世界のダミーを変更するアルゴリズム

今日のアルゴリズムはどこにでも現れ、あなたの人生にどの程度の効果があるかを認識しないかもしれません。ほとんどの人は、オンラインストアやその他の販売場所では、以前の購入に基づいて推薦するアドオン製品を決定するアルゴリズムに依存していることを認識しています。しかし、ほとんどの人は医学におけるアルゴリズムの使用を知らず、その多くは医師がどの診断を提供するかを決定するのに役立ちます。

<！ソートルーチンの使用

順序付けされたデータがなければ、世界のほとんどが停止するでしょう。データを使用するには、そのデータを見つける必要があります。オンラインで何百ものソートアルゴリズムを見つけることができます。

ただし、3つの最も一般的なソートルーチンは、Mergesort、Quicksort、Heapsortです。優れた速度を提供します。アプリケーションに最適なソートルーチンは、次の要素によって異なります。

使用するデータの種類

• 利用可能なコンピューティングリソース
• <！要するに、アプリケーションがタスクを達成するために必要などのような形式にもデータをソートする能力は、世界を動かすことになり、この能力は世界の仕組みを変えています。
• 検索ルーチンを使って物事を探す

ソートルーチンと同様に、検索ルーチンは今日のどんなサイズのアプリケーションにも表示されます。あなたの車のように、あまり考えすぎないかもしれない場所でも、アプリケーションはどこにでも現れます。情報をすばやく見つけることは、日常生活の不可欠な部分です。ソートルーチンと同様に、検索ルーチンはすべての形とサイズで提供されます。実際、何かがあれば、ソートルーチンよりも多くの検索ルーチンがあります。なぜなら、検索要件はしばしばより激しく複雑になるからです。

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乱数で物事を揺らす

あらゆる種類のものは無作為ではなく楽しくなります。たとえば、ソリティアを開始し、それを開始するたびに同じゲームを正確に見ることを想像してみてください。誰もそのようなゲームをすることはありません。したがって、乱数生成はゲーム体験の不可欠な部分です。実際、一部のアルゴリズムでは、実際には適切に動作するためにはある程度のランダム性が必要です。場合によっては、ランダムな値を使用するとテストがうまく機能することもわかります。

アルゴリズムから得られる数値は実際には擬似ランダムです。つまり、数値を生成するために使用されたアルゴリズムとシード値を知ることで、一連の次の数を予測することができます。そういうわけで、この情報はとても守られています。

データ圧縮の実行

データ圧縮は今日のコンピューティングのあらゆる側面に影響します。たとえば、ほとんどのグラフィックス、ビデオ、およびオーディオファイルは、データ圧縮に依存しています。データ圧縮がなければ、必要なレベルのスループットを得ることができず、ストリーミングムービーなどのタスクを動作させることができませんでした。

しかし、データ圧縮では、予想以上に多くの用途が見つけられます。ほぼすべてのデータベース管理システム（DBMS）は、データ圧縮を使用して、ディスク上の適度なスペースにデータを収めます。クラウドからローカルマシンにアイテムをダウンロードするには時間がかかりすぎるため、データ圧縮なしではクラウドコンピューティングは機能しません。 Webページでも、ある場所から別の場所へ情報を取得するためにデータ圧縮に依存することがよくあります。

データを秘密にする

データを秘密にするという概念は新しいものではありません。実際、ある種のアルゴリズムを使用する最も古い理由の1つです。単語暗号は、実際には2つのギリシャ語の単語から来ます：

クリプト

（秘密または秘密）と

グラフェン （執筆）。実際、ギリシャ人はおそらく暗号の最初のユーザーでした。古代のテキストによれば、Julius Caesarは暗号化されたミサイルを使って将軍と通信していました。ポイントは、データを秘密にすることは、歴史上最も長く続いている戦いの1つです。ある当事者が秘密を保持する方法を見つけた瞬間、誰かが暗号を破ることによって秘密を公開する方法を見つけます。今日のコンピュータ駆動暗号の一般的な用途は次のとおりです。 機密性： 誰も2者間で交換される情報を見ることができないようにします。 データの完全性：

• 誰かまたは何かが、2人の間で渡されるデータの内容を変更する可能性を減らす。 認証：
• 1つまたは複数の当事者の身元を特定する。 否認防止：
• 当事者が特定の行為をしなかったと言う能力を低下させる。 データ領域の変更
• フーリエ変換と高速フーリエ変換（FFT）は、アプリケーションがデータをどのように認識するかに大きな違いをもたらします。これらの2つのアルゴリズムは、周波数領域（信号がどれほど速く振動するか）から時間領域（信号変化の時間差）にデータを変換します。実際には、これらの2つのアルゴリズムを使用して時間を費やすことなく、あらゆる種類のコンピュータハードウェアを手に入れることは不可能です。タイミングが全てだ。 何かが変化する頻度を知ることによって、変化の時間間隔を把握することができ、したがって、状態の変化があなたに何か他のことを要求する前に、タスクをどれぐらいの期間実行しなければならないかを知ることができます。これらのアルゴリズムは、一般にあらゆる種類のフィルタで使用されます。これらのアルゴリズムのフィルタリング効果がなければ、ストリーミング接続を介してビデオとオーディオを忠実に再生することは不可能です。

リンクの分析

関係を分析する能力は、現代のコンピューティングを独自にしたものです。実際に、これらの関係の表現を最初に作成して分析する機能は、本書の第3部の主題です。実際、Webのアイデア全体は接続を作成することであり、接続性は世界的な現象となっています。リンクを分析して利用する機能がなければ、データベースや電子メールなどのアプリケーションは機能しません。あなたはFacebook上の友達とうまくコミュニケーションできませんでした。

Webが成熟し、人々がよりシンプルでユビキタスな接続を可能にするデバイスと調和するにつれて、FacebookやAmazonなどのアプリケーションでは、リンク分析を利用してより多くの製品を販売するようになりました。

データパターンの検出

データは真空中に存在しません。人間がデータをどのように知覚するかを示すバイアスを含む、あらゆる種類の要因がデータに影響します。

パターン解析は今日のコンピュータのより驚くべき用途の最前線にあります。例えば、Viola-Jonesオブジェクト検出フレームワークは、リアルタイムの顔認識を可能にする。このアルゴリズムは、悪意のある人物が現在取引をしている空港のような場所で、より良いセキュリティを作り出すことを可能にします。同様のアルゴリズムは、がんが実際に人間の目に見えるようになる前に、医師が様々な種類の癌を検出するのに役立ちます。以前の検出は完全回復をより高い確率で行う。同じことが、あらゆる種類の他の医学的問題（例えば、骨の骨折を発見することは現在のところ小さすぎるが、それにもかかわらず痛みを引き起こすなど）に当てはまる。

パターン認識は、もっと世俗的な目的のためにも使用されています。たとえば、パターン分析を使用すると、潜在的なトラフィックの問題が発生する前に検出できます。また、パターン分析を使用して、必要な場合にのみ水と肥料を適用することで、農家がより安価に食糧を増やすのを助けることもできます。パターン認識の使用は、農家がより効率的になり、より低コストでより多くの土地で作業できるように、フィールド周辺で無人機を移動するのにも役立ちます。アルゴリズムがなければ、こうした日常生活に大きな影響を与えるパターンは認識できません。

自動化と自動応答の扱い

比例積分微分アルゴリズムは非常に口一杯です。 3回速く言ってみてください！しかし、これまで聞いたことがない最も重要な秘密アルゴリズムの1つですが、毎日のことに頼っています。この特定のアルゴリズムは、所望の出力信号と実際の出力信号との間の誤差を最小にする制御ループフィードバック機構に依存する。自動化と自動応答を制御するために、その場で使用されています。たとえば、あまりにも壊れたために車がスキッドに入ると、このアルゴリズムは自動ブレーキシステム（ABS）が実際に意図したとおりに動作するようにします。そうしないと、ABSが過剰補償され、事態が悪化する可能性があります。

今日の機械のほぼすべての形式は、比例積分微分アルゴリズムを使用しています。実際、ロボット工学がなければロボット工学は可能ではありません。すべてのロボットが常に彼らが従事するすべての活動を過度に補っていれば、工場に何が起こるか想像してください。結果として得られる混乱は、所有者が何らかの目的で機械の使用を止めることをすぐに納得させるでしょう。

一意の識別子の作成

これは単なる数字であるようです。実際には、1つの数字だけではなく、数多くの数字があります。私たちのクレジットカードには、運転免許証のように、政府のIDと同様に、あらゆる種類の他のビジネスや組織と同様に、番号が付いています。人々は実際にはすべての数字のリストを保持する必要があります。なぜなら、単純に追跡するにはあまりにも多くの数があるからです。しかし、これらの数字のそれぞれは、その人をあるパーティーに一意に識別させなければなりません。このユニークさの背後には、さまざまな種類のアルゴリズムがあります。