Axborotlarga ishlov berishning matematik asoslari va algoritmlari” fanidan YaN savollari

Bosh va tanlanma to‘plam. Aytaylik, ishlab chiqarilgan mahsulotlarning katta to‘piga tegishli biron-bir xususiyat (masalan, mahsulotning o‘lchami, og‘irligi, narxi va hokazo) o‘rganilayotgan bo‘lsin. To‘pga tegishli barcha mahsulotlar bosh to‘plamni tashkil qiladi deyiladi. Ko‘p hollarda , bosh to‘plamga mahsulotlar juda ko‘p miqdorda bo‘lib, ularning barchasini uzluksiz o‘lchash amaliyotda mumkin bo‘lmaydi.
9) Gistogramma axborotni taqdim etish usullari.
ГИСТОГРАММАЛАР ТАҲЛИЛИ
Тасвирни бинар(оқ-қора) тасвирга ўтказиш. Бинар тасвирда фақат иккита ранг қатнашади. Булар оқ ва қора ранглардир. Кўпинча оқ рангдаги соҳалар- фон, қора рангдаги соҳалар эса объект сифатида қаралади. Баъзи бир масалаларни ечишда тасвирни бинар кўринишга ўтказиш талаб этилади. Рангли ёки кулранг тасвирни бинар тасвирга ўтказишда асосий муаммо бўсаға (порог)ни автоматик танлаш ҳисобланади. Бўсаға танлаш учун асосан тасвир гистограммалари таҳлилидан фойдаланилади [100].
10) Korrelyatsiya usul
Маълумки, ХХ асрнинг иккинчи ярмидан бошлаб корреляцион функция назарий физиканинг амалий масалаларида ҳамда фан ва техниканинг бошқа соҳаларида мувоффақиятли қўлланилиб келинмоқда. Ўз навбатида бу функциянинг фотоэффект ҳодисаларини тадқиқ қилишдаги имкониятлари қай даражада эканлиги билан кўпчилик қизиқиб кўришди.

11) Dispersiya tahlili.

Dispersiya tahlili, bir narsa yoki hodisani taqqoslashda, statistik metodlar yordamida aniqlangan ma'lumotlar toʻplamining oʻrta qiymatidan qanchalik ajralib turishini aniqlashni ifodalaydi. Bu, ma'lumotlarning koʻrsatkichlari miqdorlari yoki qiymatlarining oʻrta qiymatidan qancha uzoqlashtigini hisoblash imkonini beradi. Dispersiya tahlili, ma'lumotlarning chetlanishini (kengligini) tushunishga, jihatlaridan o'rganishga va ma'lumotlarni taxmin qilish uchun zarur bo'lgan qadamni aniqlashga yordam beradi.

Dispersiya, bir ma'lumotlar toʻplamining har bir obyekti ma'lumotlarining oʻrta qiymatidan qanchalik uzoqlashtigini ifodalaydi. Bunday uzoqlashnigini aniqlashda oʻrta arifmetik qiymatdan har bir ma'lumotning farqi olingan, ularning kvadratlarini hisoblangan va ularning oʻrtasiga koʻpaytirilgan.

Dispersiya tahlili ma'lumotlarning kobaylik sanasini aniqlashda va aniqlangan axborotlarni mustaqil kafolatlashda yordam berishi mumkin. Bunda olishga har bir obyektdagi ma'lumotlar bilan ishlash mumkin, ya'ni ularning oʻrta qiymatlarini hisoblash, oltincha kvadratga koʻtarish va ularning oʻrtasini aniqlash.

Dispersiya tahlilining natijasi, ma'lumotlar toʻplami haqida qarashlar koʻrsatishadi va ustuvor ma'lumotlarni tahlil qilish va taxmin qilishda yordam beradi.

12) Matematik hisob-kitoblarni bajarish uchun foydalanadigan dasturiy
kutubxonalar.Python, matematik hisob-kitoblari va tahlil uchun juda yaxshi kutubxonalar mavjud. Quyidagi dasturiy kutubxonalar Python yordamida matematik hisob-kitoblari va tahlilni osonlashtiradi:

1. NumPy: NumPy, pythonning asosiy dasturiy kutubxonalaridan biridir. Masalalar uchun, matritsalar, chiziqlar, maʼlumotlar toʻplamlari kabi yuqori algoritmik javobni tezda hisoblab chiqish majburiyati mavjud. Bunda, NumPy, matritsalar, ma'lumotlar tahlili va statistik hisoboti, muvaffaqiyatli ishlab chiqish, ma'lumotlar protsessi va boshqa koʻplab maqsadlarni bajarish uchun foydalaniladi.

2. SciPy: SciPy, bir qadamda koʻplab ilmiy masalalar uchun faqat bir ortiqcha dasturiy kutubxonasi hisoblanadi. Bu kutubxona, masalalar yechishga yordam berish uchun koʻplab koʻrsatkichlar va asosiy funksiyalarning kadrlangan toʻplamini oʻz ichiga oladi. SciPy, matematik hisob-kitoblari va tahlil, fizika, kimyo va boshqa ilmiy sohalar uchun surgun dasturlarni ishlab chiqishda foydalaniladi.

3. SymPy: SymPy birlamchi va bu qadar oddiy emas. Ushbu kutubxona, formal matematik ta'tilini bajarishda koʻpincha ishlatiladi. Masalan, integral, diferentsial, algebra toʻplami, geometriya kabi masalalarni yechishga yordam beradi. SymPy, pythonning boshqa kutubxonalari bilan oʻzaro irgi xarakterli ishlashning yanada osonlashtirishiga yordam beradi.

4. Pandas: Pandas ma'lumotlarni tahlil qilishga yordam beruvchi kutubxona hisoblanadi. Bu kutubxona ma'lumotlar toʻplamlariga bir necha axborot shu jumladan oʻzaro bogʻliq ma'lumotlarni tortish va u vaqtida tahlil qilishga yordam beradi. Pandas kutubxonasini ishlatish, ma'lumotlar bazasi katta ma'lumotlar tahlilida yaxshi boʻlishi mumkin.

5. Matplotlib: Matplotlib kutubxonasida grafik va choraklarni ishlab chiqish uchun zarur bo'lgan funksiyalar uchun foydalaniladi. Bu kutubxonaga har qanday oʻlchamdagi yorqinlik, kimyoviy yorqinlik va boshqa shakllar qoʻshilishi mumkin. Matplotlib, matematik hisob-kitoblari va kamanda qatorini Python kutubxonalariga bogʻliqligi tufayli chiziqlar va grafiklarni koʻrish qulayligini kuchi, canli chizishga imkon beradi.