User:Engr.r.latifi/sandbox
| Submission declined on 1 December 2024 by Timtrent (talk). This submission is not adequately supported by reliable sources. Reliable sources are required so that information can be verified. If you need help with referencing, please see Referencing for beginners and Citing sources. The submission appears to be written in Persian. This is the English language Wikipedia; we can only accept articles written in the English language. Please provide a high-quality English language translation of your submission. Otherwise, you may write it in the Persian Wikipedia.
Where to get help
How to improve a draft
You can also browse Wikipedia:Featured articles and Wikipedia:Good articles to find examples of Wikipedia's best writing on topics similar to your proposed article. Improving your odds of a speedy review To improve your odds of a faster review, tag your draft with relevant WikiProject tags using the button below. This will let reviewers know a new draft has been submitted in their area of interest. For instance, if you wrote about a female astronomer, you would want to add the Biography, Astronomy, and Women scientists tags. Editor resources
|  |
Kernelization(کرنالیزاسیون)
کرنلیزیشن یکی از مفاهیم مهم در نظریه الگوریتم‌ها و به‌ویژه در الگوریتم‌های تقریبی است. این واژه به تکنیک‌هایی اطلاق می‌شود که با استفاده از آنها می‌توان مسئله‌های پیچیده را به مسئله‌هایی با اندازه کوچکتر و ساده‌تر کاهش داد، به طوری که هنوز پاسخ مسئله اصلی قابل بازسازی باشد. این تکنیک‌ها معمولاً در مسائل NP-Complete و NP-Hard کاربرد دارند.
Overview(مروری)
کرنلیزیشن در زمینه‌های مختلفی مانند تحلیل پیچیدگی محاسباتی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی استفاده می‌شود. هدف اصلی کرنلیزیشن کاهش اندازه مسئله به یک هسته (Kernel) است که آنقدر کوچک است که می‌تواند به راحتی توسط الگوریتم‌های دقیق یا تقریبی حل شود.
Definition(تعریف)
کرنلیزیشن به طور رسمی به فرآیند تبدیل یک مسئله به یک نسخه ساده‌تر با اندازه کوچکتر اطلاق می‌شود، به طوری که اطلاعات اصلی مسئله حفظ شده و می‌توان نتیجه را از آن نسخه ساده به نسخه اصلی بازسازی کرد.
در این فرآیند، مسئله اصلی به یک هسته یا نسخه کرنل تبدیل می‌شود که معمولاً کوچکتر از نسخه اصلی است. بعد از آن، می‌توان از الگوریتم‌های کارآمدتر برای حل مسئله استفاده کرد.
Applications(برنامه)
کرنلیزیشن به طور گسترده‌ای در نظریه پیچیدگی محاسباتی و الگوریتم‌های تقریبی استفاده می‌شود. برخی از کاربردهای مهم آن عبارتند از:
مسائل گرافی: کرنلیزیشن می‌تواند مشکلات مربوط به گراف‌ها را ساده کند، مانند مسئله رنگ‌آمیزی گراف یا مسئله مسیر کوتاه‌ترین. مسائل انتخاب: انتخاب زیرمجموعه‌ای از اشیاء که ویژگی خاصی را دارند. مسائل بهینه‌سازی: مسائل بهینه‌سازی با اندازه بزرگ که کرنلیزیشن به کاهش اندازه آن کمک می‌کند.
Kernelization in Practice(کرن سازی در عمل)
در عمل، بسیاری از مسائل پیچیده که به‌طور طبیعی در کلاس NP-Hard قرار دارند، می‌توانند با استفاده از تکنیک‌های کرنلیزیشن کاهش پیدا کنند. این تکنیک‌ها معمولاً باعث می‌شوند که زمان اجرای الگوریتم‌ها از اندازه ورودی مسئله کمتر شود.
Conclusion(نتیجه)
کرنلیزیشن ابزاری قدرتمند در حل مسائل NP-Hard است که می‌تواند الگوریتم‌های سریعتر و مؤثرتر برای حل این مسائل ارائه دهد. با به کارگیری تکنیک‌های کرنلیزیشن، الگوریتم‌های تقریبی یا دقیق می‌توانند برای حل مسائل پیچیده‌ای که در حالت معمول قابل حل نیستند، به کار گرفته شوند.