Hesablama modeli

Hesablama modeli (ing. Computational Model) – riyazi hesablamaların həyata keçirilməsi və problemlərin həlli üçün nəzərdə tutulmuş riyazi və ya alqoritmik bir modeldir.[1] Hesablama modelləri, müxtəlif sahələrdə geniş istifadə olunan məntiqlərə əsaslanaraq, məlumatın necə işlənəcəyini, saxlanılacağını və təhlil ediləcəyini təsvir edir.

Ümumi növləri və xüsusiyyətləri

[redaktə | mənbəni redaktə et]
  1. Türinq maşını modeli
    • Türinq maşını modeli ən əsas və universal hesablama modellərindən biridir.
    • Bu model, verilmiş bir alqoritmin bir problemi həll edib etməyəcəyini müəyyən etməyə kömək edir. Hesablama nəzəriyyəsində mühüm bir model hesab edilir.
    • Türinq maşını bir yaddaş lenti, oxuyub-yazma başlığı, və vəziyyətlər toplusundan ibarətdir.
    • Verilən hər tapşırıq bu model vasitəsilə həll edilə bilərsə, o, "hesablana bilən" hesab olunur.
  2. Deterministik və qeyri-deterministik avtomatlar
    • ing. Deterministik Finite Automata (DFA) və ing. Non-deterministic Finite Automata (NFA) — sonlu vəziyyət maşınlarıdır və məhdud yaddaşa malikdirlər.[2]
    • DFA və NFA modelləri dil tanınmasında geniş istifadə olunur, məsələn, tənqidi və təhlil zamanı sətrilərin müəyyən edilərək tanınması.
    • DFA hər vəziyyətdə bir əməliyyat seçərkən, NFA bir neçə ehtimalla qərar verir və onlardan biri ilə davam edir.
  3. Köməkçi yaddaş maşını (ing. Pushdown Automata)
    • Bu model, kontekst azad dildən istifadə edən problemlərin həlli üçün istifadə olunur.
    • DFA-dan fərqli olaraq, Pushdown Automata maşınları əlavə yaddaş yığının (stack) istifadəsi ilə daha mürəkkəb dilləri emal edə bilər.
    • Məsələn, proqramlaşdırma dillərinin sintaksisi və ya müxtəlif strukturlu mətnlərin tanınması üçün uyğundur.
  4. Çox pilləli Türinq maşınları
    • Sadə Türinq maşınlarının daha mürəkkəb forması olub, bir neçə lenti və ya prosesləri paralel şəkildə işlədə bilirlər.
    • Kompleks hesablamalarda və paralel proqramlaşdırma ilə bağlı məsələlərdə istifadə edilir.
    • Bu maşınlar daha çox yaddaşa və hesablamada daha yüksək effektivliyə malikdir.
  5. Paralel və paylanmış hesablama modelləri
    • Paralel modellər çoxsaylı proseslər arasında iş bölüşdürərək hesablama sürətini artırır.
    • Paylanmış hesablama — məlumat və hesablama gücünün paylanmış şəkildə istifadəsidir; klasterlər və bulud texnologiyaları buna misaldır.
    • Məsələn, MapReduce modeli böyük verilənlər dəstini emal etmək üçün istifadə olunur, məlumatı paralel şəkildə kiçik hissələrə bölərək analiz edir.
  6. Kvant hesablama modeli
    • Bu, ənənəvi hesablama modellərindən fərqli olaraq, kvant fizikasının prinsiplərinə əsaslanır.
    • Qubitlərdən istifadə edərək daha yüksək hesablama gücü təmin edir. Kvant modelləri bəzi problemləri, məsələn, şifrələmə və kimyəvi molekulların modelləşdirilməsi, çox effektiv şəkildə həll edə bilir.
    • Bu modelin inkişafı hələ də erkən mərhələdədir və potensialı böyükdür.
  7. Nevron şəbəkələri və süni intellekt modelləri
    • Süni intellekt (AI) və dərin öyrənmə (ing. Deep Learning) sahəsində tətbiq edilən modellərdir.
    • Nevron şəbəkələri modelləri məlumatları təhlil etmək və qərar qəbul etmək üçün müxtəlif qatlarla işləyən təlim əsaslı hesablama modelidir.
    • Məsələn, şəkil tanıma və ya təbii dil emalı (NLP) kimi kompleks problemlərin həllində istifadə olunur.

Hər bir hesablama modeli özünəməxsus üstünlüklərə malikdir və müəyyən tapşırıqlar üçün uyğunlaşır. Modelin seçilməsi layihənin məqsədinə, verilənlərin xüsusiyyətlərinə və hesablama tələbəsinə görə müəyyən edilir.[3]

İstinadlar

[redaktə | mənbəni redaktə et]
  1. ↑ "Models of Computation" (PDF). 2024-03-29 tarixində arxivləşdirilib (PDF). İstifadə tarixi: 2024-10-28.
  2. ↑ Savage, John E. Models Of Computation: Exploring the Power of Computing. Addison-Wesley. 1998. ISBN 978-0201895391.
  3. ↑ Fernández, Maribel. Models of Computation: An Introduction to Computability Theory. Undergraduate Topics in Computer Science. Springer. 2009. ISBN 978-1-84882-433-1.