गणितीय शोधकर्ता ‘व्यापार-नापसंद’ विज्ञान को बेहतर बनाने के नए तरीके खोज रहे हैं

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गणितीय शोधकर्ता ‘व्यापार-नापसंद’ विज्ञान को बेहतर बनाने के नए तरीके खोज रहे हैं

गणितीय शोधकर्ता 'व्यापार-नापसंद' विज्ञान को बेहतर बनाने के नए तरीके खोज रहे हैं

क्रेडिट: क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय

QUT शोधकर्ता कृषि, पारिस्थितिकी और चिकित्सा में जटिल समस्याओं पर काम करते हैं और त्वरित समाधान लागू करने के लिए एक गणितीय मॉडल विकसित किया है।


हस्तक्षेप के बारे में प्रश्न, कितने मजबूत और कितने समय के लिए, कुछ निर्णय कॉल हैं जो चिकित्सकों और वैज्ञानिकों को दैनिक निर्णय लेते समय सामना करते हैं।

फसल उत्पादन से लेकर कीमोथेरेपी तक, नए शोध प्रकाशित हुए हैं रॉयल सोसाइटी इंटरफेस की पत्रिका, ‘सर्वश्रेष्ठ’ हस्तक्षेप रणनीतियों को निर्धारित करने के तरीके में सुधार करता है।

प्रोफेसर मैथ्यू सिम्पसन, पीएच.डी. शोधकर्ता जेसी शार्प (बाएं चित्र) और प्रोफेसर केविन बैराज, QUT के सेंटर फॉर डेटा साइंस और ऑस्ट्रेलिया के सेंटर फॉर मैथमैटिकल एंड स्टैटिस्टिकल बाउंड्रीज़ (ACEMS) ने विभिन्न स्थितियों के लिए इष्टतम समाधान प्राप्त करने के लिए एक नई गणितीय विधि विकसित की है।

मिस्टर शार्प, जो अपनी पीएच.डी.

“गणितीय अनुकूलन तकनीकों का उपयोग बुद्धिमान, कुशल संसाधन आवंटन निर्णय लेने में मदद करता है,” उन्होंने कहा।

“यदि आप किसी को बहुत अधिक कीमोथेरेपी देते हैं, तो आप ल्यूकेमिया और रोगी को मार सकते हैं। उस स्थिति में, ‘लागत’ बहुत अधिक होगी,” उन्होंने कहा।

उन्होंने कहा कि कीमोथेरेपी के लाभों और हानिकारक दुष्प्रभावों के बीच सही संतुलन खोजना महत्वपूर्ण है।

“आपने इसका अनुमान लगाया, उस स्थिति को चलाएं, गणितीय तकनीकों का उपयोग करके अपने अनुमान को बार-बार सुधारें और इष्टतम समाधान के करीब पहुंचें,” उन्होंने कहा।

“हम जो कर रहे हैं वह संख्यात्मक तकनीकों में सुधार कर रहा है, इसलिए आपको केवल उस समस्या को कुछ बार हल करना होगा।”

इस पद्धति का उपयोग कृषि पद्धतियों के लिए भी किया जा सकता है (बाएं देखें) फसलों को उर्वरित करने के विकल्पों के निर्धारण के उदाहरणों के लिए।

किसी स्थिति के लिए इष्टतम नियंत्रण रणनीति इस बात पर निर्भर करती है कि अनुकूलन कैसे विशेषता है और विशेष स्थिति में ‘सर्वोत्तम प्रभाव’ क्या है।

श्री शार्प के चार्ट ने ‘नो कंट्रोल’ की एक सरल रणनीति दिखाई, जबकि ‘बैंग बैंग’ नियंत्रण अधिकतम और उर्वरक के बीच एक हस्तक्षेप है, जबकि ‘निरंतर नियंत्रण’ में उर्वरक का उपयोग किसी भी समय के लिए किया जा सकता है जिसे बदला जा सकता है।

“इस शोध में, हम इन अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए वर्तमान में उपयोग की जाने वाली कम्प्यूटेशनल तकनीकों की प्रभावशीलता में सुधार कर रहे हैं,” उन्होंने कहा।

“बेहतर प्रदर्शन अधिक जटिल मुद्दों से निपटने की अनुमति दे सकता है, जो पहले गणना करने के लिए अधिक महंगे थे और हल करने के लिए बहुत धीमे थे।”

प्रोफेसर मैथ्यू सिम्पसन ने कहा कि शोध का इस्तेमाल कई तरह की समस्याओं के लिए किया जा सकता है।

प्रोफेसर सिम्पसन ने कहा, “हम पहले की तुलना में तेजी से समाधान ढूंढ सकते हैं, या हम एक समाधान ढूंढ सकते हैं जहां कम्प्यूटेशनल विधियां अतीत में समाधान खोजने में विफल रही हैं।”

“आपके पास हमेशा एक प्रणाली होती है जो एक रिलीज चाहती है, इसलिए यह एक सेल्फ-ड्राइविंग कार या कुछ जैविक प्रणाली की तरह है, एक रणनीति जो आपको इष्टतम प्रोटोकॉल बता सकती है।”


एकीकृत दृष्टिकोण रोबोट पथ बनाने के लिए सबसे अच्छा सीधा रास्ता ढूंढता है


और जानकारी:
जेसी ए. तीव्र एट अल।, कंप्यूटर जीव विज्ञान के लिए इष्टतम नियंत्रण का कार्यान्वयन और त्वरण, रॉयल सोसाइटी इंटरफेस की पत्रिका (२०२१) डीओआई: 10.1098 / rsif.2021.0241

क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय द्वारा प्रस्तुत

उद्धरण: गणितीय शोधकर्ता ‘व्यापार-बंद’ (2021, 13 सितंबर) 13 सितंबर 2021 को विज्ञान में सुधार के नए तरीकों की खोज करें https://phys.org/news/2021-09-math-ways-science-trade-offs .html

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