Sari la conținut

În realitate existenţa un astfel de algoritm deja înseamnă destul de mult. Un înlocuitor perfect pentru perioada concediilor. Algoritmi on-line Adesea trebuie luate decizii cu informaţii incomplete.

Câți pești pot avea în acvariul meu? Numărul peștilor pe care-i puteți avea în acvariu depinde de specie și de predilecțiile acestora. Peștii sociabili de exemplu trebuie crescuți în orice caz în grupuri. O regulă de bază de principiu ar fi: aveți nevoie de un litru de apă pentru fiecare centimetru de lungime al peștelui adult.

Numărul și tipul peștilor rezultă așadar din mărimea bazinului. Țineți cont de faptul că peștii tineri vor crește. Pot popula cu pești imediat după amenajare?

Valoarea pentru nitrat nu trebuie să depășească o concentrație de 40 mg pe litru. Cât de des trebuie să hrănesc peștii? Dimineața și seara, totuși cu 2 ore înainte de stingerea luminii. În concedii se recomandă un automat de hrană. Un înlocuitor perfect pentru perioada concediilor. Cât de mult timp este necesar pentru îngrijirea acvariului? Sunt necesare în medie cca 30 minute din două în două săptămâni.

Ce este de făcut împotriva algelor din acvariu? Un număr prea mare de pești mari, precum și resturile de hrană sunt vinovate pentru un acvariu murdar în care se pot înmulți algele. Dacă îngrijiți corect acvariul și mențineți valorile apei în intervale normale, problema ar trebui să se rezolve curând.

Dacă problemele cu algele persistă, trebuie să apelați la substanțe pentru combaterea acestora.

dating baie etichetă leo man dating taur

În faza de pregătire a unui acvariu, algele nu sunt totuși o raritate. Un acvariu este un mediu de viață închis, în care furnizarea, de exemplu cu ajutorul hranei, și extragerea nutrienților trebuie menținută echilibrată în principal cu ajutorul plantelor. Acest lucru nu este însă întotdeauna posibil doar prin filtrare.

Din acest motiv, excesul de nutrienți trebuie eliminat din apa din acvariu prin înlocuirea parțială cu apă curată, cerbung rify partea 14 partea 14 cât posibil necontaminată. Și plantele acvatice cu creștere bună susțin echilibrul ecologic și sunt de neînlocuit cu alte măsuri de îngrijire, același lucru fiind valabil și pentru schimbarea periodică a apei.

Și mâncătorii de alge pot ajuta. Ei servesc la combaterea naturală a algelor. Ce tipuri se pretează pentru diferitele bazine vă explică personalul nostru de specialitate cu plăcere! Ce este de făcut la conținut ridicat de amoniac și nitrit? În excrementele peștilor, precum și în resturile de hrană și plante sunt conținute legături de azot ce se eliberează în apa din acvariu.

Anumite bacterii filtrante descompun amoniacul în amoniu. Alte bacterii filtrante descompun apoi nitritul în nitrat nepericulos, ceea ce potențează la rândul său creșterea algelor. Dacă un test de apă a dovedit prezența amoniacului și a nitritului, atunci filtrul biologic nu funcționează suficient. Atât amoniacul, cât și nitritul sunt dăunătoare pentru pești. Cele mai bune măsuri profilactice pentru un acvariu sănătos sunt așadar o alimentare suficientă cu oxigen, schimbarea regulată a apei din bazin și un stoc de pești controlat.

Cum previn bolile peștilor? Observați zilnic cu atenție comportamentul peștilor dumneavoastră. Abaterile de la normă pot indica diferite boli. Creșteți în același bazin doar animale care sunt compatibile între ele și evitați suprapopularea. Hrăniți peștii cu produse de calitate și adaptate speciei. Nu dați peștilor mai multă hrană decât pot consuma în interval de câteva minute. Asigurați o bună calitate a apei, prin filtrarea, înlocuirea și testarea periodică a apei din bazin.

Plantele pentru acvariu îngrijite asigură de asemenea o climă sănătoasă. Introduceți eventual în apa din acvariu produse specifice, care reduc germenii cauzatori de boli. Odată o boală observată, folosiți imediat medicamente potrivite. Care sunt cele mai frecvente greșeli ale unui începător? Înainte de achiziționarea acvariului, viitorii acvariști se informează insuficient despre dating fată imediat după descompunere lor hobby.

Este foarte util să vă familiarizați puțin cu noua materie. Sortimentul nostru cuprinde o selecție bogată de cărți dating fată imediat după descompunere specialitate potrivite. Acvariul este populat cu pești imediat după amenajare. Acest lucru este incorect, mulți pești murind în scurt timp ca urmare a intoxicării cu nitrit.

Faza de pregătire a unui acvariu de circa 3 săptămâni trebuie respectată de fiecare dată. În această fază se formează bacteriile filtrante vitale pentru acvariul dumneavoastră. Sfat: Instalarea bacteriilor filtrante se poate susține cu ajutorul unui set Filterstart. Pretențiile peștilor nu le sunt cunoscute începătorilor. Nu există nici o demonstraţie care să infirme că problemele din NP au algoritmi eficienţi, determinist polinomiali!

Mai mult, în Cook a demonstrat că există o problemă specială în NP adică pentru care se poate da un algoritm eficient nedeterministnumită problema satisfiabilităţii notată cu SAT. Problema este foarte simplă: dacă se dă o formulă booleană care cuprinde mai multe variabile, poate fi formula făcută adevărată dînd anumite valori variabilelor?

dating de viteză vă ridicați nederlandse dating site

SAT este foarte importantă, pentru că Cook a demonstrat că dacă SAT poate fi rezolvată în P adică folosind un algoritm determinist polinomialatunci orice problemă din NP poate fi rezolvată în timp polinomial! De la Cook încoace s-au mai descoperit cîteva sute de probleme NP-complete.

Unele probleme care se ivesc foarte adesea în practică s-au dovedit NP-complete! Acesta este un alt motiv pentru care clasa atît de abstractă NP a problemelor cu algoritmi nedeterminişti este atît de importantă: foarte multe probleme practice au algoritmi polinomiali nedeterminişti, dar cei mai buni algoritmi determinişti iau un timp exponenţial!

Iată cîteva exemple de probleme NP-complete: Problema comis-voiajorului turneu Hamiltonian de cost minim : dîndu-se o reţea de oraşe, o reţea de drumuri între oraşe şi o lungime k, există un traseu de cost mai mic decît k trecînd prin fiecare oraş o singură dată şi revenind la punctul de plecare? Dîndu-se o mulţime de numere naturale, se poate împărţi în două mulţimi de numere de sume egale 2?

Credinţa cvasi-unanimă este că P NP, dar numai matematica poate oferi vreo certitudine Din cauză că foarte multe probleme practice sunt în NP, şi ca aparent nu putem avea algoritmi determinişti eficace pentru ele, cercetătorii şi-au îndreptat atenţia asupra unor clase noi de algoritmi, care vor face obiectul secţiunilor următoare. Algoritmi aproximativi În secţiunile care urmează folosim tot timpul premiza nedemonstrată că P NP.

Optim şi aproximare Foarte multe probleme de optimizare se dovedesc a fi NP-complete 3 : probleme în care vrem să calculăm maximumul sau minimumul a ceva. Poate în acest caz complexitatea problemei poate fi redusă, şi sunt în stare să scriu un algoritm eficient Există o sumedenie de rezultate în ceea ce priveşte problemele de optimizare şi aproximările lor.

Se demonstrează că unele dating fată imediat după descompunere pot fi foarte bine aproximate putem obţine soluţii cît dorim de aproape de optim în timp polinomialaltele pot fi aproximate numai în anumite limite de exemplu putem obţine soluţii de 2 ori mai slabe, dar deloc mai bunesau altele nu pot fi aproximate deloc în ipoteza că P NP. Teoria algoritmilor aproximativi este relativ recentă deşi ideea există de multă vremeiar unele rezultate sunt extrem de complicate.

Ne vom mulţumi să dăm nişte exemple pentru a ilustra algoritmi aproximativi în acţiune, şi tipul de rezultate care se pot obţine. Vom ilustra două rezultate diferite din teoria algoritmilor aproximativi: algoritmi de aproximare relativă, algoritmi de aproximare absolută a soluţiei lămurim terminologia imediat.

Să notăm o instanţă a unei probleme cu I. Fie OPT I valoarea soluţiei optime pentru acea instanţă care există, dar pe care nu ştim s-o calculăm eficientşi fie A I valoarea calculată de algoritmul nostru aproximativ. Problema rucsacului Iată o variantă a problemei rucsacului care este NP-completă nu am discutat deloc în acest articol despre cum se demonstrează aşa ceva, aşa că trebuie să mă credeţi pe cuvîntdar pentru care se poate obţine cu foarte mare uşurinţă un algoritm aproximativ relativ eficient.

Se dau o mulţime mare de rucsaci de capacitate egală cunoscută, un număr natural.

Se mai dă o mulţime finită de obiecte, fiecare de un volum cunoscut număr natural. Întrebarea este: care este numărul minim de rucsaci necesari pentru a împacheta toate obiectele?

macedonian dating vamal dating solutions rockford

Problema rucsacului are un algoritm de aproximare relativă cu performanţă 2. Foarte simplu: să observăm că la sfîrşitul algoritmului nu pot exista doi rucsaci folosiţi pe mai puţin de jumătate amîndoi, pentru că atunci conţinutul celui de-al doilea ar fi fost vărsat în primul. Dar dacă însumăm pentru toţi rucsacii, vom avea că spaţiul liber este mai puţin de jumătate din cel disponibil, deci cel ocupat este mai mult de jumătate.

Dar dacă obiectele au mărime totală M, atunci orice-am face nu putem folosi mai puţin de M spaţiu total pentru a le împacheta. Performanţa absolută; un rezultat negativ Vom folosi o altă problemă NP-completă, pentru care avem imediat un algoritm de aproximare relativă de performanţă 2, dar pentru care vom demonstra că nu există nici un algoritm de aproximare absolută. Problema este cea a acoperirii unui graf, dating fată imediat după descompunere mai sus. Fără a intra în detalii, există un algoritm polinomial relativ sofisticat pentru a calcula cuplări maximale pe grafuri 4.

Calculăm o cuplare maximală, după care luăm capetele tuturor muchiilor care o formează: astfel obţinem o acoperire uşor de demonstrat care e cel mult dublă ca mărime faţă de optim pentru că în optim trebuie să se găsească cel puţin cîte un vîrf pentru fiecare muchie din cuplare, iar noi am luat cîte două. Iată şi un rezultat negativ interesant: pentru orice K fixat, nu există nici un algoritm care să dea pentru problema acoperirii o soluţie aproximativă absolută la distanţa K de cea optimă pentru orice instanţă.

Iată cum se face, prin reducere la absurd: Să presupunem roșu steaguri datând văduv avem un algoritm A care calculează pentru orice graf o acoperire care este cu cel mult K noduri mai mare ca cea optimă K e fixat. Să luăm o instanţă arbitrară a problemei cuplării, G. Aceasta dating fată imediat după descompunere o instanţă perfect corectă a problemei acoperirii, aşa că rulăm pe ea algoritmul nostru A.

Acesta va oferi o acoperire care are cel mult cu K noduri mai mult decît acoperirea optimă. Vă reamintesc notaţiile: OPT G este valoarea optimă: numărul minim de noduri pentru a acoperi muchiile, iar A G este valoarea calculată de algoritmul nostru.

Asta înseamnă că dacă avem un algoritm aproximativ absolut pentru problema acoperirii, putem imediat construi un algoritm exact la fel de rapid. Exemplele pe care le-am ales sunt în mod deliberat simple; teoria algoritmilor aproximativi este în plină dezvoltare şi are rezultate foarte spectaculoase şi în general complicate.

nitro circus girl dating mtn  privat

În orice caz, aplicabilitatea ei este imediată, pentru că multe probleme practice care nu pot aştepta au numai rezolvări aproximative. Algoritmi Monte Carlo O tehnică foarte spectaculoasă pentru rezolvarea problemelor este cea a folosiri numerelor aleatoare.

Această instrucţiune generează un bit arbitrar ca valoare. În mod paradoxal, incertitudinea ne poate oferi mai multă putere La ce se foloseşte aleatorismul? Să ne amintim că în general complexitatea unei probleme este definită luînd în considerare cea mai defavorabilă instanţă.

De exemplu, pentru problema comis voiajorului, faptul că această problemă este NP-completă nu înseamnă că nu putem rezolva nici o instanţă a ei, ci că există instanţe pentru care algoritmii cunoscuţi nu au prea multe şanse să termine în curînd. Acest lucru este adevărat şi pentru alte clase de algoritmi; de pildă algoritmul quicksort are pentru majoritatea vectorilor de intrare o comportare O n log n.

RO110454B1 - Procedeu si instalatie de descompunere a hidrocarburilor - Google Patents

Dacă însă datele de intrare sunt prost distribuite, atunci quicksort poate face n2 comparaţii. Numărul de instanţe pentru care quicksort este slab este mult mai mic decît numărul de instanţe pentru care merge bine. Ce te faci însă dacă într-un anumit context lui quicksort i se dau numai date rele? Datele preluate din măsurători reale sunt foarte rar complet uniform distribuite. O soluţie paradoxală constă în a amesteca aleator vectorul înainte de a-l sorta.

Complexitatea iazul de argint datând average case a lui quicksort este O n log n.

Complexitatea în cazul cel mai rău worst case este O n2. Acesta este un caz de folosire a aleatorului pentru a îmbunătăţi performanţa medie a unui algoritm. Cîteodată cîştigul este şi mai mare, pentru că putem rezolva probleme NP-complete foarte rapid folosind aleatorismul. De obicei avem însă un preţ de plătit. Cînd folosim algoritmi din clasa prezentată mai jos, putem risca să nu primim răspunsul corect. Algoritmi Las Vegas Evoluţia unui algoritm care foloseşte numere aleatoare nu mai depinde numai de datele de intrare, ci şi de numerele aleatoare pe care le generează.

În cazul quicksort de mai sus răspunsul este întotdeauna corect, dar cîteodată vine mai greu. Aceasta este diferenţa dintre algoritmii Monte Carlo, mereu corecţi, şi cei Las Vegas, care pot uneori, rar, greşi. Vom defini acum algoritmii probabilişti pentru probleme dating fată imediat după descompunere decizie ţineţi minte, la care răspunsul este Da sau Nu.

Majoritatea problemelor pot fi exprimate în forma unor probleme de decizie, deci simplificarea nu este prea drastică. Există două clase de algoritmi probabilişti, dar ne vom concentra atenţia numai asupra uneia dintre ele, pentru care vom da şi două exemple simple şi spectaculoase. Vom defini totodată clasa problemelor care pot fi rezolvate probabilist în timp polinomial, numită RP Random Polinomial. Observaţi că dacă indicăm de la început care sunt numerele aleatoare care vor fi generate, evoluţia algoritmului este perfect precizată.

De numărul de şiruri aleatoare.

Putrefacție

Rădăcinile unui polinom Fie un polinom de mai multe variabile, x1, x2, Întrebarea este: este acest polinom identic nul sau nu? Dar în general această operaţie poate lua un timp exponenţial! De exemplu polinomul anterior generează 2n termeni! De aici rezultă că: Dacă polinomul este nul, atunci evaluarea lui în orice punct va da 0; Dacă polinomul este ne-nul, atunci probabilitatea de a obţine valoarea 0 într-un punct v1, v2, Pentru polinomul de mai sus gradul este n, şi putem alege pentru K de exemplu Zp, unde p este un număr prim relativ mare în raport cu n de două ori mai mare ajunge!

Alegînd arbitrar numerele v1, v2, Observaţi că evaluarea polinomului nu este prea costisitoare, putîndu-se face în timp polinomial în lungimea expresiei care descrie polinomul. Izomorfismul dating fată imediat după descompunere Iată şi o aplicaţie imediată a acestei proprietăţi.

Se dau doi arbori, cu rădăcina precizată. Această problemă este surprinzător de dificilă pentru un algoritm determinist am impresia chiar că este NP-completă. Iată însă o soluţie aproape imediată: construim pentru fiecare arbore cîte un polinom care nu depinde de ordinea fiilor unui nod, în aşa fel încît dacă şi numai dacă arborii sunt izomorfi polinoamele sunt egale.

Apoi pur şi simplu testăm ca mai sus dacă polinomul diferenţă este nul. O metodă de a asocia recursiv un polinom unui arbore este de pildă următoarea: fiecărui nod îi asociem o variabilă xk, unde k este înălţimea nodului distanţa pînă la cea mai depărtată frunză. Frunzele vor avea toate asociate variabila x0. Apoi asociem nodului v de înălţime k cu fii v1, Se arată uşor că polinoamele sunt egale pentru arbori izomorfi, bazîndu-ne pe unicitatea descompunerii în factori a unui polinom.

Gradul polinomului asociat unui nod dating fată imediat după descompunere egal cu suma gradelor fiilor, care la rîndul ei este egală cu numărul de frunze care se află sub acel nod cum se demonstrează imediat prin inducţie după înălţime. Şi asta-i tot! Pentru a încheia secţiunea, să observăm că singurul algoritm eficient cunoscut pentru a verifica primalitatea unui număr este tot probabilist 7!

Pentru că numerele prime mari stau la baza criptografiei cu cheie publică în sistemul RSA probabil cel mai răspîndit la ora actualăiată că unele dintre cele mai importante aplicaţii se bazează indirect pe algoritmi probabilişti.

Nimeni nu va putea obiecta asupra utilităţii lor!

Amenajarea și îngrijirea acvariului. Ghid și sfaturi

Algoritmi on-line Adesea trebuie luate decizii cu informaţii incomplete. Un caz particular este luarea de decizii pe măsură ce datele devin disponibile. Deciziile afectează viitorul, dar sunt luate fără a avea cunoştinţe despre datele viitoare. Sa vedem în acţiune un exemplu foarte simplu: Problema schiorului Se pune problema: ce este mai bine: să închiriezi sau să cumperi schiuri?

Vom presupune că preţul schiurilor este constant visează despre întâlnirea unui alt bărbat lungul timpului, ca să simplificăm problema. Dilema constă din faptul că în fiecare sezon, nu ştii dacă te vei mai duce odată. Dacă le cumperi şi nu te mai duci, ai dat banii degeaba. Dacă le tot închiriezi şi te duci des, s-ar putea să le plăteşti de mai multe ori. Totuşi, trebuie să iei o decizie. Pe care?

Algoritmul este: închiriezi schiuri pînă ai dat pe chirie costul schiurilor. Dating fată imediat după descompunere aceea dacă mai vrei să mergi le cumperi. Voi demonstra rapid că în felul ăsta orice dating fată imediat după descompunere întîmpla nu pierzi mai mult de jumate din banii pe care i-ai fi cheltuit în cazul ideal. Avem 3 posibilităţi: Te opreşti înainte de a le cumpăra: în cazul ăsta ai jucat perfect, pentru că ai schiat şi nu puteai ieşi mai ieftin nicicum; Te opreşti imediat după ce le-ai cumpărat.

În cazul ăsta ai dat de două ori preţul odată pe închirieri, şi odată pe cumpăraredar ai schiat cît ai fi putut schia dînd numai odată preţul mai ieftin de odată nu puteai ieşi ; Te opreşti mai tîrziu: în cazul ăsta cel mai ieftin era tot să le cumperi din prima zi, deci iar ai cheltuit dublu. Orice altă schemă foloseşti pentru a decide cumpărarea, există un scenariu în care poţi cheltui mai mult de dublu faţă de optim. Algoritmii on-line apar foarte natural într-o mulţime de situaţii: de exemplu în reţele de calculatoare, algoritmii care decid traseul unui pachet cu informaţii sunt algoritmi on-line; dacă decid trasee proaste, reţeaua poate deveni supra-aglomerată în viitor; astfel de algoritmi nu au idee despre cererile viitoare, aşa că acţionează cu informaţie incompletă.

Un alt exemplu este în sistemele de operare: algoritmii după care cache-urile sau sistemele de memorie virtuală aleg paginile care trebuie înlocuite. Alegerea aceasta nu poate fi optimă în absenţa informaţiilor despre viitoarele cereri. Cu toate acestea, anumite alegeri sunt mai bune decît altele. Un al treilea exemplu, tot din contextul sistemelor de operare, este al algoritmilor de planificare, care trebuie să stabilească în ce moment se execută fiecare proces pe un calculator paralel.

Acolo unde minutul de rulare costă o grămadă de bani, deciziile trebuie să risipească cît mai puţin timp.

dating cultura în venezuela portalul online de dating vergleich