ما هي الخوارزميات المستخدمة في التحليل الرياضي المركب؟

تختلف الخوارزميات المستخدمة في التحليل الرياضي المركب حسب نوع التحليل المطلوب وتعدد المتغيرات المستخدمة في هذا النوع من التحليل. ومع ذلك ، فإن بعض الخوارزميات الشائعة التي يمكن استخدامها في التحليل الرياضي المركب تشمل:

1- خوارزميات التعلم الآلي (Machine learning algorithms) مثل الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) وماكينات الدعم النفي (Support Vector Machines) والتحليل المرجح (Regression Analysis).

2- خوارزميات التصنيف الإحصائي (Statistical classification algorithms) مثل تصنيف Naive Bayes وDecision Trees وPerceptron.

3- خوارزميات تجزئة العوامل (Factorization algorithms) مثل تحليل المكونات الأساسية (Principal Component Analysis) وتجزئة المصفوفة ذات التفرد العالي (Singular Value Decomposition).

4- خوارزميات التجميع (Clustering algorithms) مثل K-Means وDBSCAN وHierarchical Clustering.

5- خوارزميات الشبكات الجينية (Genetic algorithms) وغيرها من الخوارزميات الكمومية (quantum algorithms) وخوارزميات تطورية (Evolutionary algorithms) المستخدمة في البحث عن الحلول الأمثل للمسائل الرياضية المعقدة.