Tartalom

• Összehasonlító táblázat
• A puha számítás meghatározása
• Most tárgyaljuk példákkal a puha számítástechnika néhány módszertanát.
• A kemény számítás meghatározása
• Következtetés

A lágy számítás és a kemény számítás olyan számítási módszerek, amelyeknél a szokásos módszer a kemény számítás, a pontosság, a bizonyosság és a rugalmatlanság elvén alapul.Ezzel szemben a puha számítás modern megközelítés, amely a közelítés, a bizonytalanság és a rugalmasság gondolatára épül.

Mielőtt megértenénk a puha és a kemény számítást, meg kell értenünk, hogy mi a számítástechnika? A számítástechnika a számítógépes technológia szempontjából az a folyamat, amelynek során az adott feladatot számítógép vagy számítógépes eszköz segítségével hajtják végre. A számítástechnikának számos jellemzője van, mivel pontos megoldást, pontos és egyértelmű ellenőrzési műveleteket kell biztosítania, megkönnyíti a matematikailag megoldandó problémák megoldását.

A hagyományos számítástechnika, a kemény számítástechnika matematikai problémákra is alkalmas, bár felhasználható valós problémák megoldására, de a legfontosabb ezzel járó károk az, hogy nagy számítási időt és költségeket igényelnek. Ez az oka annak, hogy a lágy számítástechnika jobb alternatíva a valós problémák megoldására.

1. 1. Összehasonlító táblázat
   2. Meghatározás
   3. Főbb különbségek
   4. Következtetés

Összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	Lágy számítástechnika	Kemény számítás
Alapvető	Toleráns a pontatlanság, a bizonytalanság, a részleges igazság és a közelítés szempontjából.	Pontosan megfogalmazott analitikai modellt használ.
Alapján	Homályos logika és valószínűségi érvelés	Bináris logika és éles rendszer
Jellemzők	Közelítés és diszpozitivitás	Pontosság és kategoritás
Természet	sztochasztikus	Meghatározó
Működik tovább	Kétértelmű és zajos adatok	Pontos bemeneti adatok
számítási	Párhuzamos számításokat végezhet	Egymás utáni
Eredmény	Hozzávetőleges	Pontos eredményt hoz.

A puha számítás meghatározása

Lágy számítástechnika egy olyan számítási modell, amelyet a nemlineáris problémák megoldására fejlesztettek ki, amelyek egy probléma bizonytalan, pontatlan és hozzávetőleges megoldásait tartalmazzák. Az ilyen típusú problémákat valós problémáknak tekintik, amelyek megoldásához az emberi jellegű intelligenciára van szükség. A puha számítástechnikát Dr. Lotfi Zadeh alkotta meg, elmondása szerint a lágyszámítás olyan megközelítés, amely utánozza az emberi elmét az értelemhez, és megtanul egy bizonytalanságot és benyomást keltő környezetben.

Két elem, adaptív képesség és tudás révén jön létre, és olyan eszközökkel rendelkezik, mint például a fuzzy logika, az idegi hálózatok, a genetikai algoritmus, az etcetera. A lágy számítástechnikai modell különbözik az előző modelltől, amelyet kemény számítási modellnek hívnak, mivel nem működik a problémamegoldás matematikai modelljén.

Most tárgyaljuk példákkal a puha számítástechnika néhány módszertanát.

1. Zavaros logika A döntéshozatali és ellenőrzési rendszer problémáival foglalkozik, amelyeket nem lehet kemény matematikai képletekké konvertálni. Ez alapvetően nem lineáris módon, az emberek által elvégzendő módon, logikusan térképezi a bemeneteket a kimenetekhez. A fuzzy logikát használják az autó alrendszerben, légkondicionálókban, kamerákban, stb.

2. Mesterséges idegi hálózat végezzen osztályozási, adatbányászási és előrejelzési eljárást, és könnyen kezelje a zajos bemeneti adatokat, csoportosítva őket vagy leképezve a várt outputot. Például a képi és karakterfelismerésben, az üzleti előrejelzésben használják, ahol a mintákat megtanulják az adatkészletekből, és létrehozzák egy modellt a minták felismerésére.

3. Genetikai algoritmusok és az evolúciós technikákat alkalmazzák az optimalizálással és a tervezéssel kapcsolatos problémák megoldására, ahol az optimális megoldás felismerhető, de előre nem definiált helyes választ nem adnának. A heurisztikus keresési technikákat alkalmazó genetikai algoritmus valós alkalmazásai a robotika, az autótervezés, az optimalizált távközlési útválasztás, a biomimetikus találmányok és így tovább.

A kemény számítás meghatározása

Kemény számítás a számítás során alkalmazott hagyományos megközelítés, amelyhez pontosan megfogalmazott analitikai modellre van szükség. A javaslatot Dr. Lotfi Zadeh javasolta a puha számítástechnika előtt. A kemény számítástechnika garantált, determinisztikus, pontos eredményt ad, és matematikai modell vagy algoritmus segítségével határozza meg a határozott ellenőrzési műveleteket. Bináris és éles logikával foglalkozik, amelyek egymást követõen megkívánják a pontos bemeneti adatokat. A kemény számítástechnika azonban nem képes megoldani a valós problémákat, amelyek viselkedése rendkívül pontatlan, és ahol az információ következetesen változik.

Vegyünk egy példát, ha meg kell találnunk, hogy ma esik-e vagy sem? A válasz lehet igen vagy nem, ami azt jelenti, hogy két lehetséges determinisztikus módon meg tudjuk válaszolni a kérdést, vagyis más szóval, a válasz éles vagy bináris megoldást tartalmaz.

1. A lágy számítási modell pontatlanul toleráns, részleges igazságú, közelítő. Másrészt a kemény számítástechnika nem működik a fent megadott alapelveken; nagyon pontos és biztos.
2. A puha számítástechnika fuzzy logikát és valószínűségi érvelést alkalmaz, míg a kemény számítástechnika bináris vagy éles rendszerekre épül.
3. A kemény számítástechnika olyan funkciókkal rendelkezik, mint a pontosság és a kategoritás. Ezzel szemben a közelítés és a diszpozitivitás a puha számítások jellemzői.
4. A puha számítástechnika valószínűségű, míg a kemény számítás determinisztikus.
5. A puha számítás könnyen kezelhető a zajos és kétértelmű adatok alapján. Ezzel szemben a kemény számítástechnika csak pontos bemeneti adatokon tud működni.
6. A párhuzamos számítások elvégezhetők a puha számításban is. Éppen ellenkezőleg, a kemény számítástechnikában a szekvenciális számítást az adatokra hajtják végre.
7. A lágy számítás megközelítő eredményt ad, míg a kemény számítás pontos eredményeket ad.

Következtetés

A hagyományos számítástechnikai megközelítés a kemény számítás hatékony egy determinisztikus probléma megoldására, de a probléma méretének és összetettségének növekedésével a tervezési keresési terület is növekszik. Ez megnehezítette a bizonytalan és pontatlan problémák megoldását a kemény számítástechnikával. Tehát a lágy számítástechnika a kemény számítástechnika megoldásaként jelent meg, amely számos előnnyel jár, mint például a gyors számítás, az alacsony költség, az előre definiált szoftver kiküszöbölése, stb.