التكرار المعياري الثلاثي (TMR)

تُعدّ أساليب مونت كارلو فئةً واسعةً من الخوارزميات الحسابية التي تعتمد على تكرار أخذ العينات العشوائية للحصول على نتائج عددية. وتقوم فكرتها الأساسية على استخدام العشوائية لحل المسائل التي قد تكون حتميةً من حيث المبدأ. وتُستخدم هذه الأساليب غالبًا عندما يصعب أو يستحيل استخدام مناهج أخرى، خاصةً لمحاكاة الأنظمة المعقدة أو دمج الدوال عالية الأبعاد.

طريقة العناصر المحدودة (FEM) هي تقنية عددية فعّالة لحل المسائل الهندسية والفيزيائية المعقدة الموصوفة بمعادلات تفاضلية جزئية. تعمل هذه الطريقة بتقسيم مجال متصل إلى مجموعة من المجالات الفرعية الأصغر والأبسط، تُسمى "العناصر المحدودة". يتيح هذا الحل العددي التقريبي لمسائل في التحليل الهيكلي، وانتقال الحرارة، وتدفق الموائع، والكهرومغناطيسية.

الاستيفاء هو عملية حسابية داخل وحدة تحكم CNC، تُولّد سلسلة من نقاط الإحداثيات الوسيطة لإنشاء مسار سلس بين نقاط النهاية المبرمجة. وأهم أنواعها هي الاستيفاء الخطي (G01) للخطوط المستقيمة، والاستيفاء الدائري (G02/G03) للأقواس. يتيح هذا تشكيل مقاطع معقدة من أوامر هندسية بسيطة في برنامج G-code.

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.

عامل بايز هو نسبة الاحتمالات الهامشية لفرضيتين متنافستين، غالبًا ما تكون فرضية صفرية ([latex]M_1[/latex]) وفرضية بديلة ([latex]M_2[/latex]). وهو يقيس الدعم لفرضية على أخرى، بالنظر إلى البيانات الملاحظة [latex]D[/latex]. الصيغة هي [latex]K = \frac{P(D|M_1)}{P(D|M_2)}[/latex]. تشير قيمة K > 1 إلى أن البيانات تفضل [latex]M_1[/latex] على [latex]M_2[/latex].

الفاصل الموثوق هو المكافئ البايزي لفاصل الثقة التكراري. وهو نطاق من القيم يحتوي على معلمة ذات احتمال معين، استنادًا إلى توزيع الاحتمالات اللاحق. على سبيل المثال، الفاصل الموثوق به 95% لمعلمة [latex]\theta[/latex] يعني أن هناك احتمال 95% أن القيمة الحقيقية لـ [latex]\theta[/latex] تقع ضمن هذا الفاصل، بالنظر إلى البيانات والنموذج.

تحدّد دالة الموثوقية، R(t)، احتمال أن يؤدي النظام أو المكوّن وظيفته المطلوبة دون فشل لفترة زمنية محددة "t". بالنسبة للأنظمة ذات معدل الفشل الثابت (λ)، يتم وصفها بالتوزيع الأسي: [latex]R(t) = e^^{- \\lambda t}[/latex]. هذه الدالة أساسية للتنبؤ بطول عمر المنتج وأدائه.

من الأمثلة التوضيحية الكلاسيكية لطريقة مونت كارلو تقدير قيمة [latex] \pi[/latex]. من خلال إدراج دائرة نصف قطرها [latex]P5Tr[/latex] داخل مربع طول ضلعه [latex]2r[/latex]، فإن نسبة مساحتهما هي [latex] \frac{\pi r^2}{(2r)^2} = \frac{\pi}{4}[/latex]. بتفريق النقاط عشوائيًا داخل المربع وحساب الكسر [latex]p[/latex] الذي يقع داخل الدائرة يوفر تقديرًا: [latex]\pi \approx 4p[/latex].

يُعتبر نظام A-0، الذي ابتكرته غريس هوبر عام ١٩٥٢، على نطاق واسع أول مُجمِّع برمجي. وقد ترجم هذا النظام سلسلة من البرامج الفرعية والمعاملات، المحددة بترميز رياضي، إلى شيفرة آلية. كانت هذه خطوةً أساسيةً في الانتقال من برمجة التجميع منخفضة المستوى إلى لغات برمجة أعلى مستوى وأكثر تجريدًا، مما أدى إلى أتمتة عملية ترجمة الشيفرة اليدوية المُرهقة.

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.