জাতীয় ব্যবহার ভাইরাসের বর্ধিত স্তরের সাথে সম্পর্কিত। এটি মৌখিকভাবে পরিচালিত হয়।
আলগোসোর দুর্গ / আলগোসোর দুর্গ: Algoso এর কাসল Algoso এর নাগরিক প্যারিশ, ক্যাম্পো ডি Víboras ই উভা, Vimioso পৌরসভার একটি মধ্যযুগীয় দুর্গ, Bragança এর পর্তুগিজ জেলায় অবস্থিত। আলগোসোর দুর্গটি পূর্ব ট্রোস-ওস-মন্টসের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ মধ্যযুগীয় দুর্গ, লেনো উত্তরাধিকার যুদ্ধের সাথে সম্পর্কিত, স্বাধীন পর্তুগিজ রাজতন্ত্রের অস্থায়ী নীতি এবং নাইটস হসপিটালারের গুরুত্বপূর্ণ ধর্মীয় কমান্ডারি যা তাদের মূল প্রতিষ্ঠা করেছিল। 1224 সালে।
অ্যালগোসন / ম্যাকনিল গ্রাহক স্বাস্থ্যসেবা: ম্যাকনিল কনজিউমার হেলথ কেয়ার জনসন এবং জনসন স্বাস্থ্যসেবা পণ্য গোষ্ঠীর অন্তর্ভুক্ত একটি আমেরিকান মেডিকেল পণ্য সংস্থা। এটি প্রাথমিকভাবে দ্রুত গতিশীল গ্রাহক পণ্য যেমন ওভার-দ্য কাউন্টার ওষুধ বিক্রি করে।
অ্যালগোসু / অ্যালগোসো (1974 শিপ): আলগোসো সেন্ট্রাল দ্বারা নির্মিত বেশ কয়েকটি জাহাজের নাম ছিল। দ্বিতীয় আলগোসো , ১৯ 197৪ সালের শেষদিকে কমিশন করা হয়েছিল, এটি ছিল শেষ হ্রদ ফ্রেইটার যা গতানুগতিক নকশায় নির্মিত হয়েছিল, যেখানে সেতুটি জাহাজের ধনুকের ডানদিকে একটি সুপার স্ট্রাকচার শীর্ষে ছিল এবং দ্বিতীয় সুপার স্ট্রাকচার তার ডানদিকে স্ট্রিংয়ের ইঞ্জিনে শীর্ষে ছিল।
অ্যালগোসু (1974_ship) / আলগোসো (1974 শিপ): আলগোসো সেন্ট্রাল দ্বারা নির্মিত বেশ কয়েকটি জাহাজের নাম ছিল। দ্বিতীয় আলগোসো , ১৯ 197৪ সালের শেষদিকে কমিশন করা হয়েছিল, এটি ছিল শেষ হ্রদ ফ্রেইটার যা গতানুগতিক নকশায় নির্মিত হয়েছিল, যেখানে সেতুটি জাহাজের ধনুকের ডানদিকে একটি সুপার স্ট্রাকচার শীর্ষে ছিল এবং দ্বিতীয় সুপার স্ট্রাকচার তার ডানদিকে স্ট্রিংয়ের ইঞ্জিনে শীর্ষে ছিল।
অ্যালগোসু (জাহাজ, _1974) / আলগোসো (1974 শিপ): আলগোসো সেন্ট্রাল দ্বারা নির্মিত বেশ কয়েকটি জাহাজের নাম ছিল। দ্বিতীয় আলগোসো , ১৯ 197৪ সালের শেষদিকে কমিশন করা হয়েছিল, এটি ছিল শেষ হ্রদ ফ্রেইটার যা গতানুগতিক নকশায় নির্মিত হয়েছিল, যেখানে সেতুটি জাহাজের ধনুকের ডানদিকে একটি সুপার স্ট্রাকচার শীর্ষে ছিল এবং দ্বিতীয় সুপার স্ট্রাকচার তার ডানদিকে স্ট্রিংয়ের ইঞ্জিনে শীর্ষে ছিল।
অ্যালগোস্টিল / অ্যালগোস্টিল: অ্যালগোস্টিল হ'ল বাল্ক ক্যারিয়ারের মালিকানাধীন এবং আলগোমা সেন্ট্রাল দ্বারা পরিচালিত। এই জাহাজটি ১৯ 1966 সালে ডেভি শিপ বিল্ডিং তাদের কানাডার স্টিমশিপ লাইনের কুইবেক লাউজনে তাদের আঙ্গিনায় তৈরি করেছিলেন এবং এএস গ্লোসব্রেনার হিসাবে চালু করেছিলেন । 1968 সালে, জাহাজটি ল্যাব্রাডর স্টিমশিপ সংস্থা দ্বারা অধিগ্রহণ করা হয়েছিল। একাত্তরে, জাহাজটি আলগোমা সেন্ট্রালে বিক্রি হয়েছিল। জাহাজটির নাম পরিবর্তন করে ১৯৮ 198 সালে অ্যালগগল্ফ এবং ১৯৯০ সালে অ্যালগোস্টিলে রাখা হয়েছিল। বাল্ক ক্যারিয়ারটি প্রাথমিকভাবে সেন্ট লরেন্স সিওয়ে এবং গ্রেট লেকের পাশাপাশি লোহা আকরিক এবং শস্য বহন করে। বদনা এপ্রিল 2018 সালে বিকল নিয়ে যাওয়া হয় নিষ্পত্তি মুলতুবী এবং নাম Oste অধীনে জুন 2018, Aliaga, তুরস্ক মধ্যে বাতিল করা হয়েছে 26 উপর।
অ্যালগট / আলগাট: আলগাট হলেন গীটিশ রাজা যিনি হিমস্ক্রিংলা অনুসারে পশ্চিম গটাল্যান্ডে রাজত্ব করেছিলেন। স্নোরি স্টার্লসন বর্ণনা করেছেন যে তাকে তাঁর জামাতা, সুইডিশ রাজা ইংজাল্ড ইল-শাসক দ্বারা পুড়িয়ে মারা হয়েছিল।
অ্যালগট ক্রিস্টফারসন / অ্যালগট ক্রিস্টফারসন: আলগোট ক্রিস্টফারসন ছিলেন একজন সুইডিশ ফুটবলার যিনি একজন ডিফেন্ডার হিসাবে অভিনয় করেছিলেন। তিনি দেড়শো ম্যাচ খেলেছেন এবং ১৯৩৩ থেকে ১৯৩৩ সাল পর্যন্ত মালমা এফএফের হয়ে পাঁচটি গোল করেছেন।
অ্যালগট হাগলুন্ড / আলগোট হাগলুন্ড: অ্যালগট হাগলুন্ড একজন সুইডিশ ফুটবলার এবং ব্যান্ড খেলোয়াড় ছিলেন। তিনি appea টি উপস্থিতি করেছেন এবং সুইডেন জাতীয় ফুটবল দলের হয়ে ৪ টি গোল করেছেন।
অ্যালগট হকিনিয়াস / অ্যালগট হকিনিয়াস: জোহান অ্যালগট হকিনিয়াস ছিলেন একজন সুইডিশ পিয়ানোবাদক এবং শাস্ত্রীয় সংগীতের সুরকার।
অ্যালগট জনসন / জনসন ল্যান্ডিং, ব্রিটিশ কলম্বিয়া: জনসন ল্যান্ডিং দক্ষিণ-পূর্ব ব্রিটিশ কলম্বিয়ার পশ্চিম কুটেনায়ে অঞ্চলের কুটনে লেকের পূর্ব তীরে পূর্ব পোস্ট অফিস এবং প্রাক্তন স্টিমবোট অবতরণীয় একটি সম্প্রদায়। এই সম্প্রদায়টি সুইডিশ অভিবাসী অ্যালগট জনসন (১৮–৫-১6363৩) প্রতিষ্ঠা করেছিলেন, তিনি এই অঞ্চলের প্রথম বাড়িটি ১৯০6 সালে তৈরি করেছিলেন।
অ্যালগট ল্যাঞ্জ / অ্যালগোট ল্যাঞ্জ: অ্যালগোট ল্যাঞ্জ ছিলেন অ্যামাজনের একজন সুইডিশ এক্সপ্লোরার এবং লেখক।
অ্যালগট লারসন / অ্যালগোট লারসন: আলগোট লারসন ছিলেন সুইডিশ ট্র্যাক এবং ফিল্ড অ্যাথলেট যিনি 1912 গ্রীষ্মের অলিম্পিকে অংশ নিয়েছিলেন। 1912 সালে তিনি জাভেলিন নিক্ষেপ প্রতিযোগিতায় 21 তম স্থান অর্জন করেন।
অ্যালগট লেন / অ্যালগোট ল্যান: কার্ল অ্যালগট লান ছিলেন একজন সুইডিশ রোড রেসিং সাইক্লিস্ট যিনি 1912 গ্রীষ্মকালীন অলিম্পিকে অংশ নিয়েছিলেন। তিনি দলের অংশ ছিলেন, যে টিম রোড রেসে স্বর্ণপদক জিতেছিল। পৃথক রোড রেসে তিনি দশম স্থান অর্জন করেছিলেন।
অ্যালগট লন / অ্যালগোট ল্যান: কার্ল অ্যালগট লান ছিলেন একজন সুইডিশ রোড রেসিং সাইক্লিস্ট যিনি 1912 গ্রীষ্মকালীন অলিম্পিকে অংশ নিয়েছিলেন। তিনি দলের অংশ ছিলেন, যে টিম রোড রেসে স্বর্ণপদক জিতেছিল। পৃথক রোড রেসে তিনি দশম স্থান অর্জন করেছিলেন।
অ্যালগট এল% সি 3% বি 6 এনএন / অ্যালগোট ল্যান: কার্ল অ্যালগট লান ছিলেন একজন সুইডিশ রোড রেসিং সাইক্লিস্ট যিনি 1912 গ্রীষ্মকালীন অলিম্পিকে অংশ নিয়েছিলেন। তিনি দলের অংশ ছিলেন, যে টিম রোড রেসে স্বর্ণপদক জিতেছিল। পৃথক রোড রেসে তিনি দশম স্থান অর্জন করেছিলেন।
অ্যালগট ম্যাগনুসন_এফ_ রেভনেস / রেভনেস এর আলগোট ম্যাগনসন: আলফট ম্যাগনুসন , রাফসনসের লর্ড ছিলেন মধ্যযুগীয় সুইডিশ ম্যাগনেট। তিনি ক্র্যামফোর্সে স্টায়ারসোলমের দুর্গের ক্যাসটেলান এবং অ্যাঙ্গারম্যানল্যান্ডের গভর্নর হিসাবে কাজ করেছিলেন।
অ্যালগট মলম্বার্গ / অ্যালগোট মলম্বারগ: আলগোট মলম্বার্গ ছিলেন একজন সুইডিশ রেসলার। তিনি ১৯২৮ গ্রীষ্মকালীন অলিম্পিকে পুরুষদের ফ্রিস্টাইল লাইটওয়েটে অংশ নিয়েছিলেন।
অ্যালগোট নীলসন / অ্যালগোট নীলসন: অ্যালগট নীলসন হলেন একজন অবসরপ্রাপ্ত সুইডিশ ব্যান্ড প্লেয়ার। নিলসন ১৯০৮-এর জুর্গারডেন সুইডিশ চ্যাম্পিয়নদের দলে ছিলেন।
অ্যালগোট নিসকা / অ্যালগোথ নিসকা: অ্যালগোথ নিসকা একজন ফিনিশ বুটলেগার, ফুটবলার এবং অ্যাডভেঞ্চারার ছিলেন।
অ্যালগট টেরেল / অ্যালগট টেরেল: অ্যালগট টেরেল , আট আগস্ট, ১৯০6 সালে ক্লেখুল্ট মণ্ডলীতে, ব্লিঙ্কে কাউন্টিতে জন্মগ্রহণ করেছিলেন, তিনি ১৯৯ 1996 সালের ১২ ই অক্টোবর মৃত্যুবরণ করেন।
অ্যালগট টি% সি 3% বি 6 রেনম্যান / অ্যালগোট টার্নম্যান: জার্ল অ্যালগট গুস্তাভ তুর্নম্যান , ডাকনাম পি। তিনি ছিলেন সুইডিশ এক এনামেল শিল্পী এবং চিত্রশিল্পী।