Pehme arvutite ja kõvade arvutite erinevus

• 2019

Pehme arvuti ja kõvaketas on arvutusmeetodid, kus tavaline metoodika on täpsus, kindlus ja paindumatus. Vastupidi, pehme andmetöötlus on kaasaegne lähenemine, mille aluseks on lähenemise, ebakindluse ja paindlikkuse idee.

Enne mõistmist pehme arvuti ja raske arvuti peaksime mõistma, mis on arvuti? Arvutitehnoloogia arvutamine on konkreetse ülesande täitmise protsess arvuti või arvutiseadme abil. Arvutil on mitmeid omadusi, nagu see peaks andma täpse lahenduse, täpsed ja selged kontrollimeetmed, hõlbustama matemaatiliselt lahendatavate probleemide lahendamist.

Traditsiooniline arvutusmeetod, kõvaketas on sobiv matemaatilistele probleemidele, kuigi seda võib kasutada reaalsete probleemide lahendamiseks, kuid peamine seotud demerit on see, et ta tarbib palju arvutamise aega ja kulusid. See on põhjus, miks pehme andmetöötlus on parem alternatiiv reaalsete probleemide lahendamiseks.

Võrdluskaart

Võrdluse alus	Pehme arvuti	Kõvaketas
Põhiline	Tal on ebatäpsus, ebakindlus, osaline tõde ja lähendamine.	Kasutab täpselt määratletud analüütilist mudelit.
Põhineb	Fuzzy loogika ja tõenäosuslikud põhjendused	Binaarne loogika ja karge süsteem
Omadused	Lähenemine ja dispositsioon	Täpsus ja kategooria
Loodus	Stokastiline	Deterministlik
Töötab	Kahemõttelised ja mürarikkad andmed	Täpsed sisendandmed
Arvutamine	Saab teostada paralleelarvutusi	Järjestikused
Tulemus	Ligikaudne	Toodab täpset tulemust.

Pehme arvuti määratlus

Pehme andmetöötlus on arvutimudel, mis on välja töötatud mittelineaarsete probleemide lahendamiseks, mis hõlmavad probleemi ebakindlaid, ebatäpseid ja ligikaudseid lahendusi. Seda tüüpi probleeme peetakse tegelikeks probleemideks, kus selle lahendamiseks on vaja inimese sarnast luure. Pehme andmetöötluse termin on loonud dr Lotfi Zadeh, tema sõnul on pehme andmetöötlus lähenemisviis, mis imiteerib inimmeelsust mõistmiseks ja õpib ebakindluse ja mulje keskkonnas.

See luuakse kahe elemendi adaptiivsuse ja teadmiste kaudu ning sellel on mitmeid vahendeid, nagu näiteks fuzzy loogika, närvivõrgud, geneetiline algoritm jne. Pehme andmetöötlusmudel erineb selle eelneva mudeli poolest, mida nimetatakse kõvade arvutite mudeliks, kuna see ei tööta probleemide lahendamise matemaatilisel mudelil.

Arutagem nüüd mõningaid pehme arvuti meetodeid näidetega.

1. Fuzzy loogika tegeleb otsuste tegemise ja juhtimissüsteemi probleemidega, mida ei saa muuta rasketeks matemaatilisteks valemiteks. See kaardistab sisendid sisenditesse loogiliselt mittelineaarselt, kuidas inimesed seda teevad. Fuzzy loogikat kasutatakse auto allsüsteemis, kliimaseadmetes, kaamerates jne.

2. Kunstlikud närvivõrgud teostavad klassifitseerimise, andmete hankimise ja ennustamisprotsessi ning juhivad mürarikkaid sisendandmeid kergesti, liigitades need rühmadesse või kaardistades oodatava väljundi järgi. Näiteks kasutatakse seda pildi- ja märgituvastuses, äriprognoosides, kus andmestikust on õpitud mustrid, ning luuakse mudel nende mustrite äratundmiseks.

3. Optimeerimise ja projekteerimisega seotud probleemide lahendamiseks kasutatakse geneetilisi algoritme ja evolutsioonimeetodeid, mille puhul on võimalik ära tunda optimaalne lahendus, kuid eelnevalt määratud õiget vastust ei esitata. Heuristilisi otsingumeetodeid kasutava geneetilise algoritmi tegelikud rakendused on robootika, autotööstus, optimeeritud telekommunikatsiooni marsruutimine, biomimeetiline leiutis jne.

Mõiste "kõvaketas"

Kõvaketas on arvutustehnika traditsiooniline lähenemine, mis vajab täpselt määratletud analüütilist mudelit. Seda tegi ka dr Lotfi Zadeh enne pehmetöötlust. Kõvakomponentide lähenemine annab garanteeritud, deterministliku, täpse tulemuse ja määrab kindlaks kontrollimeetmed, kasutades matemaatilist mudelit või algoritmi. See käsitleb binaarset ja karge loogikat, mis nõuavad täpseid sisendandmeid järjestikku. Samas ei suuda kõvakasutus lahendada tegelikke probleeme, mille käitumine on äärmiselt ebatäpne ja kus teave muutub järjepidevalt.

Võtame näiteks, kas me peame leidma, kas see täna vihma hakkab või mitte? Vastus võib olla jah või ei, mis tähendab kahel võimalikul deterministlikul viisil küsimusele vastamist või teisisõnu, vastus sisaldab karge või binaarset lahendust.

Peamised erinevused pehme arvutite ja kõva arvuti vahel

1. Pehme andmetöötluse mudel on ebatäpsus tolerantne, osaline tõde, lähendamine. Teisest küljest ei tööta kõvaketas ülaltoodud põhimõtetele; see on väga täpne ja kindel.
2. Pehme andmetöötlus kasutab fuzzy loogikat ja tõenäosuslikku mõtlemist, samal ajal kui kõvaketas põhineb kahekomponentsetel või karge süsteemidel.
3. Kõvakettal on sellised omadused nagu täpsus ja kategooria. Vastupidiselt on ühtlustamine ja dispositsioon pehme arvuti omadused.
4. Pehme arvutusmeetod on looduses tõenäoline, samas kui kõvaketas on deterministlik.
5. Pehme arvutit saab kergesti kasutada mürarikkal ja ebamäärasel andmetel. Seevastu kõvaketas võib töötada ainult täpsete sisendandmete puhul.
6. Paralleelsed arvutused saab teostada pehme andmetöötluses. Vastupidi, kõva arvutite puhul teostatakse andmete järjestikune arvutamine.
7. Pehme andmetöötlus võib anda ligikaudseid tulemusi, samas kui kõva arvuti loob täpseid tulemusi.

Järeldus

Tavapärane arvutusmeetod on keeruline deterministliku probleemi lahendamisel, kuid probleemi suuruse ja keerukuse tõttu suureneb ka disainiotsingu ruum. See raskendas ebakindla ja ebatäpse probleemi lahendamist raskete andmetöötlusega. Nii on pehme andmetöötlus kujunenud lahenduseks kõvakettale, mis pakub ka palju eeliseid, nagu kiire arvutamine, madalad kulud, eelnevalt määratud tarkvara kõrvaldamine jne.