• 3.1. Malumotlar tahlili va matematik modellashuvda DAG
  • 3. Texnik modellashuv: Boshqacha yondashuvlarda modellar yaratish, amaliy yechimlarni topish va ulardagi bogliqliklarni tasvirlashda DAG modellari yordam berishi mumkin. -9
  • Optimallashtirish: Amaliy yechimlarni topish, yengilab topish uchun mumkin bo'lgan eng samarali tizimlar DAG modellari yordamida yaratiladi




    Download 85,77 Kb.
    bet6/8
    Sana13.12.2023
    Hajmi85,77 Kb.
    #117596
    1   2   3   4   5   6   7   8
    4. Optimallashtirish: Amaliy yechimlarni topish, yengilab topish uchun mumkin bo'lgan eng samarali tizimlar DAG modellari yordamida yaratiladi.

    -8-
    5. Avtomatlashtirish: Avtomatlashtirish protsesslarini modelash va masofaviy o'ng aniqlovchi tizimlar yaratishda DAG modellari yoqiladigan yechimlardir.

    3. Amaliy misollar
    3.1. Ma'lumotlar tahlili va matematik modellashuvda DAG
    Ma'lumotlar tahlili va matematik modellashuvda DAG modellari keng qo'llaniladi. Bu modellashuvlar ma'lumotlar tahlili, statistika, optimallashtirish va avtomatlashtirish sohasida keng tarqalgan qo'llanilishga ega.

    1. Ma'lumotlar Tahlili: Ma'lumotlar tahlilida amaliy yechimlarni topish va ulardagi bog'liqliklarni aniqlashda yordam beradi. Masalan, ma'lumotlar tahlili bo'yicha (Data Warehousing) ma'lumotlar tahlili proyektlarida muhim vazifalarni bajarishda DAG modellari yordam beradi.

    2. Texnik modellashuv: Ma'lumotlar oqimlari, shuningdek, boshqa matematik modellashuv bo'yicha yoritilgan masalalarni hal qilishda ham muhim ahamiyatga ega. Matematik modellashuvda modellar tavsiya etilgan tartibda bajarilishi kerakligini bildirishda DAG modellari qo'llaniladi.

    3. Texnik modellashuv: Boshqacha yondashuvlarda modellar yaratish, amaliy yechimlarni topish va ulardagi bog'liqliklarni tasvirlashda DAG modellari yordam berishi mumkin.

    -9-
    DAG modellari, ma'lumotlar tahlili, matematik modellashuv, optimallashtirish, avtomatlashtirish va boshqa sohalarda samaradorlik bilan qo'llaniladi.
    Ma'lumotlar tahlili va matematik modellashuvda DAG, yoki Directed Acyclic Graph (tisl, ya'ni tarqatilmas sikl) mavjud ma'lumotlar o'rnatish zotlarini ifodalaydi. DAG'larni ma'lumotlar tahlil qilishda foydalanish uchun ko'plab vositalar mavjud.

    DAG'larni ma'lumotlar tahlil qilishda foydalanish maqsadi, ma'lumotlar o'rnatish va taqsimlash jarayonlarini tushuntirish va optimallashtirishni osonlashtirishdir. DAG'larda har bir yorliq ma'lumotlarni ifodalaydi va har bir yorliqning boshlig'i va uchinishi ma'lumotlar o'rnatish madaniylarini ko'rsatadi. Buning orqali, ma'lumotlar tahlili va matematik modellashuv jarayonlari aniq va tuzilgan shaklda amalga oshirilishi mumkin.

    DAG'larni foydalanish eng ko'p tushuntirilgan sohalardan biri hisobotlar tahlili va taqsimlashdir. Ma'lumotlar tahlil tizimlari ma'lumotlarni to'playdi, ma'lumotlar orasidagi bog'liqliklarni bilib olish va ma'lumotlar orasidagi qarashliligini aniqlash uchun DAGlarni ishlatadi. DAG'lar bilan hisobotlarni qurish, ma'lumotlarni yoqimli tartibda yuborish, hisobotlarni takror suzib homiladorligini oshirish mumkin.

    Boshqa misollar orasida ma'lumotlar analizi, ma'lumotlar ishlovchi tizimlar, oqimlik tahlil va raqamli sinash, ish rejalarini loyihalash kabi sohalarda DAG'lardan foydalanish mumkin. DAG'lar odatda havfsiz va ishlab chiqarilishi ham oson.


    Download 85,77 Kb.
    1   2   3   4   5   6   7   8




    Download 85,77 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Optimallashtirish: Amaliy yechimlarni topish, yengilab topish uchun mumkin bo'lgan eng samarali tizimlar DAG modellari yordamida yaratiladi

    Download 85,77 Kb.