Projetos em avançados algoritmos

Algoritmos avançados expande sobre o que se aprende em uma aula introdutória sobre o assunto. Em uma classe de algoritmos avançados , os professores geralmente atribuir estudantes projetos, porque este curso é especialmente adequado para aprender -fazendo . No entanto, os alunos não podem , inicialmente, saber o que são possíveis projetos específicos para uma classe de algoritmos avançados . Ao classificar os principais componentes de um curso de algoritmos avançados em um pequeno conjunto , o estudante pode diminuir sua seleção e decidir sobre um tema adequado. Big -O Computations

algoritmos avançados de estudantes devem estar familiarizados com grande -o a notação , que lhe permite calcular uma assintótica limite superior sobre uma função algorítmica . Isso se refere ao tempo máximo de execução de um algoritmo. Big-O cálculos permitem descrever tempo de execução de um algoritmo através de um cálculo matemático . Assim, a partir da perspectiva de funções Big-O , seu projeto pode ser uma comparação de diferentes algoritmos , mostrando que são mais rápidos e que são mais lentas .

Aumenta a eficiência

No algoritmo é perfeito. Como você já devem ter visto em seus estudos de algoritmos , existem muitos algoritmos com o mesmo propósito final como classificação ou encontrar . No entanto, alguns algoritmos são mais eficientes em termos de tempo , quer em execução ou utilização dos recursos. Existem muitos algoritmos diferentes que fazem a mesma coisa, porque os matemáticos e cientistas da computação têm analisado os algoritmos existentes , à procura de falhas. Realizar uma análise semelhante para o seu projeto , demonstrando como um algoritmo especial pode ser melhorado de alguma forma ou apontando suas falhas.

Machine Learning

aprendizagem Máquina consiste em um relativamente novo conjunto de algoritmos . Estes algoritmos são particularmente especiais pelo facto de eles não requerem um ser humano para ser no controlo completo . Os algoritmos de aprendizado de máquina aprender como eles trabalham , melhorando com o tempo. Este mecanismo de aprendizagem é através da coleta de novas informações , o que melhora a precisão da máquina em previsões futuras. Para um projeto mais moderno, concentrar-se neste conjunto de algoritmos , discutindo suas vantagens e desvantagens ou aplicá-las aos dados. Dois dos algoritmos de aprendizado de máquina mais comuns são máquinas de vetores de suporte e redes neurais.

P = NP

A P = problema NP em algoritmos é, talvez, o mais importante e problema mais discutido no campo . “P ” e ” NP ” stand para as classes de perguntas que podem ser resolvidos em tempo polinomial e verificados em tempo polinomial , respectivamente. Esta questão basicamente pergunta se soluções que sejam fáceis de verificar também são fáceis de encontrar. Este problema tem criado uma série de discussão e pode ser o foco de um projeto de algoritmo avançado . Explore como o problema surgiu , como os cientistas estão indo sobre como resolver o problema ou o que você acha que é a resposta possível .