पहला संकलक: ए-0 प्रणाली

क्रेडिबल इंटरवल, फ्रीक्वेंटिस्ट कॉन्फिडेंस इंटरवल का बायेसियन समकक्ष है। यह मानों की एक ऐसी सीमा है जिसमें एक पैरामीटर एक विशेष प्रायिकता के साथ समाहित होता है, जो पश्च प्रायिकता वितरण पर आधारित होती है। उदाहरण के लिए, पैरामीटर [latex]theta[/latex] के लिए 95% क्रेडिबल इंटरवल का अर्थ है कि डेटा और मॉडल को देखते हुए, [latex]theta[/latex] का वास्तविक मान उस इंटरवल के भीतर होने की 95% प्रायिकता है।

विश्वसनीयता फलन, R(t), किसी प्रणाली या घटक द्वारा निर्दिष्ट समय 't' तक बिना किसी विफलता के अपना अपेक्षित कार्य करने की प्रायिकता को परिभाषित करता है। स्थिर विफलता दर (λ) वाली प्रणालियों के लिए, इसे घातीय वितरण द्वारा दर्शाया जाता है: [latex]R(t) = e^{-lambda t}[/latex]। यह फलन किसी उत्पाद की दीर्घायु और प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए मूलभूत है।

मोंटे कार्लो विधि का एक उत्कृष्ट उदाहरण पाई (π) के मान का अनुमान लगाना है। 2r भुजा वाले वर्ग के भीतर r त्रिज्या का एक वृत्त बनाने पर, उनके क्षेत्रफलों का अनुपात πr² = π/4 होता है। वर्ग के भीतर यादृच्छिक रूप से बिंदु बिखेरने और वृत्त के भीतर गिरने वाले बिंदुओं के अंश p की गणना करने पर एक अनुमान प्राप्त होता है: π लगभग 4p।

शेवर्ट नियंत्रण चार्ट पर गैर-यादृच्छिक पैटर्न का पता लगाने के लिए चार निर्णय नियमों का एक समूह, जो 3-सिग्मा सीमा से बाहर कोई बिंदु न होने पर भी अनियंत्रित प्रक्रिया का संकेत देता है। ये नियम डेटा बिंदुओं के अप्राकृतिक क्रम, रुझान या समूह की पहचान करते हैं जो भिन्नता के एक विशेष कारण की उपस्थिति का संकेत देते हैं। ये नियंत्रण चार्ट की संवेदनशीलता को बढ़ाते हैं।

श्रेणीबद्ध, आमतौर पर द्विआधारी, आश्रित चर के लिए एक प्रतिगमन मॉडल। परिणाम को सीधे मॉडल करने के बजाय, यह लॉजिस्टिक (सिग्मॉइड) फ़ंक्शन का उपयोग करके परिणाम की संभावना को मॉडल करता है। मॉडल घटना के लॉग-ऑड्स को स्वतंत्र चर के रैखिक संयोजन के रूप में भविष्यवाणी करता है: [latex]ln(frac{p}{1-p}) = beta_0 + beta_1 x_1 + dots + beta_p x_p[/latex], जहाँ p घटना की संभावना है।

मोंटे कार्लो विधियाँ गणनात्मक एल्गोरिदम का एक व्यापक वर्ग हैं जो संख्यात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिए बार-बार यादृच्छिक नमूनाकरण पर निर्भर करती हैं। इसका मूल सिद्धांत यादृच्छिकता का उपयोग करके उन समस्याओं को हल करना है जो सिद्धांत रूप में नियतात्मक हो सकती हैं। इनका उपयोग अक्सर तब किया जाता है जब अन्य दृष्टिकोणों का उपयोग करना कठिन या असंभव हो, विशेष रूप से जटिल प्रणालियों का अनुकरण करने या उच्च-आयामी कार्यों को एकीकृत करने के लिए।

परिमित तत्व विधि (FEM) आंशिक अवकल समीकरणों द्वारा वर्णित जटिल अभियांत्रिकी और भौतिकी समस्याओं को हल करने की एक शक्तिशाली संख्यात्मक तकनीक है। यह एक सतत डोमेन को छोटे, सरल उपडोमेनों के समूह में विभाजित करके कार्य करती है, जिन्हें 'परिमित तत्व' कहा जाता है। इससे संरचनात्मक विश्लेषण, ऊष्मा स्थानांतरण, द्रव प्रवाह और विद्युत चुंबकत्व से संबंधित समस्याओं का अनुमानित संख्यात्मक समाधान संभव हो पाता है।

इंटरपोलेशन एक सीएनसी कंट्रोलर के भीतर की जाने वाली गणना प्रक्रिया है जो प्रोग्राम किए गए अंतिम बिंदुओं के बीच एक सुगम पथ बनाने के लिए मध्यवर्ती निर्देशांक बिंदुओं का एक क्रम उत्पन्न करती है। इसके सबसे मूलभूत प्रकार हैं सीधी रेखाओं के लिए रैखिक इंटरपोलेशन (G01) और चापों के लिए वृत्ताकार इंटरपोलेशन (G02/G03)। यह जी-कोड प्रोग्राम में सरल ज्यामितीय आदेशों से जटिल प्रोफाइल की मशीनिंग करने की अनुमति देता है।

ट्रिपल मॉड्यूलर रिडंडेंसी (TMR) एक हार्डवेयर फॉल्ट-टॉलरेंस तकनीक है जिसमें एक ही तरह के तीन मॉड्यूल समानांतर रूप से एक ही कार्य करते हैं। इनके आउटपुट को मेजॉरिटी-वोटिंग सर्किट में भेजा जाता है। यदि एक मॉड्यूल विफल हो जाता है और गलत आउटपुट देता है, तब भी वोटर अन्य दो मॉड्यूल के आधार पर सही आउटपुट निर्धारित कर सकता है, जिससे त्रुटि छिप जाती है और निरंतर संचालन सुनिश्चित होता है।

मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) विधियाँ प्रायिकता वितरण से नमूना लेने के लिए एल्गोरिदम का एक वर्ग हैं। एक मार्कोव श्रृंखला का निर्माण किया जाता है जिसमें वांछित वितरण संतुलन या स्थिर वितरण के रूप में होता है। फिर कई चरणों के बाद श्रृंखला की स्थिति को वांछित वितरण से नमूने के रूप में उपयोग किया जाता है, जिससे समाकलन और प्रत्याशा की गणना संभव हो पाती है।

जी-कोड, जिसे औपचारिक रूप से RS-274 के नाम से जाना जाता है, सीएनसी मशीनों को नियंत्रित करने के लिए सबसे प्रचलित प्रोग्रामिंग भाषा है। इसमें क्रमबद्ध कमांड होते हैं जो मशीन को स्थिति, गति और विशिष्ट क्रियाओं के बारे में निर्देश देते हैं। कमांड एक अक्षर पते से शुरू होते हैं; 'G' गति के लिए प्रारंभिक कमांड को दर्शाता है (उदाहरण के लिए, रैखिक फ़ीड के लिए G01), जबकि 'M' विविध कार्यों को दर्शाता है (उदाहरण के लिए, स्पिंडल स्टार्ट के लिए M03)।

स्वचालित प्रमेय सिद्धीकरण (एटीपी) कंप्यूटर विज्ञान और गणितीय तर्क का एक उपक्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करके गणितीय प्रमेयों को सिद्ध करने के लिए समर्पित है। एटीपी सिस्टम, या प्रूवर, तार्किक तर्क का उपयोग करके कुछ सिद्धांतों और परिकल्पनाओं से नए प्रमेयों को निकालते हैं। ये प्रूफ असिस्टेंट से भिन्न होते हैं, जिन्हें अधिक मानवीय मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है, हालांकि दोनों क्षेत्र काफी हद तक एक-दूसरे से मिलते-जुलते हैं।