소프트 컴퓨팅과 하드 컴퓨팅을 이해하기 전에 컴퓨팅이란 무엇인지 이해해야합니다. 컴퓨터 기술 측면에서의 컴퓨팅은 컴퓨터 또는 컴퓨팅 장치의 도움을 받아 특정 작업을 수행하는 프로세스입니다. 수학적으로 해결할 수있는 문제의 해결책을 용이하게하는 정확한 솔루션, 정확하고 명확한 제어 작업을 제공해야하는 것과 같은 컴퓨팅의 몇 가지 특성이 있습니다.
전통적인 컴퓨팅 방법 인 하드 컴퓨팅은 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 있지만 수학 문제에는 적합하지만 주요 관련 단점은 계산 시간과 비용이 많이 소모된다는 것입니다. 이것이 소프트 컴퓨팅이 실제 문제를 해결할 수있는 더 나은 대안 인 이유입니다.
비교 차트
| 비교 근거 | 소프트 컴퓨팅 | 하드 컴퓨팅 |
|---|---|---|
| 기본 | 부정확, 불확실성, 부분 진리 및 근사치에 내성. | 정확하게 설명 된 분석 모델을 사용합니다. |
| 기준 | 퍼지 논리와 확률 론적 추론 | 이진 로직 및 선명한 시스템 |
| 풍모 | 근사 및 처분 성 | 정밀도 및 범주 |
| 자연 | 확률 론적 | 결정 론적 |
| 작품 | 모호하고 시끄러운 데이터 | 정확한 입력 데이터 |
| 계산 | 병렬 계산을 수행 할 수 있습니다. | 잇달아 일어나는 |
| 결과 | 근접한 | 정확한 결과를 산출합니다. |
소프트 컴퓨팅의 정의
소프트 컴퓨팅 은 불확실하고 부정확하며 근사한 문제의 해를 포함하는 비선형 문제를 해결하기 위해 진화 된 컴퓨팅 모델입니다. 이러한 유형의 문제는 인간과 같은 지능이 해결해야하는 실제 문제로 간주됩니다. 소프트 컴퓨팅이라는 용어는 닥터 로트 피 자데 (Dr Lotfi Zadeh)에 의해 만들어 졌다고 그는 말했다. 소프트 컴퓨팅은 인간 마음을 모방하여 불확실성과 인상의 환경에서 사고하고 배울 수있는 접근법이다.
적응성과 지식의 두 요소를 통해 생성되며 퍼지 로직, 신경망, 유전자 알고리즘 등과 같은 도구 집합을 포함합니다. 소프트 컴퓨팅 모델은 문제 해결의 수학적 모델에서 작동하지 않기 때문에 하드 컴퓨팅 모델로 알려진 이전 모델과 구별됩니다.
이제 소프트 컴퓨팅의 방법론 몇 가지를 예제와 함께 살펴 보겠습니다.
1. 퍼지 논리 는 어려운 수학 공식으로 변환 될 수없는 의사 결정 및 제어 시스템 문제를 다룹니다. 이것은 기본적으로 입력을 출력에 논리적으로 논리적으로 매핑합니다 (인간이하는 것처럼). 퍼지 논리는 자동차 서브 시스템, 에어컨, 카메라 등에 사용됩니다.
2. 인공 신경 네트워크 는 분류, 데이터 마이닝 및 예측 프로세스를 수행하고 그룹으로 분류하거나 예상 출력에 매핑함으로써 잡음이 많은 입력 데이터를 쉽게 관리합니다. 예를 들어 이미지 및 문자 인식, 데이터 세트에서 패턴을 학습 한 비즈니스 예측 및 이러한 패턴을 인식하는 모델을 만드는 데 사용됩니다.
3. 유전 알고리즘 과 진화 기술을 사용하여 최적화 문제를 해결하고 최적의 솔루션을 인식 할 수 있지만 사전 정의 된 정답은 제공되지 않는 관련 문제를 설계합니다. 휴리스틱 서치 기술을 사용하는 유전 알고리즘의 실제 적용은 로봇 공학, 자동차 설계, 최적화 된 통신 라우팅, 생체 모방 발명 등입니다.
하드 컴퓨팅의 정의
하드 컴퓨팅 은 정확하게 명시된 분석 모델을 필요로하는 컴퓨팅에서 사용되는 전통적인 접근법입니다. 소프트 컴퓨팅 이전에 Dr. Lotfi Zadeh도 제안했습니다. 하드 컴퓨팅 접근 방식은 보장되고 결정적이고 정확한 결과를 산출하고 수학적 모델 또는 알고리즘을 사용하여 확실한 제어 작업을 정의합니다. 정확한 입력 데이터가 순차적으로 필요한 바이너리 및 선명한 로직을 처리합니다. 그러나 하드 컴퓨팅은 행동이 극히 부정확하고 정보가 일관되게 바뀌는 실제 문제를 해결할 수 없습니다.
오늘 비가 내릴 지 여부를 알아 내야 할 경우 예를 들어 보겠습니다. 대답은 "예"또는 "아니오"일 수 있습니다. 이는 결정적으로 가능한 두 가지 방법으로 우리가 질문에 대답 할 수 있음을 의미합니다. 즉 대답에 선명하거나 이진 솔루션이 포함되어 있음을 의미합니다.
소프트 컴퓨팅과 하드 컴퓨팅의 주요 차이점
- 소프트 컴퓨팅 모델은 부정확 관용, 부분 진리, 근사입니다. 반면에, 하드 컴퓨팅은 위의 주어진 원칙에 대해 작동하지 않습니다. 그것은 매우 정확하고 확실합니다.
- 소프트 컴퓨팅은 퍼지 로직 및 확률 론적 추론을 사용하는 반면 하드 컴퓨팅은 바이너리 또는 선명한 시스템을 기반으로합니다.
- 하드 컴퓨팅은 정밀도 및 범주와 같은 기능을 제공합니다. 반대로, 근사 및 처분 성은 소프트 컴퓨팅의 특성입니다.
- 소프트 컴퓨팅 접근법은 본질적으로 확률 적이지만 하드 컴퓨팅은 결정 론적입니다.
- 소프트 컴퓨팅은 시끄럽고 애매한 데이터로 쉽게 조작 할 수 있습니다. 반대로 하드 컴퓨팅은 정확한 입력 데이터에서만 작동 할 수 있습니다.
- 병렬 계산은 소프트 컴퓨팅에서 수행 할 수 있습니다. 반대로 하드 컴퓨팅에서는 순차 계산이 데이터에 대해 수행됩니다.
- 소프트 컴퓨팅은 대략적인 결과를 생성하고 하드 컴퓨팅은 정확한 결과를 생성합니다.
결론
기존의 컴퓨팅 방식 인 하드 컴퓨팅은 결정 론적 문제를 해결할 때 효과적이지만 크기와 복잡성이 커짐에 따라 디자인 검색 공간도 증가합니다. 하드 컴퓨팅을 통해 불확실하고 부정확 한 문제를 해결하기가 어려웠습니다. 따라서 소프트 컴퓨팅은 하드 컴퓨팅에 대한 솔루션으로 떠오르므로 신속한 계산, 저렴한 비용, 사전 정의 된 소프트웨어 제거 등과 같은 많은 이점을 제공합니다.
