Moving-average-algorithm-java

Moving-average-algorithm-java

Option-trading-last
Hsbc-uae-forex-rates
Trading-stocks-online-how-to-avoid-errors


Option-trading-strategies-scribd Cara-untuk-membuat-uang-pada-saham-pilihan Ssr-stock-options Broker pilihan terbesar Moving-average-backtest-excel Trading-online-expo-milano

2.4 Antrian Prioritas Banyak aplikasi mengharuskan kami memproses item yang memiliki kunci secara berurutan, namun tidak harus dalam urutan penuh dan tidak harus sekaligus sekaligus. Seringkali, kita mengumpulkan satu set item, lalu mengolah yang satu dengan kunci terbesar, lalu mungkin mengumpulkan lebih banyak barang, lalu mengolah yang satu dengan kunci terbesar saat ini, dan sebagainya. Tipe data yang tepat di lingkungan seperti itu mendukung dua operasi: keluarkan maksimum dan sisipkan. Tipe data semacam itu disebut priority queue. Antrian prioritas dicirikan dengan menghapus operasi maksimum dan penyisipan. Dengan konvensi, kita akan membandingkan kunci hanya dengan metode yang kurang (), seperti yang telah kita lakukan untuk menyortir. Jadi, jika catatan bisa memiliki kunci duplikat, maksimal berarti ada catatan dengan nilai kunci terbesar. Untuk melengkapi API, kita juga perlu menambahkan konstruktor dan tes jika operasi kosong. Untuk fleksibilitas, kami menggunakan implementasi generik dengan tipe generik Key yang mengimplementasikan Comparable. Program TopM.java adalah client antrian prioritas yang mengambil argumen command-line M. Membaca transaksi dari input standar, dan mencetak transaksi M terbesar. Implementasi dasar. Struktur data dasar yang kami bahas di Bagian 1.3 memberi kami empat titik awal untuk menerapkan antrian prioritas. Array representasi (unordered). Mungkin implementasi antrian prioritas paling sederhana didasarkan pada kode kita untuk tumpukan pushdown. Kode untuk memasukkan dalam antrian prioritas sama dengan push di stack. Untuk menerapkan menghapus maksimal. Kita dapat menambahkan kode seperti lingkaran dalam dari jenis pilihan untuk menukar item maksimum dengan item di bagian akhir dan kemudian menghapus yang itu, seperti yang kita lakukan dengan pop () untuk tumpukan. Program UnorderedArrayMaxPQ.java menerapkan antrian prioritas dengan menggunakan pendekatan ini. Array representasi (dipesan). Pendekatan lain adalah menambahkan kode untuk insert untuk memindahkan entri yang lebih besar satu posisi ke kanan, sehingga menjaga entri dalam array secara berurutan (seperti pada sort penyisipan). Dengan demikian item terbesar selalu di akhir, dan kode untuk menghapus maksimal dalam antrian prioritas sama dengan pop di stack. Program OrderedArrayMaxPQ.java menerapkan antrian prioritas menggunakan pendekatan ini. Linked-list representations (unordered dan reverse-ordered). Demikian pula, kita bisa mulai dengan kode daftar-linked untuk tumpukan pushdown, baik memodifikasi kode pop () untuk menemukan dan mengembalikan maksimum atau kode untuk push () untuk menyimpan item dalam urutan terbalik dan kode pop () ke Batalkan tautan dan kembalikan item (maksimum) pertama pada daftar. Semua implementasi elementer yang baru saja dibahas memiliki properti baik insert atau remove operasi maksimum mengambil waktu linier dalam kasus terburuk. Menemukan sebuah implementasi di mana kedua operasi dijamin cepat adalah tugas yang lebih menarik, dan ini adalah subjek utama dari bagian ini. Heap definisi. Tumpukan biner adalah struktur data yang secara efisien dapat mendukung operasi antrian prioritas dasar. Dalam tumpukan biner, item disimpan dalam array sehingga setiap tombol dijamin lebih besar dari (atau sama dengan) tombol pada dua posisi spesifik lainnya. Pada gilirannya, masing-masing kunci itu harus lebih besar dari dua kunci lagi, dan sebagainya. Pemesanan ini mudah untuk melihat apakah kita melihat tombol sebagai berada dalam struktur pohon biner dengan tepi dari setiap tombol ke dua kunci yang diketahui lebih kecil. Definisi. Sebuah pohon biner ditumpuk-tumpukan jika kunci di setiap simpul lebih besar dari (atau sama dengan) kunci di simpul dua anak (jika ada). Dalil. Kunci terbesar dalam tumpukan pohon biner yang ditumpuk ditemukan di root. Kita bisa memaksakan pembatasan pemesanan tumpukan pada pohon biner manapun. Akan sangat nyaman jika menggunakan pohon biner lengkap seperti di bawah ini. Kami mewakili pohon biner lengkap secara berurutan dalam sebuah array dengan meletakkan node dengan tingkat ketertiban. Dengan akar pada posisi 1, anak-anaknya di posisi 2 dan 3, anak-anak mereka di posisi 4, 5, 6 dan 7, dan seterusnya. Definisi. Tumpukan biner adalah sekumpulan simpul dengan kunci yang disusun dalam susunan biner biner lengkap, yang terwakili dalam urutan tingkat dalam sebuah array (tidak menggunakan entri pertama). Dalam tumpukan, induk dari node pada posisi k berada pada posisi k2 dan, sebaliknya, kedua anak simpul pada posisi k berada pada posisi 2k dan 2k 1. Kita dapat melakukan perjalanan naik turun dengan melakukan aritmatika sederhana pada indeks array. : Untuk naik pohon dari ak kita set k ke k2 untuk turun pohon kita set k ke 2k atau 2k1. Algoritma pada tumpukan. Kami mewakili tumpukan ukuran N dalam array pribadi dengan panjang pq N1, dengan pq0 tidak digunakan dan tumpukan di pq1 sampai pqN. Kami mengakses kunci hanya melalui fungsi pembantu pribadi kurang () dan exch (). Operasi timbunan yang kami anggap bekerja dengan terlebih dahulu membuat modifikasi sederhana yang bisa melanggar kondisi heap, lalu berjalan melalui heap, memodifikasi timbunan seperti yang dipersyaratkan untuk memastikan bahwa kondisi heap sudah memuaskan dimana-mana. Kami mengacu pada proses ini sebagai reheapifikasi. Atau mengembalikan heap order. Rebung kembali ke bawah (berenang). Jika urutan tumpukan dilanggar karena kunci nodus menjadi lebih besar dari pada kunci induk orang tua, maka kita dapat membuat kemajuan dalam memperbaiki pelanggaran dengan menukar simpul dengan orang tuanya. Setelah pertukaran, simpul lebih besar dari kedua anaknya (satu adalah induk tua, dan yang lainnya lebih kecil dari orang tua karena anak adalah anak dari simpul itu) namun simpulnya masih lebih besar dari induknya. Kita bisa memperbaiki pelanggaran itu dengan cara yang sama, dan seterusnya, menaikkan tumpukan sampai kita mencapai simpul dengan kunci lebih besar, atau akarnya. Top-down heapify (wastafel). Jika urutan tumpukan dilanggar karena kunci nodus menjadi lebih kecil dari satu atau kedua kunci anak-anak itu, maka kita dapat membuat kemajuan dalam memperbaiki pelanggaran dengan menukar nodus dengan yang lebih besar dari kedua anaknya. Peralihan ini dapat menyebabkan pelanggaran pada anak kami memperbaiki pelanggaran tersebut dengan cara yang sama, dan seterusnya, bergerak menuruni tumpukan sampai kami mencapai simpul dengan kedua anak lebih kecil, atau bagian bawahnya. Heap berbasis priority queue. Operasi wastafel () dan berenang () ini memberikan dasar untuk penerapan API antrian prioritas secara efisien, seperti yang ditunjukkan di bawah dan diimplementasikan di MaxPQ.java dan MinPQ.java. Memasukkan. Kami menambahkan item baru di akhir array, menambah ukuran timbunan, lalu berenang naik melalui tumpukan dengan item itu untuk mengembalikan kondisi tumpukan. Hapus maksimal. Kami mengambil barang terbesar dari atas, meletakkan barang dari ujung tumpukan di bagian atas, mengurangi ukuran timbunan, dan kemudian menenggelamkan diri melalui tumpukan dengan barang itu untuk mengembalikan kondisi tumpukan. Dalil. Dalam antrian prioritas item N, algoritma tumpukan tidak memerlukan lebih dari 1 lg N untuk menyisipkan dan tidak lebih dari 2 lg N untuk menghapus maksimum. Pertimbangan praktis. Kami menyimpulkan penelitian kami tentang antrian prioritas API dengan beberapa pertimbangan praktis. Tumpukan multiway Tidaklah sulit untuk mengubah kode kita untuk membangun tumpukan berdasarkan representasi array dari pohon terner atau rerata yang terapung. Ada tradeoff antara biaya yang lebih rendah dari penurunan ketinggian pohon dan biaya yang lebih tinggi untuk menemukan anak-anak tiga atau d terbesar di setiap simpul. Array mengubah ukuran Kita bisa menambahkan konstruktor tanpa argumen, kode untuk penggandaan array di insert (). Dan kode untuk membuat potongan separuh dalam delMax (). Seperti yang kita lakukan untuk tumpukan di Bagian 1.3. Batas waktu logaritmik diamortisasi bila ukuran antrian prioritas sewenang-wenang dan susunannya diubah ukurannya. Ketidakmampuan tombol. Antrian prioritas berisi objek yang dibuat oleh klien namun mengasumsikan bahwa kode klien tidak mengubah kunci (yang mungkin membuat inversi tumpukan). Indeks prioritas antrian Dalam banyak aplikasi, masuk akal jika mengizinkan klien merujuk ke item yang sudah ada dalam antrian prioritas. Salah satu cara mudah untuk melakukannya adalah mengaitkan indeks bilangan bulat unik dengan setiap item. IndexMinPQ.java adalah implementasi berbasis tumpukan API IndexMaxPQ.java ini serupa namun untuk antrian prioritas dengan orientasi maksimal. Multiway.java adalah klien yang menggabungkan beberapa input input menjadi satu output stream yang diurutkan. Kita bisa menggunakan antrian prioritas untuk mengembangkan metode sorting. Kami memasukkan semua kunci yang akan diurutkan ke dalam antrian prioritas berorientasi minimum, kemudian berulang kali menggunakan menghapus minimum untuk menghapus semuanya secara berurutan. Saat menggunakan timbunan untuk antrian prioritas, kita mendapatkan heapsort. Berfokus pada tugas menyortir, kita meninggalkan gagasan untuk menyembunyikan representasi tumpukan antrian prioritas dan menggunakan swim () dan sink () secara langsung. Dengan melakukan hal tersebut, kita bisa mengurutkan sebuah array tanpa memerlukan ruang ekstra, dengan mempertahankan tumpukan dalam susunan yang akan diurutkan. Heapsort terbagi menjadi dua tahap: konstruksi tumpukan. Dimana kita menyusun kembali susunan aslinya menjadi timbunan, dan pengaturannya. Di mana kita menarik barang keluar dari tumpukan dalam penurunan untuk membangun hasil yang diurutkan. Konstruksi tumpukan Kita bisa menyelesaikan tugas ini dalam waktu sebanding dengan N lg N, dengan melanjutkan dari kiri ke kanan melalui array, menggunakan swim () untuk memastikan bahwa entri di sebelah kiri penunjuk pemindai membentuk pohon lengkap yang disusun dengan tumpukan, seperti berturut-turut Sisipan antrian prioritas Metode cerdas yang jauh lebih efisien adalah melanjutkan dari kanan ke kiri, menggunakan wastafel () untuk membuat keropos saat kita pergi. Setiap posisi dalam array adalah akar dari wastafel subheap kecil () bekerja atau semacam itu, juga. Jika dua anak dari sebuah simpul bertumpuk, maka memanggil wastafel () pada simpul tersebut membuat subtree berakar di sana sebuah tumpukan. Sortdown. Sebagian besar pekerjaan selama heapsort dilakukan selama fase kedua, di mana kita menghapus barang-barang tersisa terbesar dari tumpukan dan memasukkannya ke dalam posisi array dikosongkan saat timbunan menyusut. Heap.java adalah implementasi penuh heapsort. Berikut adalah jejak isi array setelah masing-masing wastafel. Dalil. Konstruksi timbunan wastafel adalah waktu linier. Dalil. Tumpukan pengguna kurang dari 2n lg n bandingkan dan tukar untuk menyortir n item. Sebagian besar barang dimasukkan kembali ke tumpukan saat pengekangan pergi sampai ke bawah. Dengan demikian kita dapat menghemat waktu dengan menghindari pemeriksaan apakah item tersebut telah mencapai posisinya, hanya dengan mempromosikan yang lebih besar dari kedua anak tersebut sampai bagian bawahnya tercapai, kemudian mengembalikan tumpukan ke posisi yang tepat. Ide ini mengurangi jumlah perbandingan dengan faktor 2 dengan mengorbankan pembukuan tambahan. Misalkan urutan (di mana huruf berarti insert dan tanda asterisk menghapus maksimum) diterapkan pada antrian prioritas yang awalnya kosong. Berikan urutan nilai yang dikembalikan dengan menghapus operasi maksimum. Larutan. R O O O)))))))))))))))))))))))))))))))............................. Larutan. Perlu mengupdate nilai maksimal dari awal setelah operasi remove-the-maximum. Berikan prioritas implementasi antrian yang mendukung insert dan remove secara maksimal. Satu untuk masing-masing struktur data dasar berikut: array tak berurutan, susunan pesanan, daftar tertaut yang tidak berurutan, dan daftar tertaut yang dipesan. Berikan tabel batas terburuk untuk setiap operasi untuk masing-masing dari keempat implementasi Anda dari latihan sebelumnya. Solusi parsial OrderedArrayMaxPQ.java dan UnorderedArrayMaxPQ.java Merupakan array yang diurutkan dalam urutan menurun sebagai timbunan berorientasi maks. Menjawab. Iya nih. Misalkan aplikasi Anda akan memiliki sejumlah besar operasi insert, namun hanya sedikit yang menghapus operasi maksimum. Implementasi antrean prioritas mana yang menurut Anda paling efektif: tumpukan, array tidak berurutan, deretan perintah Jawaban. Array tak berurutan Insert adalah waktu konstan. Misalkan aplikasi Anda akan memiliki sejumlah besar pencarian operasi maksimum, namun sejumlah kecil memasukkan dan menghapus operasi maksimum. Implementasi antrian prioritas yang menurut Anda paling efektif: tumpukan, array tidak berurutan, array perintah Jawaban. Array yang dipesan Temukan yang maksimal adalah waktu konstan. Berapakah jumlah minimum barang yang harus dipertukarkan saat mengeluarkan operasi maksimum dalam tumpukan ukuran N tanpa tombol duplikat Beri tumpukan ukuran 15 yang minimumnya tercapai. Jawab pertanyaan yang sama untuk dua dan tiga kali berturut-turut menghapus operasi maksimum. Jawaban parsial (A) 2. Rancang algoritma sertifikasi linier untuk memeriksa apakah sebuah array pq adalah timah min-oriented. Larutan. Lihat metode isMinHeap () di MinPQ.java. Buktikan bahwa konstruksi tumpukan berbasis wastafel menggunakan paling banyak 2 n membandingkan dan paling banyak pertukaran n. Larutan. Sudah cukup untuk membuktikan bahwa konstruksi tumpukan berbasis wastafel menggunakan lebih sedikit daripada n pertukaran karena jumlah perbandingan paling banyak dua kali jumlah pertukaran. Untuk kesederhanaan, asumsikan bahwa tumpukan biner itu sempurna (yaitu pohon biner di mana setiap tingkat selesai diisi) dan memiliki tinggi h. Kami mendefinisikan tinggi simpul di pohon menjadi puncak subtree yang berakar pada simpul itu. Kunci pada ketinggian k dapat ditukar dengan paling banyak k kunci di bawahnya saat tenggelam. Karena ada 2 h minus k node pada ketinggian k. Jumlah total pertukaran paling banyak: Kesetaraan pertama adalah untuk jumlah yang tidak standar, namun sangat mudah untuk memverifikasi bahwa formula tersebut bertahan melalui induksi matematis. Persamaan kedua berlaku karena pohon biner yang sempurna dengan tinggi h memiliki 2 h 1 minus 1 node. Membuktikan bahwa hasilnya berlaku saat pohon biner tidak sempurna membutuhkan perawatan yang sedikit lebih. Anda dapat melakukannya dengan menggunakan fakta bahwa jumlah nodus pada tinggi k pada tumpukan biner pada n node paling banyak terjadi (n 2 k 1). Solusi alternatif Sekali lagi, untuk kesederhanaan, asumsikan bahwa tumpukan biner itu sempurna (yaitu sebuah pohon biner di mana setiap tingkat selesai diisi). Kami mendefinisikan tinggi simpul di pohon menjadi puncak subtree yang berakar pada simpul itu. Pertama, amati bahwa tumpukan biner pada n node memiliki n minus 1 link (karena setiap link adalah induk dari satu node dan setiap node memiliki parent link kecuali root). Menenggelamkan simpul dengan tinggi k membutuhkan paling banyak pertukaran k. Kami akan menagih k link ke setiap node pada ketinggian k. Tapi belum tentu link di jalan yang ditempuh saat menenggelamkan simpul. Sebagai gantinya, kita mengisi node k link di sepanjang jalan dari simpul yang menuju ke kiri kanan-kanan-kanan-. Sebagai contoh, pada diagram di bawah, root node diisi dengan 4 link merah node biru tersebut diisi dengan 3 link biru dan sebagainya. Perhatikan bahwa tidak ada link yang dibebankan ke lebih dari satu node. (Sebenarnya, ada dua tautan yang tidak dibebankan ke simpul manapun: tautan kanan dari akar dan tautan induk dari simpul kanan paling bawah). Jadi, jumlah total pertukaran paling banyak n. Karena paling banyak 2 membandingkan per pertukaran, jumlah perbandingan paling banyak 2 n. Masalah Kreatif Teori bilangan komputasional. Tulis sebuah program CubeSum.java yang mencetak semua bilangan bulat dari bentuk 3 b 3 dimana a dan b adalah bilangan bulat antara 0 dan N dalam urutan yang diurutkan, tanpa menggunakan ruang yang berlebihan. Artinya, alih-alih menghitung array dari jumlah N 2 dan memilahnya, buatlah antrian prioritas berorientasi minimum, yang pada awalnya mengandung (0 3. 0, 0), (1 3. 1, 0), (2 3. 2 , 0). (N 3. N, 0). Kemudian, sementara antrian prioritas tidak kosong, hapus item terkecil (i 3 j 3. i, j), cetaklah, dan kemudian, jika j 3 (j1) 3. i, j1). Gunakan program ini untuk menemukan semua bilangan bulat yang berbeda a, b, c, dan d antara 0 dan 106 sedemikian rupa sehingga a 3 b 3 c 3 d 3. mis. 1729 93 103 13 123. Temukan minimum. Tambahkan metode min () ke MaxPQ.java. Implementasi Anda harus menggunakan waktu konstan dan ruang ekstra konstan. Solusi. Tambahkan variabel contoh tambahan yang menunjuk ke item minimum. Perbarui setelah setiap panggilan masuk (). Reset ke null jika antrian prioritas menjadi kosong. Penemuan rata-rata dinamis. Rancang tipe data yang mendukung sisipan dalam waktu logaritmik, cari median dalam waktu konstan, dan lepaskan median dalam waktu logaritmik. Solusi. Jaga kunci median di v gunakan tumpukan kunci yang berorientasi maksimal untuk kunci kurang dari tombol v gunakan tumpukan berorientasi min untuk tombol yang lebih besar dari tombol v. Untuk memasukkan, tambahkan kunci baru ke tumpukan yang sesuai, ganti v dengan Kunci yang diambil dari tumpukan itu Batas bawah. Buktikan bahwa tidak mungkin untuk mengembangkan implementasi API MinPQ sehingga keduanya memasukkan dan menghapus jaminan minimum untuk menggunakan N log log N dibandingkan. Larutan. Ini akan menghasilkan algoritma penyortiran N log-based N log (masukkan item N, kemudian berulang kali menghapus minimum), yang melanggar proposisi Section 2.3. Prioritas indeks antrian implementasi. Terapkan IndexMaxPQ.java dengan memodifikasi MaxPQ.java sebagai berikut: Ubah pq untuk menyimpan indeks, tambahkan tombol array untuk menahan nilai kunci, dan tambahkan qp array yang merupakan kebalikan dari pq mdash qpi memberi posisi i pada pq ( Indeks j sehingga pqj adalah i). Kemudian ubah kode untuk mempertahankan struktur data ini. Gunakan konvensi bahwa qpi adalah -1 jika saya tidak berada dalam antrian, dan sertakan sebuah metode yang berisi () yang menguji kondisi ini. Anda perlu memodifikasi metode penolong exch () dan kurang () tapi tidak sink () atau berenang (). Latihan Web Kasus terbaik, rata-rata, dan terburuk dari heapsort. Apa kasus terbaik, kasus rata-rata, dan jumlah kasus terburuk untuk membandingkan serangkaian solusi N panjang. Jika kita mengizinkan duplikat, kasus terbaik adalah waktu linier (kunci sama N) jika kita melarang duplikat, kasus terbaiknya adalah N lg N dibandingkan (tapi masukan kasus terbaik tidak penting). Rata-rata dan jumlah kasus terburuk dari perbandingan adalah 2 N lg N dibandingkan. Lihat Analisis Heapsort untuk rinciannya. Kasus terbaik dan terburuk heapify. Berapa jumlah paling sedikit dan paling banyak perbandingan yang dibutuhkan untuk mengumpulkan serangkaian N item Solution. Menyusun array item N dalam urutan menurun memerlukan 0 pertukaran dan membandingkan N - 1. Heapating array item N dalam urutan menaik membutuhkan pertukaran N dan membandingkan 2N. Nomor taksi Tentukan bilangan bulat terkecil yang dapat dinyatakan sebagai jumlah batu bulat dalam dua cara yang berbeda (1,729), tiga cara yang berbeda (87,539,319), empat cara yang berbeda (6,963,472,309,248), lima cara berbeda (48,988,659,276,962,496), dan enam cara yang berbeda (24.153.319.581.254.312.065.344 ). Bilangan bulat tersebut diberi nomor Taxicab setelah cerita Ramanujan yang terkenal. Bilangan bulat terkecil yang dapat dinyatakan sebagai jumlah kubus bilangan bulat dalam tujuh cara yang berbeda saat ini tidak diketahui. Tuliskan sebuah program Taxicab.java yang berbunyi dalam parameter baris perintah N dan mencetak semua solusi trivial dari 3 b 3 c 3 d 3. sedemikian rupa sehingga a, b, c, dan d, kurang dari atau sama dengan N. Komputasi Nomor teori Temukan semua solusi untuk persamaan 2b 2 3c3 4d 4 dimana a, b, c, dan d kurang dari 100.000. Petunjuk Gunakan satu tumpukan min dan satu tumpukan maks. Penanganan interupsi Saat memprogram sistem real-time yang dapat terganggu (mis. Dengan klik mouse atau koneksi nirkabel), Anda perlu segera segera menyela, sebelum melanjutkan aktivitas saat ini. Jika interupsi harus ditangani dengan urutan yang sama, antrian FIFO adalah struktur data yang sesuai. Namun, jika berbeda interrupts memiliki prioritas yang berbeda (misalnya), maka kita perlu antrian prioritas. Simulasi jaringan antrian. Antrian MM1 untuk antrian paralel ganda, dll. Sulit untuk menganalisis jaringan antrian yang kompleks secara matematis. Sebaiknya gunakan simulasi untuk merencanakan distribusi waktu tunggu, dll. Perlu antrian prioritas untuk menentukan event mana yang akan di proses selanjutnya. Distribusi Zipf Gunakan hasil latihan sebelumnya untuk sampel dari distribusi Zipfian dengan parameter s dan N. Distribusi dapat mengambil nilai integer dari 1 ke N, dan mengambil nilai k dengan probabilitas 1ks sum (i 1 sampai N) 1is . Contoh: kata dalam Shakespeares bermain Hamlet dengan s kira-kira sama dengan 1. Random process. Mulailah dengan N sampah, masing-masing terdiri satu bola. Pilih salah satu bola N secara acak dan pindahkan bola ke tempat sampah secara acak sehingga probabilitas bola diletakkan di tempat sampah dengan bola m adalah mN. Apa distribusi bola yang dihasilkan setelah banyak iterasi Gunakan metode sampling acak yang dijelaskan di atas untuk membuat simulasi menjadi efisien. Tetangga terdekat Mengingat vektor N x 1. X 2. X N dari panjang M dan vektor x lainnya dengan panjang yang sama, temukan 20 vektor yang paling dekat dengan x. Lingkaran digambar pada selembar kertas grafik. Tulis sebuah program untuk menemukan radius lingkaran, berpusat pada titik asal, yang menyentuh 32 titik dengan koordinat x dan y bilangan bulat. Petunjuk: cari angka daripada yang bisa dinyatakan sebagai jumlah dua kotak dengan beberapa cara berbeda. Jawaban: ada dua Pythagoras tiga kali lipat dengan hipotiroid 25: 152 202 252, 72 242 252 yang menghasilkan 20 titik kisi tersebut di sana 22 buah Pythagoras berbeda tiga kali lipat dengan hipotetis 5,525 sehingga menghasilkan 180 titik kisi. 27.625 adalah radius terkecil yang menyentuh lebih dari 64. 154.136.450 memiliki 35 Pythagoras tiga kali lipat. Kekuatan sempurna Tuliskan program PerfectPower.java untuk mencetak semua kekuatan sempurna yang dapat direpresentasikan sebagai bilangan bulat panjang 64 bit: 4, 8, 9, 16, 25, 27. Kekuatan yang sempurna adalah angka yang dapat ditulis sebagai bilangan bulat untuk bilangan bulat Dan b ge 2. Penambahan floating point. Tambahkan nomor floating point N, hindari kesalahan roundoff. Hapus yang terkecil dua: tambahkan dua satu sama lain, dan masukkan kembali. Pertama-cocok untuk kemasan sampah. 1710 OPT 2, 119 OPT 4 (menurun). Gunakan pohon turnamen max dimana pemain adalah N bins dan nilai kapasitas yang tersedia. Tumpuk dengan minmax. Rancang tipe data yang mendukung push, pop, ukuran, min, dan max (di mana min dan max adalah item minimum dan maksimum pada stack). Semua operasi harus mengambil waktu konstan dalam kasus terburuk. Petunjuk: Mengaitkan dengan setiap tumpukan entri item minimum dan maksimum saat ini di stack. Antrian dengan minmax Rancang tipe data yang mendukung enqueue, dequeue, ukuran, min, dan max (di mana min dan max adalah item minimum dan maksimum pada antrian). Semua operasi harus mengambil waktu diamortisasi konstan. Petunjuk: lakukan latihan sebelumnya dan simulasikan antrian dengan dua tumpukan. 2i 5j. Cetak nomor dari bentuk 2i 5j dalam rangka meningkatkan pesanan. Min-max heap. Rancang struktur data yang mendukung min dan max dalam waktu konstan, masukkan, hapus min, dan hapus max dalam waktu logaritmik dengan meletakkan item dalam satu array ukuran N dengan properti berikut: Array mewakili pohon biner yang lengkap. Kunci pada sebuah simpul pada tingkat genap kurang dari (atau sama dengan) tombol pada subtreenya kunci pada sebuah simpul pada tingkat ganjil lebih besar dari (atau sama dengan) tombol pada subpohonnya. Perhatikan bahwa nilai maksimal disimpan di root dan nilai minimum disimpan di salah satu akar anak. Min-Max Heaps dan Generalized Priority Queues Rentang kueri minimum. Dengan urutan item N, kueri minimum dari indeks i sampai j adalah indeks dari item minimum antara i dan j. Rancang struktur data yang menyusun urutan item N dalam waktu linier untuk mendukung kueri minimum dalam waktu logaritmik. Buktikan bahwa pohon biner lengkap dengan nodus N memiliki nodus daun yang tepat (N2) (nodus tanpa anak). Antrian prioritas berorientasi Max dengan min. Berapakah urutan pertumbuhan waktu berjalan untuk menemukan kunci minimum dalam tumpukan biner berorientasikan maksimal. Solusi. Linearmdash kunci minimum bisa berada di salah satu himpunan daun langit-langit (N2). Antrian prioritas berorientasi Max dengan min. Rancang tipe data yang mendukung insert dan remove-the-maximum pada waktu logaritmik bersamaan dengan kedua max min dalam waktu konstan. Larutan. Buat tumpukan biner berorientasi-maks dan juga simpan kunci minimum yang dimasukkan sejauh ini (yang tidak akan pernah meningkat kecuali tumpukan ini menjadi kosong). Kth item terbesar lebih besar dari x. Dengan tumpukan biner berorientasi maksimum, rancang algoritma untuk menentukan apakah item terbesar kth lebih besar dari atau sama dengan x. Algoritma Anda harus berjalan dalam waktu yang sebanding dengan k. Solusi. Jika kunci di simpul lebih besar dari atau sama dengan x, rekursif cari subtree kiri dan subtree kanan. Berhenti bila jumlah simpul yang dieksplorasi sama dengan k (jawabannya adalah iya) atau tidak ada lagi simpul untuk dijelajahi (tidak). Kth item terkecil di tumpukan biner min-oriented. Rancang algoritma k log k untuk menemukan item terkecil kth dalam tumpukan biner min-oriented yang berisi item N. Larutan. Bangun timbunan min-oriented baru H. Kami tidak akan memodifikasi H. Masukkan akar H ke H bersamaan dengan indeks heapnya 1. Sekarang, berulang kali hapus item minimum x di H dan masukkan ke H kedua anak x dari H Item kth yang dihapus dari H adalah item terkecil kth di H. Randomized queue. Terapkan RandomQueue sehingga setiap operasi dijamin paling banyak mencatat waktu logaritmik. Petunjuk Tidak mampu membeli dua kali lipat. Tidak ada cara mudah dengan linked list untuk mencari elemen acak dalam O (1) waktu. Sebagai gantinya, gunakan pohon biner lengkap dengan tautan eksplisit. Antrian FIFO dengan random deletion. Menerapkan tipe data yang mendukung operasi berikut: masukkan item. Hapus item yang baru saja ditambahkan. Dan hapus item acak. Setiap operasi harus mengambil (paling banyak) waktu logaritmik dalam kasus terburuk. Solusi. Gunakan pohon biner lengkap dengan link eksplisit menetapkan prioritas integer panjang i ke item ke-i ditambahkan ke struktur data. Top k jumlah dari dua array diurutkan. Mengingat dua array berurutan a dan b, masing-masing panjang N, temukan jumlah k terbesar dari bentuk ai bj. Petunjuk Dengan menggunakan antrian prioritas (mirip dengan masalah pajak), Anda dapat mencapai algoritma O (k log N). Anehnya, dimungkinkan untuk melakukannya dalam waktu O (k) tapi algoritmanya rumit. Analisis empiris konstruksi tumpukan. Secara empiris membandingkan konstruksi tumpukan bottom-up linier versus konstruksi tumpukan top-down nano linear. Pastikan untuk membandingkannya dengan nilai N. LaMarca dan Ladner yang melaporkan bahwa karena letak cache, algoritma naif dapat berjalan lebih baik dalam praktik daripada pendekatan yang lebih pintar untuk nilai N yang besar (bila tumpukan tidak sesuai lagi dengan Cache) meskipun yang terakhir melakukan perbandingan dan pertukaran yang jauh lebih sedikit. Analisis empiris tumpukan multi jalan. Secara empiris membandingkan kinerja tumpukan 2 - 4- dan 8-way. LaMarca dan Ladner menyarankan beberapa pengoptimalan, dengan mempertimbangkan efek caching. Analisis empiris heapsort. Secara empiris membandingkan kinerja hembusan 2 - 4 dan 8-way. LaMarca dan Ladner menyarankan beberapa pengoptimalan, dengan mempertimbangkan efek caching. Data mereka menunjukkan bahwa timbin 8-bit yang dioptimalkan (dan memori-disetel) bisa dua kali lebih cepat dari heapsort klasik. Heapify dengan insersi. Misalkan Anda menggembung tumpukan biner pada kunci N dengan berulang kali memasukkan kunci berikutnya ke dalam tumpukan biner. Tunjukkan bahwa jumlah total perbandingan paling banyak adalah Jawaban. Jumlah perbandingan paling banyak lg 1 lg 2. Lg N lg (N) N lg N. Heapify lower bound. (Gonnet and Munro) Tunjukkan bahwa setiap algoritma berbasis perbandingan untuk membangun tumpukan biner pada kunci N memerlukan setidaknya 1.3644 N dalam kasus terburuk. Jawaban. Gunakan argumen teoritis informasi, ala sorting lower bound. Ada N kemungkinan tumpukan (permutasi bilangan bulat N) pada tombol N yang berbeda, namun ada banyak tumpukan yang sesuai dengan urutan yang sama. Misalnya, ada dua tumpukan (c a b dan c b a) yang sesuai dengan 3 elemen a Untuk gambaran yang baik tentang algoritma penambangan pola berurutan, Anda dapat membaca makalah survei ini. Menggunakan algoritma PFPM (Fournier-Viger et al, 2016a) untuk menambang pola periodik yang sering dalam urutan transaksi (database transaksi)) algoritma PHM (Fournier-Viger et al, 2016b ) Untuk pola utilitas komersial berkala (pola periodik yang menghasilkan keuntungan tinggi) dalam urutan transaksi (database transaksi) yang berisi informasi utilitas Aturan Asosiasi Pertambangan Pola Utilitas Tinggi Menambang algoritma untuk semua aturan asosiasi pertambangan dalam database transaksi ( Agrawal amp Srikant, 1994) algoritma untuk menambang semua peraturan asosiasi dengan ukuran angkat dalam database transaksi (diadaptasi dari Agrawal amp Srikant, 1994) sebuah algoritma untuk menambang aturan dasar IGB informatif dan generik dalam database transaksi (Gasmi et Al. 2005) sebuah algoritma untuk menambang aturan asosiasi sporadis sempurna (Koh amp Roundtree, 2005) sebuah algoritma untuk pertambangan tertutup Aturan iasi (Szathmary et al. 2006). Sebuah algoritma untuk menambang aturan asosiasi minimal non redundan (Kryszkiewicz, 1998) Algoritma tidak langsung untuk aturan asosiasi tidak langsung pertambangan (Tan et al. 2000 Tan et 2006) algoritma FHSAR untuk menyembunyikan peraturan asosiasi yang sensitif (Weng et al. 2008) algoritma TopKRules Untuk menambang aturan asosiasi top-k (Fournier-Viger, 2012b. Powerpoint) algoritma TNR untuk aturan asosiasi pertambangan yang tidak berlebihan (Fournier-Viger 2012d. Powerpoint) Mengelompokkan algoritma K-Means asli (MacQueen, 1967) Algoritma Bisecting K-Means (Steinbach et al, 2000) untuk pengelompokan berbasis kerapatan algoritma DBScan (Ester et al 1996) Algoritma Optik untuk mengekstrak urutan gugus kluster, yang kemudian dapat digunakan untuk menghasilkan gugus gaya DBScan Dan lebih banyak lagi (Ankerst et al, 1999) algoritma pengelompokan hierarkis alat yang disebut Cluster Viewer untuk memvisualisasikan kumpulan alat yang disebut Instance Viewer untuk memvisualisasikan masukan algoritma pengelompokan. Seri waktu penambangan sebuah Algoritma untuk menghitung rata-rata bergerak dari deret waktu (untuk menghilangkan noise) sebuah algoritma untuk menghitung perkiraan agregat piecewise dari deret waktu (untuk mengurangi jumlah titik data dari deret waktu) sebuah algoritma untuk membagi time series menjadi beberapa segmen dari sebuah Diberi panjang sebuah algoritma untuk membagi time series menjadi sejumlah segmen algoritma SAX untuk mengubah deret waktu ke database urutan (untuk menerapkan algoritma tradisional untuk penambangan aturan sekuensial dan penambangan pola sekuensial pada deret waktu) (Lin et al. 2007) alat yang disebut Time Series Viewer untuk memvisualisasikan deret waktu Selain itu, juga memungkinkan untuk menerapkan algoritma clustering yang paling banyak ditawarkan di SPMF (K-Means, Bisecting K-Means, DBScan, OPTICS, Hirarki clustering) pada deret waktu. Klasifikasi algoritma ID3 untuk pengambilan keputusan pohon (Quinlan, 1986) Text mining sebuah algoritma untuk mengklasifikasikan dokumen teks menggunakan pendekatan klasifikasi Naive Bayes (S. Raghu, 2015) sebuah algoritma untuk mengelompokkan teks menggunakan ukuran tfidf (S. Raghu, 2015) Struktur data Alat untuk menghasilkan database transaksi sintetis Alat untuk menghasilkan database urutan sintetis Alat untuk menghasilkan database urutan sintetis dengan cap waktu Alat untuk menghitung statistik tentang database transaksi Alat untuk menghitung statistik tentang database urutan Alat untuk mengubah Database urutan ke database transaksi Alat untuk mengubah database transaksi ke database urutan Alat untuk mengubah file teks ke database urutan (masing-masing kalimat menjadi urutan) Alat untuk mengubah database urutan dalam berbagai format (CSV, KOSARAK , BMS, IBM.) Ke database urutan dalam format SPMF Alat untuk mengubah database transaksi dalam berbagai format (C SV. ) to a transaction database in SPMF format A tool for converting time-series to a sequence database A tool to generate utility values for a transaction database A tool to add timestamps to a sequence database A tool for removing utility information from a database having utility information A tool to resize a database in SPMF format (a text file) using a percentage of lines of data from an original database. A tool for visualizing time-series Visual map of algorithms You can visualize the relationship between the various data mining algorithms offered in SPMF by clicking on this map (last updated. 20150912 - SPMF 0.97) :In 1986 I made a computer model of coordinated animal motion such as bird flocks and fish schools. It was based on three dimensional computational geometry of the sort normally used in computer animation or computer aided design. I called the generic simulated flocking creatures boids. The basic flocking model consists of three simple steering behaviors which describe how an individual boid maneuvers based on the positions and velocities its nearby flockmates: Separation . steer to avoid crowding local flockmates Alignment . steer towards the average heading of local flockmates Cohesion . steer to move toward the average position of local flockmates Each boid has direct access to the whole scenes geometric description, but flocking requires that it reacts only to flockmates within a certain small neighborhood around itself. The neighborhood is characterized by a distance (measured from the center of the boid) and an angle, measured from the boids direction of flight. Flockmates outside this local neighborhood are ignored. The neighborhood could be considered a model of limited perception (as by fish in murky water) but it is probably more correct to think of it as defining the region in which flockmates influence a boids steering. a boids neighborhood A slightly more elaborate behavioral model was used in the early experiments. It included predictive obstacle avoidance and goal seeking. Obstacle avoidance allowed the boids to fly through simulated environments while dodging static objects. For applications in computer animation, a low priority goal seeking behavior caused the flock to follow a scripted path. In cooperation with many coworkers at the Symbolics Graphics Division and Whitney Demos Productions, we made an animated short featuring the boids model called Stanley and Stella in: Breaking the Ice . This film was first shown at the Electronic Theater at SIGGRAPH 87. There was a technical paper on boids published at the same conference. In the course notes for SIGGRAPH 88 there was an informal paper about obstacle avoidance. Since 1987 there have been many other applications of the boids model in the realm of behavioral animation. The 1992 Tim Burton film Batman Returns was the first. It contained computer simulated bat swarms and penguin flocks which were created with modified versions of the original boids software developed at Symbolics. Andy Kopra (then at VIFX , which later merged with Rhythm amp Hues ) produced realistic imagery of bat swarms. Andrea Losch (then at Boss Films) and Paul Ashdown created animation of an army of penguins marching through the streets of Gotham City. As luck would have it, Chris Langton organized the original ground-breaking Artificial Life Workshop a few months after the boids paper was published in 1987. A helpful go-between got word to Chris and he let me give an informal presentation on boids at the Workshop. The boids model has become an oft-cited example of principles of Artificial Life. Flocking is a particularly evocative example of emergence: where complex global behavior can arise from the interaction of simple local rules. In the boids model (and related systems like the multi-agent steering behavior demos ) interaction between simple behaviors of individuals produce complex yet organized group behavior. The component behaviors are inherently nonlinear, so mixing them gives the emergent group dynamics a chaotic aspect. At the same time, the negative feedback provided by the behavioral controllers tends to keep the group dynamics ordered. The result is life-like group behavior. A significant property of life-like behavior is unpredictability over moderate time scales. For example at one moment, the boids in the applet above might be flying primarily from left to right. It would be all but impossible to predict which direction they will be moving (say) five minutes later. At very short time scales the motion is quite predictable: one second from now a boid will be traveling in approximately the same direction. This property is unique to complex systems and contrasts with both chaotic behavior (which has neither short nor long term predictability) and ordered ( static or periodic ) behavior. This fits with Langtons 1990 observation that life-like phenomena exist poised at the edge of chaos. The boids model is an example of an individual-based model. a class of simulation used to capture the global behavior of a large number of interacting autonomous agents. Individual-based models are being used in biology, ecology, economics and other fields of study. Note that the straightforward implementation of the boids algorithm has an asymptotic complexity of O(n 2 ). Each boid needs to consider each other boid, if only to determine if it is not a nearby flockmate. However it is possible to reduce this cost down to nearly O(n) by the use of a suitable spatial data structure which allows the boids to be kept sorted by their location. Finding the nearby flockmates of a given boid then requires examining only the portion of the flock which is within the general vicinity. Using such algorithmic speed-ups and modern fast hardware, large flocks can be simulated in real time, allowing for interactive applications. new Online resources related to boids Other computational models of group motion Computer animation Eurythmy by Susan Amkraut and Michael Girard contained the first procedural animation of flocks when it was shown at the Film amp Video Show of SIGGRAPH 85. It is available on SIGGRAPH Video review (SVR Issue 21, Entry 2). Some imagery from the final version appear on this page from Ars Electronica 89 . Amkraut and Girard also created flocking and herding in the 1993 VR production Menagerie . Jessica Hodgins and colleagues at Georgia Techs GVU have created several physically-based models of group behaviors such as herding one-legged hoppers and a pack of bicyclists. Disneys The Lion King (1994) included a wildebeest stampede by Kiran Joshi, MJ Turner, et al. . Here are two stampede-related items from Brian Tiemanns excellent The Lion King WWW Archive. Lion King production notes (search for second occurrence of stampede ) Stampede sequence (QuickTime Movie, 21.9 MB. Also available as low res QT (1.2 MB) and MPEG1 (28.7 MB)) Xiaoyuan Tu implemented a realistic, physically-based model of fish schooling as part of her dissertation research on artificial animals. See also: Tu and Terzopoulos. Artificial Fishes: Physics, Locomotion, Perception, Behavior , ACM Computer Graphics, Proceedings of SIGGRAPH94, July 1994. A non-technical article called Fishes of the Silicon Sea. by Gene Levinson which appeared in The World amp I Magazine. While at Santa Barbara Studios, Mark Wendell used the Dynamation particle system software to create animation of flocking space creatures for Elogium an episode of Star Trek: Voyager . Course CS206 at George Washington University includes an assignment to implement a Behavioral Motion Control System like boids. You can see some of the students animations from: 1997. 1998 and 1999. new Games, Interactive graphics and virtual reality Rip-Off (1980) a video arcade game designed by Tim Skelly featured a group of three autonomous enemy tanks which exhibited coordinated group motion. They avoided collisions with each other and would seek the goal objects (canisters), or if they got too close, the player controlled vehicles. The combination of goal seeking and collision avoidance produced a motion like flocking. For more details, read Tim Skellys own description of the behavior. See also this Rip-Off screenshot and this page about an emulator. new Plasm: A Fish Sample (1985) by PeterBroadwell . Rob Myers. Robin Schaufler, Eva Manolis. et al., premiered at the SIGGRAPH 85 art show. On at least one occasion, a school accidentally arose in this virtual fish tank. Parallel Bird Flocking Simulation (1993) by Helmut Lorek and Matthew White. Describes an implementation of boids using up to 50 parallel Transputer processors to simulate flocks of up to 100 boids at interactive rates (6 frames per second or better). The simulation included obstacle avoidance. The full article is available in PDF. new The Virtual Fishtank introduces visitors to the sciences of complexity, artificial life and related fields. It is an online version of a project that started as an installation at The Computer Museum in Boston. Its goal is to introduce visitors to the sciences of complexity and artificial life. The original project was jointly developed by the MIT Media Lab (see their project page) and NearLife Inc. (see their recent projects page). Virtual Great Barrier Reef. A theoretical approach towards an evolving, interactive VR environment using a distributed DOME and CAVE System (1998) by Scot Thrane Refsland. Takeo Ojika. Tom Defanti. Andy Johnson. Jason Leigh. Carl Loeffler. and Xiaoyuan Tu in Proceedings of Virtual Worlds 98. Paris, France, July 1-3, 1998. Also available in PDF . Robotics Maja Mataric heads The Interaction Lab at the University of Southern California which studies robotic group behaviors. See also Majas dissertation and these videos of robots performing various group behaviors, including flocking. (Some press clippings from WIRED and CNN. And see this delightful story about Maja (the second paragraph)) Cooperative Mobile Robotics: Antecedents and Directions by Y. Uny Cao, Alex S. Fukunaga, and Andrew B. Kahng (UCLA 1996) surveys research in robot groups. The Robot Sheepdog Project by Richard Vaughan et al. provides an interesting contrast to much of the work cited on this page: the flockingherding involved is of natural animals while a robot plays a role similar to a sheepdog. As is done when training real sheepdogs, ducks are used here as a less challenging stand-in for sheep. Read the delightful paper for more detail. See also Neil Sumpter s pages about the vision research related to robo-sheepdog. The Examination and Exploration of Algorithms and Complex Behaviour to Realistically Control Multiple Mobile Robots (1997) by Duncan Crombie. examines algorithms to control multiple mobile robots, focuses on behaviors that can be obtained through local control, and demonstrates createing complex behaviours with simple algorithms. new Self-Organization in Large Populations of Mobile Robots (1993) by Cem Uumlnsal Describes the use of a homogeneous population of robots, an Army-ant swarm, for transportation of material. Investigates both spatial and behaviroal self-organization. new Social Behavior in The Ants a community of cubic-inch microrobots which form a structured robotic community capable of task such as clustering, following the leader, and playing tag. new Distributed Ant Robotics a collection of publication and resources by Israel Wagner new Collective Locomotion (1998) by Pierre Arnaud of the LAMI Collective Robotics Group. Includes papers and Labot. a Java demonstation applet. new Calculating Swarms (2000) by Ivars Peterson (in Science News ) discusses swarm intelligence, emergent computation and collective robotics. new Aerospace (coordinated groups of aircraft or spacecraft) Subsumptive Architecture of Populous Satellite Constellations (1995) by Brian J. Mork discusses potential applications and designs for groups of reactive communicating satellites: design goals are embedded in the constellation rather than individual satellites, and the constellation exhibits emergent behavior. new Solar-Powered Ultralight Aircraft Designed To Fly in Formation (1996) describes early test of a potential fleet of solar-powered autonomous aircraft that fly at high altitude in V formations like geese, and this press release of the test flight of a prototype. Birds Inspire Formation-Flying Satellites (1999), US Air Force press release describing the US AFRLs Technology Satellite of the 21st Century (TechSat 21 ) program, including plans for a system of formation-flying satellites that can quickly adapt to rapidly changing mission requirements. See also Space Missions Using Satellite Clusters. new Education (about distributed and complex systems) Mitchel Resnick developed StarLogo a programmable modeling environment for exploring the behaviors of decentralized systems such as bird flocks, traffic jams, and ant colonies. For more information see Mitchels book Turtles, Termites, and Traffic Jams OK, while not strictly a computational model of group motion, Schools are for Fish is a collection of participatory activities for young students to help them learn about group motion and complex systems. Artificial life and Evolutionary computation (Not) Evolving Collective Behaviours in Synthetic Fish by Nahum Zaera, Dave Cliff. and Janet Bruten. Published in From Animals to Animats 4 (SAB96) . An Investigation Into Computational Flocking Techniques (1999) by Phil Pocknell investigates flocking (herding) under the influence of a predator. Specifically, it models a situation very much like the interaction between a sheep-dog and a flock of sheep, such as in a sheep-dog trial. See the Tadpoids applet, and the related Pest Control applet. new Behavioural Simulation in Voxel Space (1997) by Hongwen Zhang and Brian Wyvill uses as its example a group of butterflies navigating by olfactory sensors. Based on Zhangs 1996 Ph.D. thesis. See the full paper in PDF. new Art As part of this MFA work, Terry Franguiadakis created a virtual reality art piece called Swallows of Capistrano which included a flock of swallows that would fly over to eat food dispensed from the users 3d wand. At SIGGRAPH 93 Ken Rinaldo s Emergent Systems presented The Flock. a robotic art installation composed of reactive sculptural and musical elements. EIDEA ( Environment for the Interactive Design of Emergent Art . by John Mitchell and Robb Lovell ) is an art piece based on artificial life which includes a flock of birds. An art piece called A Flock of Words by Doris Vila. Robert Rowe and Eric L. Singer. performed at NYU in 1995, and another version installed that same year in Bonn under the title Opera Clones. It was also presented at the SIGGRAPH 96 Applications venue. Emergence is the system underlying the 1997 and 1998 installations known as The Bush Soul by Rebecca Allen et al. This interactive 3D world is full of autonomous objects and characters, including flock-like groups. Biology Ornithologist Frank Heppner and mathematician Ulf Grenander describe a model of flocking and roosting in A Stochastic Nonlinear Model for Coordinated Bird Flocks (1990) appearing in The Ubiquity of Chaos edited by Saul Krasner. The EcoTools project uses individual-based models to study animal behavior and ecological issues. Models of schooling fish and flocking birds have been created in EcoTools. There is also a Java-based fish school simulation at this site. Physics Tamaacutes Vicsek published an analysis of flocking particles in Physical Review Letters on August 7, 1995, which focused on transitions in collective behavior. (I will provide a more complete description here when I better understand Prof. Vicseks work.) J Dana Eckart implemented a cellular automata model of flocking using his Cellular system based on Vicseks work. Work by Yu-hai Tu and John Toner published in Physical Review Letters (Volume 75, page 4326, December 4, 1995) includes a proof that motion of a flock or herd is essential to its collective ability to align. That is, group alignment is not possible with local perception in the absence of motion. Surprises in Nonequilibrium Critical Phenomena: From Flocking Dynamics to Chemical Reactions (0.7 MB gzipped Postscript) by Yu-hai Tu presented at the 1996 Santa Fe Workshop on Nonequilibrium Phase Transitions . Flocks, Herds, and Schools: A quantitative theory of flocking by Toner and Tu in Physical Review E, October 1998, Volume 58, Issue 4, pp. 4828-4858. See the AIP summary: Birds of a Feather: The Physics of Flocks. this summary from Academic Press. and this article from Newsweek . Physics of Flocks (Part 1 and Part 2 ) by Karl Kruszelnicki. transcripts and audio recordings from Great Moments in Science on the Australian Broadcasting Corporation. Search, optimization and visualization techniques inspired by flocks and swarms Particle Swarm Optimization (and see the original 1995 PSO paper by James Kennedy and Russ Eberhart ) searchs a multidimensional solution space. Somewhat like a genetic algorithm, but the PSOs search points move as a swarm through the space with a velocity, altered by steering accelerations. See also this PSO demo applet . The use of Flocks to drive a Geographic Analysis Machine (1998) by James Macgill and Stan Openshaw. uses a flock model, with communication between boids, to better search for clusters in spacial datasets, just as a natural flock provides better foraging than individual birds could manage. See this demo applet. Ant Colony Optimization introduced in 1992 by Marco Dorigo . studies artificial systems that take inspiration from the behavior of real ant colonies and which are used to solve function or combinatorial optimization problems. Information Retrieval in the World-Wide Web: Making Client-based searching feasible (1994) by Paul De Bra and Reinier Post. uses a school of fish metaphor to search the web. Information Flocking by Glenn Proctor is a data visualization technique that portrays datapoints as fish that school through a 3d space, revealing correlations in the data by their motion and clustering. See the paper Information Flocking: Data Visualisation in Shared Worlds Using Emergent Behaviours (1998, PDF 91KB) by Glenn Proctor and Chris Winter. new Ant-based Load Balancing in Telecommunications Networks (1996) by Ruud Schoonderwoerd. Owen Holland. Janet Bruten and Leon Rothkrantz. See also these related links: Theres an ant in my phone (1998) by Mark Ward in New Scientist, British Telecom: Notes from the Ant Colony (1997) by Julia Flynn in BusinessWeek, and Collective Intelligence for Network Control. new Other emergent, collective behavior Amorphous Computing HomePage a research group exploring the question: How do we obtain coherent behavior from the cooperation of large numbers of unreliable parts that are interconnected in unknown, irregular, and time-varying ways new Swarm Intelligence. Payman Arabshahi s page of links on emergent computation by swarms of simple agents. new Other topics. John Mee s term report on software to simulate the movement of a flock of birds . G. Keith Still has developed a system called Legion to simulate the motion of large crowds of people. It can handle crowds of more than 100,000 people. See also these related pages. and these articles by Sheryl Canter in PC Magazine from April 1996 and May 1996 . A page of Java-based demos by the Biological Model Simulation group at Keio University. The demos are in 2d and include basic schooling, predation, interactive feeding, and schooling with two species. Animation Science Corporation sells tools to model the motion of large crowds with their Rampage software, based on an efficient engine for interacting particle systems . Daniel Bullok wrote a fishtank simulation as a class project. An introduction called Complexity and Social Behaviour and a computational model of resource-deprived termites by Octavio Miramontes A Flocking-Strategy for a programmable multi-agent shell VehicleGuide by Jan Beutler Jonathan Robbins page The Boids is the report from his Science Project -- his 8th grade Science Project, mind you. (Yikes Kids these days) Simulation of Herding with Dynamics by Howard Zhang uses a simple spring-mass model of animal bodies and simulates herding on the plane. This report contains good diagrams and descriptions of the implementation of component steering behaviors. The Computational Beauty of Nature is the web site for a book of the same name by Gary W. Flake (shop for the book here ). He implemented boids and added another rule which cause the boids to attempt to maintain a clear view ahead of them. This resulted in flocks which form the classic V formations of migrating geese. See the Java demonstration . In a class project called A-Life Foodchain Simulation Leon Blackwell extends a boid-like model to include predator-prey interactions. The Duck Pond: Following, Flocking and Herding a 1977 class project by Brian OConnor. Includes source code and animations. (Although there seem to be access problems for some of the files.) E Pluribus Unum (the January 1999 installment of Brian Hayes column on Computing Science in American Scientist ) talks about emergence using examples such as flocks, schools, herds, traffic jams, ant colonies, and forest fires. An attempt to replicate the main findings of Craig Reynoldss (1987) Boids by Harry Brignull, reports on a project to implement boids using the POPBUGS package by Chris Thornton. Includes diagrams of the resulting group motion and source code. Flocking, Boids and Tag (1998) by Aron Helser. This class project involved an interactive flock which plays the game of tag and allows the use to either ride along passively with a member of the flock, or take control and pilot the boid. new GOIDS Project a study of flocking geese objects (1999) by Cathryn J Polinsky. Presentation slides for a Senior Project called Flight Simulation of Flocking Geese Using Particle Set Animation new Natural flocks, herds, and schools Some seminal papers from the (hardcopy) literature: The Structure and Function of Fish Schools (1982) by Brian Partridge in Scientific American. June 1982, pages 114-123. The Chorus Line Hypothesis of Manoeuvre Coordination in Avian Flocks (1984) by Wayne Potts. in Nature. Volume 309, May 24, 1984, pages 344-345. Animal Groups in Three Dimensions: How Species Aggregate (1997) edited by Julia K. Parrish and William M. Hamner. A collection of papers related to a 1991 workshop on measuring and modeling animal aggregations. Use this link to shop for the book. A 22 second movie of a school of anchovies (160x120 pixels, in JPEG (1.1 Mb) and Quicktime (1.8 Mb) formats) swimming in the Kelp Forest tank at the Monterey Bay Aquarium from a page of fish videos at FINS. See also the live Kelp Cam view of this tank. Here are some other flockherdschool pictures on the web: schooling anchovies. school from below. crowded fish. orca and herring. herd of running Akhalteke. school of spadefish. Gallimimuses flock (Jurassic Park). V formation of geese. herd of wild asses. wildebeest herd. herring schooling (MPEG, 0.5 Mb) . herring school turning (MPEG, 1.0 Mb) . Temple Grandins interesting site on behavior of livestock and other subjects, contains a section on Recommended Basic Livestock Handling which covers topics such as: Understanding Flight Zone and Point of Balance Moving Cattle out of Pens and Sorting new Low Stress Methods for Moving Cattle on Pastures. new each of which contain pictures and diagrams on geometrical relationships between herds of livestock, the shapes of their enclosures, and the positions of human handlers. William H. Calvins book The Ascent of Mind discusses the predation on herds of early humans in Chapter 8: Hand-Ax Heaven (you may wish to search for the first occurance of herd ). Lessons from Geese. on the structure of migratory goose flocks, and folksy thoughts on applying these ideas to groups of humans. V formations . at the bottom of Jim Rible s page about the Canada Goose there is a discussion about the mixed evidence for an aerodynamic explanation of the V formations often seen in migrating ducks and geese. See also the cited references. A page by Uwe Kils illustrating how individual fish in a school benefit from reduced predation due to optical confusion . An essay called Migration Advantages of Shoaling by Tony J. Pritcher in his book Behaviour of Teleost Fishes describes research by Uwe Kils into the effect he calls synchrokinesis whereby small movements of individuals copied through the shoal provide an accurate movement towards better conditions. (Contrast this with the work of Toner and Tu (above) which suggests that individual errors are damped out by interaction with the rest of the group.) Vigilance, Flock Size, and Flock Geometry: Information Gathering by Western Evening Grosbeaks (1995) by Marc Bekoff a field ethology study of how the size and relative positioning of this bird affect the vigilance (scanning) behavior of individuals in the group. new Cutting horses and herding dogs . these two types of trained animal behaviors have evolved into modern sport competitions. Their origin was to assist humans raising stock animals, and they can still be found in this role today. Both are related to herding behavior in special ways. The job of a herding dog (stockdog, sheepdog) is to help a shepherd contain and control a herd of stock animals (especially sheep, goats or cattle). A herding dog uses its understanding of the stock animals herding behavior to be able to move the whole group as a unit. For more information see: The Stockdog Server. Dog-Play: Herding and The Herding Page new The cutting horse derived from the American cowboy culture and is specifically trained to handle cattle. A cutting horses skill is in being able to defeat the cattles herding instinct, allowing it to separate off (cut) one individual at a time. The site of the National Cutting Horse Association includes history and videos of the sport. new (There is additional source code for Java implementations listed on the boids applet page .) Boids This is the original 1986-1988 implementation, written in Symbolics Common Lisp, and based on Symbolics S-Geometry 3d modeling system and S-Dynamics animation system. (Modern versions of those applications are available from Winged Edge Technologies. see: Mirai Modeling and Mirai Animation. Your browser may not recognize this file as Lisp source code and try to reformat it as filled text. If so use View Page Source or equivalent, or download the file.) C Boids This platform-independent boids implementation by Christopher Kline includes C source code and an Inventor-based binary executable demo for SGI machines. These boids support both flocking and obstacle avoidance. Buzzz An After Dark screen saver module for Macintosh computers by Simon Fraser. This very nice package implements a parameterized version of boids including several species of creatures (wasps, birds, fish, sheep. ) based on altering the parameters. There are control panels that allow you to experiment with the parameters. For other sources of this software see Simons AD page. boids.exe by Juumlrgen Schmitz. Version 1.0 of a Windows application featuring three distinct species of flocking birds and nice control panels for adjusting their parameters. See the readme file for more information. SchoolView This is a screen saver for NeXT computers by David Lambert based on the boids model. C code and related files are available for FTP. See the readme file for details. A-Quarium A screen saver for Windows by Ric Colasanti. A-Quarium is a fish tank simulator somewhat related to boids. . a fish will try to swim with a close neighbour if it is of the same species, and will try to swim away if it is of a different species. The behaviour of the fish tank is an emergent property of all the individual fish actions. Max Boids There is an implementation of boids for MAX. an interactive real-time graphic programming environment, from IRCAM and Opcode. Boppers This Windows 3.1 software originally accompanied the book Artificial Life Lab by Rudy Rucker. Waite Group Press, 1993, now out of print. It includes an implementation of boids and related ALife models. Imagine Flock 3D A commercial IPAS plug-in for 3D Studio from CBL Technology. Stones Mac Boids This is an application for a PowerPC Macintosh using QD3D. Other versions exist for 68000 Macs with FPU, and as After Dark modules. See the main page by Stone (Ishihama Yoshiaki) for other alife-related Mac and Java software. MatFas Boids 0.1 Mattias Fagerlund wrote this very nice 2D implementation of boids for Windows 95 or WindowsNT and provides both executable and source code. A screen shot on the web page shows the interactive slider controls and a large flock flying around several obstacles. Boids: DirectX Flocking Sample A boids implementation by Stephen Coy has been included in the DirectX sample code since version 5. Stephen suggests that better source code is included with DMBoids the DirectMusic demo based on boids. Boids for Apprentice A boids demo based on Christopher Klines implementation (see above) is included in Eric Powers s OpenGLOpenInventor tool called Apprentice which is free for non-commercial, educational use. Cool School By David S. Hooper. Cool School simulates a school of fish and predators using behavioral modeling. The O(n 2 ) cost of the naive boids algorithm is reduced by by subdividing the population into a hierarchy of subschools. He reports running at interactive rates with 32 subschools each containing 33 fish on a 200MHz Pentium-class machine. Cool School was developed as part of the Virtual Whale project mentioned above. Simulation of a Flock of Birds A 1997 class project at Stanford by Chris Quartetti and Eng-Shien Wu, includes a movie file showing flocking and collision avoidance, and C source code. Boids Demos in VRML, Java3D, and C Anthony Steed (of University College London) developed the first two implementations to compare VRML and Java3D, and the third to test the DIVE multi-user VR system. Source is includes for all three. Flock This A commercial plug-in from Northern Lights Productions for the Electric Image animation system, creates herds and flocks of animated characters. new Gnat Cloud and Mega Flies Keith Wiley created these Mac applications to simulate extremely large swarm-like populations, using modifications of the basic boid algorithms. See also his Flock With Obstacles applet. new vbBoid Richard Lowe wrote this boids implementation in Visual Basic and provided the source code at PlanetSourceCodes VB repository. (I have not seen it run but:) It apparently provides for interactive specification of obstacles. new 3D Boids Robert Platt wrote a boids implementation as a Windows application for a Final Year Project in college. The original version used Direct3D and he later rewrote it to use OpenGL. Binaries and source are available for download from his page. new The Birds Olcay Cirit wrote this 2d shooter game based on boids. It runs under Windows 95, 98, and NT and is available for free download. You can shot at the flocking birds, but watch out, because they can shoot back And since they are a flock, they can make coordinated group attacks. new Crowd simulation Bill Powers developed these models of people moving in relation to other people and things as part of a suite of (Windows PC based) demonstrations of his Perceptual Control Theory. Powers and his colleagues in the Control Systems Group seek to model and understanding the purposeful behavior of living organisms. new Creature Behaviour Simulator James Greenbank wrote this ecological simulation of a three species system using individual-based local rules. It is written as a Java application. This page contains links to a paper, the source code and both platform-independent and Windows-specific executables. new CM: Flocking Model a StarLogoT implementation of flocking from Connected Mathematics (Making Sense of Complex Phenomena Through Building Object-Based Parallel Models.) Includes links to a movie of the simulation and a page of background. new flock v1.0 John Kundert-Gibbs wrote this flocking plug-in for Maya in its scripting language MEL . It is available at the HIGHEND3D repository. new Gregs boids Greg Johnson wrote this boids code to use with the Persistence of Vision Raytracer. the page contains links to the code, a movie, and some diagrams of the steering force vectors used in the boids model. new Lexicological note: in addition to common terms like flock . herd . and school . English has a rich history of specific words to describe groups of various animals, sometimes known as collective nouns or venereal terms . These words were used more frequently when hunting wild animals was a major source of food. For an amusing discussion of these words see the book An Exaltation of Larks by James Lipton (Viking Penguin, 1993, ISBN 0140170960). Here are some web pages that provide similar information: Send comments to Craig Reynolds ltcwrred3d gt visitors since June 29, 1995 Last update: September 6, 2001 (fixed the early motion tests link December 6, 2006) (fixed links to Brian J. Morks work July 30, 2007)
Moving-average-filter-fpga
Rbi-forex-melingkar