Vértebra cervical,+vértebras+cervicais. Pesquisa médica. Web
Algoritmos Evolutivos são algoritmos baseados em uma gama de mecanismos da evolução biológica e serviram para originar conceitos um pouco mais recentes, como o dos Algoritmos Genéticos A motivação para a construção de tais modelos computacionais surgiu de teorias através das quais a Natureza, por meio de seus recursos, resolveu problemas de complexidade, isto é, determinar quantidade de "recursos" para resolver "problemas", de sobrevivência. Assim, pode-se dizer que a natureza otimiza seus mecanismos para resolver um ou mais problemas. A partir de um problema de otimização, mesmo que se desconheça o que se está otimizando, é possível encontrar uma ótima solução, através dos Algorítimos Evolutivos e suas variações. Ou seja, tais algoritmos podem trabalhar em cima de problemas, sem que exista um conhecimento explicito, isto é, que podem tratar-se de paradigmas. Os Algoritmos Evolutivos buscam tratar estruturas de objetos abstratos de uma população, como, por exemplo, ...
Em matemática, lógica e ciência da computação, uma linguagem recursivamente enumerável é um tipo de Linguagem formal que também é chamada de linguagem Turing-reconhecível. Também é conhecida como tipo-0 na hierarquia de Chomsky das linguagens formais. O décimo problema de Hilbert abrange a classe das linguagens recursivamente enumeráveis. Existem três equivalentes definições importantes para o conceito de uma linguagem recursivamente enumerável: Uma linguagem recursivamente enumerável formal é um subconjunto recursivamente enumerável no conjunto de todas as palavras possíveis sob o alfabeto da linguagem. Uma linguagem recursivamente enumerável é uma linguagem formal para a qual existe uma máquina de Turing que irá enumerar todas as cadeias válidas da linguagem. Note que, se a linguagem é infinita, o algoritmo de enumeração fornecido pode ser escolhido de forma que evite repetições, uma vez que podemos testar se a cadeia produzida para o número n é já é ...
Esta simples algoritmo pode ser usado para diagnosticar os desvios do eixo elétrico no plano frontal. Não permite o cálculo do eixo, mas determinar se o eixo encontra-se normal, desviado para a esquerda, desviado para a direita ou desvio extremo do eixo. Em geral o mais importante é determinar se o eixo encontra-se normal ou desviado e (o tipo de desvio) do que a determinação do eixo em graus. ...
C4.5 é um algoritmo utilizado para criar uma árvore de decisão e foi desenvolvido por Ross Quinlan. C4.5 é uma extensão do algoritmo anterior de Quinlan's ID3. As árvores de decisão geradas pelo algoritmo C4.5 podem ser utilizadas para classificação e são portanto conhecidas como classificadores estatísticos. Ele se tornou bastante popular após ficar posicionado entre os melhores algoritmos de mineração de dados no trabalho Top 10 Algorithms in Data Mining publicado por Springer LNCS em 2008. C4.5 constrói árvores de decisão a partir de um conjunto de dados de treinamento da mesma forma que o algoritmo ID3, utilizando o conceito de Entropia. O conjunto de dados de treinamento é um conjunto S = s 1 , s 2 , . . . {\displaystyle S={s_{1},s_{2},...}} de amostras já classificadas. Cada amostra s i {\displaystyle s_{i}} consiste de um vetor p-dimensional ( x 1 , i , x 2 , i , . . . , x p , i ) {\displaystyle (x_{1,i},x_{2,i},...,x_{p,i})} , onde o x j {\displaystyle x_{j}} ...
Em Ciência da Computação, um algoritmo determinístico é um algoritmo em que, dada uma certa entrada, ela produzirá sempre a mesma saída, com a máquina responsável sempre passando pela mesma seqüência de estados. Algoritmos determinísticos são, de longe, o tipo mais estudado e conhecido de algoritmo, assim como um dos mais práticos, uma vez que podem ser executados em máquinas reais de forma eficiente. Formalmente, um algoritmo determinístico computa uma função matemática; uma função tem um valor único para cada entrada dada, e o algoritmo é um processo que produz este valor em particular como saída. Algoritmos determinísticos podem ser definidos em termos de uma máquina de estados: um estado descreve o que uma máquina está fazendo em um instante específico no tempo. Máquinas de estado passam de maneira discreta de um estado para outro. Imediatamente depois de colocarmos a entrada, a máquina está no que chamamos estado inicial. Se a máquina é determinística, ...
Um algoritmo probabilístico é um algoritmo que utiliza a probabilidade como parte de sua lógica. Na prática, isso significa que a máquina que implementa o algoritmo deve acessar um gerador de números pseudo-aleatórios. O algoritmo utiliza bits aleatórios como um guia para o seu comportamento. Diferente dos algoritmos convencionais, um algoritmo probabilístico, dada uma mesma sequência de entrada, não necessariamente leva a um mesmo estado final. Para demonstrar os exemplos a seguir deve-se assumir um modelo. Um computador inicia seu trabalho sempre num estado inicial Q 0 {\displaystyle Q_{0}} e, dado uma seqüência de símbolos de entrada, esta máquina passará a outros estados. Numa máquina clássica não-probabilística (determinista), as transições dependem apenas da seqüência de símbolos, ou seja, dado um estado Q n {\displaystyle Q_{n}} , a transição deste para um outro estado é sempre a mesma dado o recebimento do mesmo símbolo. Em um algoritmo probabilístico, uma ...
Abaixo segue a lista de algoritmos, veja também a Lista de estruturas de dados e a Lista de termos relacionados aos Algoritmos e Estruturas de Dados. Algoritmos Combinatórios Gerais Algoritmo Busca-Cíclica de Floyd: encontra ciclos em iterações Geradores de Números Pseudo-aleatórios: produzem números estatísticamente aleatórios Blum Blum Shub: um gerador de números pseudo-aleatórios com prova de segurança Algoritmo Yarrow Veja artigo principal Teoria de Grafos Algoritmo de Bellman-Ford: calcula o caminho mais curto num grafo pesado (onde alguns dos pesos das extremidades podem ser negativos) Algoritmo de Dijkstra: calcula o caminho mais curto num grafo com peso absoluto das extremidades. Algoritmo de Floyd-Warshall: resolve o problema do caminho mínimo entre todos os partes de vértices em um grafo com direção e peso. Algoritmo de Kruskal: encontra a árvore de extensão mínima para um grafo. Algoritmo de Prim: encontra a árvore de extensão mínima para um grafo. Algoritmo de ...
Chaff é um algoritmo para resolver instâncias do Problema de satisfatibilidade booleana em programação. Ele foi desenvolvido por pesquisadores na Universidade de Princeton, Estados Unidos. O algoritmo trouxe melhorias de desempenho ao algoritmo DPLL (Davis-Putnam-Logemann-Loveland ) com um número de realces para uma implementação eficiente.No método Chaff, a parte principal não está baseada em algoritmos sofisticados para a redução do espaço de busca, mas em um desenho bastante eficiente em uma das etapas cruciais do método DPLL: a propagação unitária. É nessa fase que se mostra mais necessário os esforços de otimização. Algumas implementações disponíveis do algoritmo em software são mChaff, xChaff e zChaff, o último sendo o mais conhecido e usado, inclusive esta implementação já ganhou diversos concursos de resolvedores SAT. Chaff concentra-se em aperfeiçoar vários aspectos do algoritmo DPLL, seu bom desempenho é devido ao uso de Literais observados(vigiados), ...
Em ciência da computação, a análise de algoritmos tem como função determinar os recursos necessários para executar um dado algoritmo. A maior parte dos algoritmos são pensados para trabalhar com entradas (inputs) de tamanho arbitrário. Em geral, a eficiência ou complexidade de um algoritmo é função do tamanho do problema, do número de passos necessário (complexidade temporal) e da complexidade espacial ou de memória do sistema usado para executar o algoritmo. Esta disciplina faz parte da mais vasta teoria da complexidade computacional, que permite fazer estimativas quanto aos recursos necessários para que um algoritmo resolva um determinado problema computacional. Assim, o objetivo final não é apenas fazer códigos que funcionem, mas que sejam também eficientes. Para isso, deve-se estudar alguns tipos de problemas que podem ser resolvidos computacionalmente. Em seguida, deve ser visto como a abordagem adotada para resolver pode influenciar, levando a um algoritmo mais ou ...
A seleção também é outra parte chave do algoritmo. Em geral, usa-se o algoritmo de seleção por "roleta", onde os indivíduos são ordenados de acordo com a função-objetivo e lhes são atribuídas probabilidades decrescentes de serem escolhidos - probabilidades essas proporcionais à razão entre a adequação do indivíduo e a soma das adequações de todos os indivíduos da população. A escolha é feita então aleatoriamente de acordo com essas probabilidades. Dessa forma conseguimos escolher como pais os mais bem adaptados, sem deixar de lado a diversidade dos menos adaptados. Outras formas de seleção podem, ainda, ser aplicadas dependendo do problema a ser tratado.Como exemplos pode-se citar a seleção por "torneio" (onde são selecionados diversos pequenos subconjuntos da população, sendo selecionado o indivíduo de maior adequação de cada um desses grupos), a seleção por "classificação" ou "ranking" (semelhante à seleção por "roleta", com a diferença de que a ...
Algoritmos de estimação de distribuição (AED) são métodos evolutivos que utilizam técnicas de estimação de distribuição ao invés de operadores genéticos . AED's são consequência dos algoritmos genéticos, sendo motivados pela deficiência destes, principalmente pela sua incapacidade de representar e manipular as dependências entre as variáveis. Este problema é conhecido como linkage problem. Em seu trabalho seminal sobre algoritmos genéticos, Holland já havia reconhecido que, se a interação das variáveis fosse utilizada, certamente traria benefícios aos algoritmos genéticos. Esta fonte de informação, até então inexplorada, foi chamada de informação de ligação (linkage information). Assim, para contornar estes obstáculos dos algoritmos genéticos, os AEDs representam explicitamente as dependências entre as variáveis através de modelos probabilísticos, como desde simples representação em vetores de probabilidades até modelos mais complexos, como rede ...
O Algoritmo de Smith-Waterman é um algoritmo bem conhecido para a realização de alinhamento de seqüências local ; isto é, é elaborado para determinar as regiões similares entre duas seqüências de nucleotídeos ou duas seqüências de proteínas. Em vez de olhar a seqüência total, o algoritmo de Smith-Waterman compara segmentos de todos os comprimentos possíveis e otimiza a medida de similaridade. O algoritmo foi proposto pela primeira vez por Temple F. Smith e Michael S. Waterman em 1981. Como o Algoritmo Needleman-Wunsch, do qual é uma variação, o Smith-Waterman é um algoritmo de programação dinâmica. Como tal, tem a propriedade desejável de que é garantido encontrar o alinhamento local ótimo com relação ao sistema de pontuação a ser utilizado (o que inclui a matriz de substituição e o esquema de escore para lacunas). A principal diferença para o algoritmo Needleman-Wunsch é que as células da matriz com pontuação negativa tem seus valores definidos para zero, ...
Por Ana Carolina Prates Data de Publica o: 25 de Abril de 2017 Entendendo Algoritmos, um guia ilustrado para programadores e outros curiosos Um algoritmo nada mais do que um procedimento passo a passo para a resolu o de um problema. Os algoritmos que mais utilizados por programadores j foram descobertos, testados e provados. E para entend -los, este o livro certo. Este guia cativante e completamente ilustrado torna simples aprender como utilizar os principais algoritmos por programadores. O livro Entendendo Algoritmos apresenta uma abordagem agrad vel para esse t pico essencial da ci ncia da computa o. Ele ensina como aplicar algoritmos comuns nos problemas de programa o enfrentados diariamente, come ando com tarefas b sicas como a ordena o e a pesquisa. Cada exemplo apresentado em detalhes e inclui diagramas e c digos completos em Python. Ao final deste livro, o leitor ter dominado algoritmos amplamente aplic veis e saber quando e onde utiliz -los. ...
O algoritmo de Featherstone é uma técnica utilizada para calcular os efeitos de forças aplicadas a uma estrutura de articulações (juntas, joints) e elos (ligações, links), ou seja, uma "cadeia cinemática", como esqueletos usados em física ragdoll. O algoritmo de Featherstone usa uma representação de coordenadas reduzidas. Isto está em contraste com o método mais popular dos multiplicadores de Lagrange, que utiliza o máximo de coordenadas. O algoritmo de Featherstone foi introduzido por Roy Featherstone em 1983 num artigo entitulado "The Calculation of Robot Dynamics Using Articulated-Body Inertias". PhD de Brian Mirtich "Linear-time dynamics using Lagrange multipliers" Featherstone, R. (1987). Robot Dynamics Algorithms. Boston: Kluwer. ISBN 0-89838-230-0 Featherstone Multibody no motor de física Bullet Featherstone's algorithm implementation in the Moby rigid body dynamics simulator Código-fonte para a implementação do algoritmo de Featherstone Descrição e referências ...
Em matemática, o algoritmo de Euclides é um método simples e eficiente de encontrar o máximo divisor comum entre dois números inteiros diferentes de zero. É um dos algoritmos mais antigos, conhecido desde que surgiu nos Livros VII e X da obra Elementos de Euclides por volta de 300 a.C.. O algoritmo não exige qualquer fatoração. O MDC de dois números inteiros é o maior número inteiro que divide ambos sem deixar resto. O algoritmo de Euclides é baseado no princípio de que o MDC não muda se o menor número for subtraído ao maior. Por exemplo, 21 é o MDC de 252 e 105 (252 = 21 × 12; 105 = 21 × 5); já que 252 − 105 = 147, o MDC de 147 e 105 é também 21. Como o maior dos dois números é reduzido, a repetição deste processo irá gerar sucessivamente números menores, até convergir em zero. Nesse momento, o MDC é o outro número inteiro, maior que zero. Ao reverter os passos do algoritmo de Euclides, o MDC pode ser expresso como soma dos dois números originais, cada um ...
Nota: Se procura o conto de Arthur Charles Clarke, veja A estrela. Algoritmo A* (Lê-se: A-estrela) é um algoritmo para Busca de Caminho. Ele busca o caminho em um grafo de um vértice inicial até um vértice final. Ele é a combinação de aproximações heurísticas como do algoritmo Breadth First Search (Busca em Largura) e da formalidade do Algoritmo de Dijkstra. O algoritmo foi descrito pela primeira vez em 1968 por Peter Hart, Nils Nilsson, e Bertram Raphael. Na publicação deles, ele foi chamado de algoritmo A; usando este algoritmo com uma heurística apropriada atinge-se um comportamento ótimo, e passou a ser conhecido por A*. Sua aplicação vai desde aplicativos para encontrar rotas de deslocamento entre localidades a resolução de problemas, como a resolução de um quebra-cabeças. Ele é muito usado em jogos. Sejam Q = conjunto de nós a serem pesquisados; S = o estado inicial da busca Faça: Inicialize Q com o nó de busca (S) como única entrada; Se Q está vazio, ...
A maioria dos resultados positivos sobre problemas computacionais são provas construtivas, i.e. , um problema computacional é provado pra ser solucionado a partir de um algoritmo que o resolve; um problema computacional mostra-se em P(complexidade) dado que a partir da sua entrada tenha um algoritmo que o resolve em tempo polinomial; etc. No entanto, existem vários resultados não- construtivos, onde a existência de um algoritmo é provada sem mostrar o algoritmo por si só. Várias técnicas são usadas para fornecer a existências dessas provas. Um simples exemplo de um algoritmo não construtivo publicado em 1982 por Elwyn R.Berlekamp, John H.Conway, e Richard K.Guy , no livro Winning Ways for your Mathematical Plays. Trata-se de um jogo de Sylver Coinage, no qual jogadores se revezam especificando um inteiro positivo que não pode ser expresso como a soma de valores especificados antes, tendo um perdedor quando eles são forçados a especificar o número 1.Existe um algoritmo (dado no ...
O algoritmo DPLL/Davis-Putnam-Logemann-Loveland é um algoritmo completo baseado em backtracking (re-leitura ou voltar atrás) para decidir a satisfatibilidade das fórmulas de lógica proposicional na forma normal clausal, isto é, para solucionar o problema SAT. O algoritmo foi introduzido em 1962 por Martin Davis, Hilary Putnam, George Logemann e Donald W. Loveland, sendo um refinamento do algoritmo de Davis-Putnam mais antigo, o qual é baseado num processo de resolução desenvolvido por Davis e Putnam em 1960. Principalmente em publicações antigas, o algoritmo de Davis-Logemann-Loveland é freqüentemente referenciado como "O Método Davis-Putnam" ou o "Algoritmo DP". Outros nomes comuns que mantém a distinção são DLL e DPLL. DPLL é um procedimento altamente eficiente, e forma a base para os mais eficientes solucionadores SAT e outros problemas NP-completos que podem ser reduzidos para o problema SAT, e também para muitos provadores de teoremas para os fragmentos da lógica de ...
O algoritmo de multiplicação de Booth é um algoritmo de multiplicação para números binários com sinal na notação complemento de dois. O algoritmo foi inventado por Andrew D. Booth em 1951 enquanto fazia pesquisas sobre Cristalografia no Colégio Birkbeck em Bloomsbury, Londres. Booth usava calculadoras que eram mais rápidas em deslocar do que em somar e criou o algoritmo para aumentar sua velocidade. O algoritmo de Booth é interessante para o estudo de arquitetura de computadores. Se x é o número de bits da representação binária em complemento de dois do multiplicando e y o número de bits do multiplicador : Desenhe uma grade com 3 linhas, com x + y + 1 colunas e um espaço para cada bit. Chame as linhas de A (adição), S (subtração), e P (produto). Preencha os primeiros x bits de cada linha com: o A: o multiplicando o S: o negativo do multiplicando o P: zeros Preencha os próximos y bits de cada linha com : o A: zeros o S: zeros o P: o multiplicador Coloque zero no último ...
O algoritmo Doomsday ou regra Doomsday (algoritmo do "dia do fim do mundo", em inglês), é um algoritmo que permite calcular em qual dia da semana cai um dia de um determinado ano. Seu nome provém do termo doomsday, nome em inglês do último dia de fevereiro, data na que se baseiam os cálculos deste algoritmo. Este algoritmo de cálculo mental foi inventado pelo matemático inglês John Conway. Tem a característica de proporcionar um calendário perpétuo (o calendário gregoriano, pelo contrário, funciona em ciclos de 400 anos, tras os que precisa uma revisão). Parte do fato de que, no calendário (juliano ou gregoriano) de qualquer ano, os dias 4 de abril (4/4), 6 de junho (6/6), 8 de agosto (8/8), 10 de outubro (10/10) e 12 de dezembro (12/12) sempre caem no mesmo dia da semana, sendo este o mesmo dia da semana no que cai o último dia de fevereiro. Tem que ter em conta que para o calendário juliano o Doomsday de um ano caia num dia da semana que pode diferir do que lhe corresponde no ...
Dá se o nome de 'Técnicas de Projeto de Algoritmos a um conjunto de técnicas de projeto de algoritmos compreendem os métodos de codificação de algoritmos de forma salientar sua complexidade, levando em conta a forma pela qual determinado algoritmo chega a solução desejada. São técnicas de projeto de algoritmos a Força bruta e a Divisão e conquista. Portal das tecnologias de ...
Usar algoritmos em sites não é uma novidade. Eles ganharam fama em 1996, quando Sergey Brin e Larry Page, cofundadores do Google, escreveram um código para exibir primeiro as páginas da internet mais relevantes para uma determinada pesquisa. Sites com menor importância e menos links ficavam no fim da lista. A tecnologia - que atualmente leva em conta dezenas de outros fatores - deu origem ao maior buscador de sites da internet.. Com o sucesso do Google, outras companhias da internet criaram algoritmos. No caso das redes sociais, o Facebook passou a exibir postagens dos usuários mediante sua relevância a partir do fim dos anos 2000. A tecnologia foi um dos fatores determinantes para seu sucesso.. Assim como outras empresas, o Facebook nunca revelou em detalhes como seu algoritmo funciona. Pelo que se sabe, ele considera ações dentro do site: ao curtir, compartilhar, comentar ou bloquear conteúdos, o algoritmo "aprende" e passa a exibir apenas o que considera relevante para aquela ...
Em computação, a análise de complexidade de um algoritmo trata do estudo sobre os recursos consumidos pelos algoritmos ao executar sob diversas situações, como análise de pior cenário. Análise competitiva é um método criado para analisar algoritmos onlineen:online algorithm (que deve satisfazer uma sequencia imprevisível de requisitos, completando cada requisição sem prever o futuro). Nesta análise, a performance de um algoritmo online, é comparada à performance de um algoritmo ótimo offline que pode ver as sequencias de requisitos que seguirão. Um algoritmo é competitivo se sua razão de competitividade - a razão entre sua performance e da performance do algoritmo offline - é delimitado. Diferente da análise do pior caso, onde a performance de um algoritmo é medida apenas por entradas "difíceis", análise competitiva requer que um algoritmo desempenhe bem em entradas fáceis e difíceis, onde "difícil" e "fácil" são definidos pela performance do algoritmo ótimo ...
Em computação, o algoritmo de Brandes é um algoritmo utilizado para cálcular a intermediação de todos os vértices de um grafo sem pesos. Sua complexidade é O ( , V , , E , ) {\displaystyle O(,V,,E,)} em tempo e O ( , V , + , E , ) {\displaystyle O(,V,+,E,)} em espaço, aonde V {\displaystyle V} é o conjunto de vértices e E {\displaystyle E} o conjunto de arestas de um grafo G {\displaystyle G} . Comparado a algoritmos anteriores que rodavam em tempo O ( , V , 3 ) {\displaystyle O(,V,^{3})} ele permite o processamento de redes muito mais complexas do que antes possível. C b ← 0 , v ∈ V ; {\displaystyle C_{b}\leftarrow 0,v\in V;} f o r s ∈ V d o {\displaystyle \mathbf {for} \ s\in V\ \mathbf {do} } S ← pilha vazia ; {\displaystyle S\leftarrow {\mbox{pilha vazia}};} P [ w ] ← lista vazia , w ∈ V ; {\displaystyle P[w]\leftarrow {\mbox{lista vazia}},w\in V;} σ [ t ] ← 0 , t ∈ V ; σ [ s ] ← 1 ; {\displaystyle \sigma [t]\leftarrow 0,t\in V;\sigma [s]\leftarrow 1;} d [ t ] ...
Algoritmos responsabilizáveis são, de acordo com Joshua Kroll, sistemas computacionais que em seu comportamento compõem normas políticas, legais e sociais e que isto é determinado através de um operador, que pode ser um cidadão ou uma autoridade. Tais sistemas cada vez mais estão sendo empregados para governos e indústrias. A história de algoritmos responsabilizáveis é diluída em algoritmos de tomada de decisão, isto é, não há um marco de quando eles começaram. Primeiramente, segue uma lista de alguns conceitos relacionados a algoritmos responsabilizáveis e à ciência da computação: Teste de software; Tipagem de sistemas e verificação de software; Computação verificada; Justeza em ciência da computação; Sistemas de auditoria; Avaliação de sistemas automatizados de decisão; Responsabilidade. Após estes conceitos, abaixo são listados conceitos relacionados fora do espectro da computação: Filosofia da lei, regra da lei e software como lei; Processo justo; ...