الوراثة (البرمجة الكائنية التوجه)

طرائق سلسلة ماركوف مونت كارلو (MCMC) هي فئة من الخوارزميات لأخذ العينات من توزيع احتمالي. تُبنى سلسلة ماركوف بحيث يكون التوزيع المطلوب هو توزيعها المتوازن أو الثابت. ثم تُستخدم حالة السلسلة بعد عدد كبير من الخطوات كعينة من التوزيع المطلوب، مما يُمكّن من حساب التكاملات والتوقعات.

G-code، المعروف رسميًا باسم RS-274، هو لغة البرمجة الأكثر شيوعًا للتحكم في ماكينات CNC. يتكون من أوامر متسلسلة تُوجّه الآلة نحو تحديد المواقع والسرعة وإجراءات محددة. تبدأ الأوامر بحرف؛ حيث يُشير الحرف "G" إلى الأوامر التحضيرية للحركة (مثل G01 للتغذية الخطية)، بينما يُشير الحرف "M" إلى وظائف متنوعة (مثل M03 لبدء المغزل).

إثبات النظريات آليًا (ATP) هو مجال فرعي من علوم الحاسوب والمنطق الرياضي، يُعنى بإثبات النظريات الرياضية باستخدام برامج الحاسوب. تستخدم أنظمة ATP، أو المُثبتات، التفكير المنطقي لاستنتاج نظريات جديدة من مجموعة من البديهيات والفرضيات. وهي تختلف عن أدوات الإثبات المساعدة، التي تتطلب توجيهًا بشريًا أكثر، على الرغم من تداخل المجالين بشكل كبير.

تصنف تقنيات التحقق بشكل عام على أنها ثابتة أو ديناميكية. يفحص التحقق الثابت (أو التحليل الثابت) كود النظام أو تصميمه دون تنفيذه. وتشمل الأمثلة على ذلك مراجعات التعليمات البرمجية وعمليات الفحص وأدوات التحليل الثابت الآلي. أما التحقق الديناميكي (أو الاختبار) فيتضمن تنفيذ النظام بمجموعة من المدخلات ومراقبة سلوكه للعثور على العيوب. وكلاهما مكملان لضمان الجودة الشاملة.

رقم أولوية المخاطر (RPN) هو مقياس كمي يُستخدم في FMEA لتحديد أولويات المخاطر. ويتم حسابه كحاصل ضرب ثلاثة عوامل مرتبة: الخطورة (S)، والحدوث (O)، والاكتشاف (D). المعادلة هي [latex]RPN = S في O في D[/latex]. عادةً ما يتم تصنيف كل عامل على مقياس من 1 إلى 10، مما يسمح للفرق بالتركيز على المخاطر الأعلى درجة أولاً.

A set of four decision rules for detecting non-random patterns on Shewhart control charts, indicating an out-of-control process even if no points are outside the 3-sigma limits. These rules identify unnatural runs, trends, or clustering of data points that signal the presence of a special cause of variation. They increase the sensitivity of control charts.

نموذج انحدار لمتغير تابع فئوي، ثنائي عادةً. فبدلاً من نمذجة النتيجة مباشرةً، فإنه يقوم بنمذجة احتمال النتيجة باستخدام الدالة اللوجستية (الدالة السهمية). يتنبأ النموذج بلوغاريتم احتمالات الحدث كمجموعة خطية من المتغيرات المستقلة: [latex]\ln(\frac{p}{1-p}) = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \dots + \beta_p x_p_p[/latex]، حيث p هي احتمالية الحدث.

خوارزمية متروبوليس-هاستينغز هي إحدى خوارزميات MCMC الرائدة، وتُستخدم للحصول على سلسلة من العينات العشوائية من توزيع احتمالي يصعب فيه أخذ العينات المباشرة. في كل تكرار، تُولّد الخوارزمية عينة مرشحة للعينة التالية بناءً على العينة الحالية. ثم يُقبل هذا العين المرشح أو يُرفض باحتمالية معينة، مما يضمن تقارب السلسلة الناتجة مع التوزيع المطلوب.

التجريد في البرمجة الكائنية التوجه هو مفهوم إخفاء تفاصيل التنفيذ المعقدة وإظهار الميزات الأساسية للكائن فقط. يركز هذا على ما يفعله الكائن بدلاً من كيفية فعله. يتحقق ذلك من خلال فئات وواجهات مجردة، تُحدد مخططًا للفئات الأخرى دون توفير تنفيذ كامل، مما يُبسط الأنظمة المعقدة.

الأدوات الأساسية السبع للجودة هي مجموعة من التقنيات الرسومية التي حددها كاورو إيشيكاوا لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها في مجال الجودة. هذه الأدوات هي: مخطط السبب والنتيجة (هيكل السمكة)، وجدول المراجعة، ومخطط التحكم، والمدرج التكراري، ومخطط باريتو، ومخطط التشتت، والتقسيم الطبقي (الذي يُعرض غالبًا على شكل مخطط انسيابي). تُعتبر هذه الأدوات "أساسية" لسهولة استخدامها وقلة تدريبها الإحصائي الرسمي.