演算法是基於

❶ 什麼是演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。

❷ 計算是基於什麼的

計算是基於規則的符號集合的變換過程。

計算，數學用語，是一種將單一或復數之輸入值轉換為單一或復數之結果的一種思考過程。

定義

計算的定義有許多種使用方式，有相當精確的定義，例如使用各種演算法進行的「算術」，也有較為抽象的定義，例如在一場競爭中「策略的計算」或是「計算」兩人之間關系的成功機率。

將7乘以8（7x8）就是一種簡單的算術。數學中的計算有加，減，乘，除，乘方，開方等。其中加減乘除被稱為四則運算。

利用布萊克-舒爾斯定價模型（Black-Scholes Model）來算出財務評估中的公平價格（fair price）就是一種復雜的算術。

從投票意向計算評估出的選舉結果（民意調查）也包含了某種算術，但是提供的結果是「各種可能性的范圍」而不是單一的正確答案。

❸ 什麼是基於內存的演算法

這應該是相對於基於
外存
的演算法而言的，有些演算法需要的存儲極大，無法把所處理的數據都放在內存中，就需要存放在外存中（主要指硬碟），這時就會有一些專門提高處理效率的演算法。
而平常大多數數據都可以直接在內存中處理，就是基於內存的演算法。

❹ 目前有實用價值的圖像超解析度演算法都是基於什麼的

圖像超解析度（Super Resolution, SR）就是將低解析度（Low Resolution, LR）的圖像通過一定的演算法轉提升到高解析度(High Resolution, HR)。高解析度圖像具有更高的像素密度，更多的細節信息，更細膩的畫質。要獲得高解析度圖像，最直接的辦法是採用高解析度的相機，然而，在實際應用過程中，由於製作工藝和工程成本的考慮，很多場合都不會採用高解析度、超解析度的相機來進行圖像信號的採集。因此，通過超解析度技術來獲取HR具有一定的應用需求。剛才提到，HR是利用LR通過一定的演算法來得到。按照可以使用的LR的數量，可以將超解析度技術分為兩類：基於單幅圖像的超解析度重建：主要利用某種先驗模型或者匹配機制，從給定的外部資源中尋求待處理圖像匹配的細節內容，並將其增加到原圖當中，實現解析度的提升。基於圖像序列的超解析度重建：利用多幅低解析度圖像之間相互的交疊信息，經過彼此補充，估計出圖像的細節內容。如果按照超解析度重建的技術手段來劃分，則可以分為以下三類：首先估計各幀圖像之間的相對運動信息，獲得HR圖像在非均勻間距采樣點上的象素值，接著通過非均勻插值得到HR柵格上的象素值，最後採用圖像恢復技術來去除模糊和降低雜訊。典型代表，Rajan和Chaudhuri通過分解、差值、融合3個步驟實現的通用插值方法。陶洪久等提出的小波域的雙線性插值。Lertrattanapanich和Bose提出的基於光滑性約束的Delaunay三角化插值演算法。這類方法的優點是演算法快速易行，適合並行計算，基本可以滿足實時要求；但因為不能引入額外有用的高頻信息，因而很難在SR圖像中得到銳化的效果。同事，也沒有考慮到LR圖像的像素值並不是HR圖像的理想采樣值，而是對HR圖像像素值的空間平均和卷積效應這一事實。基於重建的方法也稱之為基於模型的方法。它通過研究圖像的高解析度細節在低解析度下的表現形式，建立兩者之間的對應關系，並利用某種模型來刻畫這種映射關系。一般而言，這種方法所有的可用信息都從輸入數據中得到，沒有任何附加的背景知識，整個解決過程相當於一個信息提取和信息融合的問題，最典型的方法是凸集投影法和最大後驗概率估計法由於圖像含義未知，因此所有信息只能全部從輸入的圖像序列中獲得。隨著解析度放大系數的增加，需要提供的輸入圖像樣本數量急劇增加，直到達到放大系數的上限後，無論增加多少輸入圖像樣本，都無法再改善重建效果。

❺ k-means演算法是基於樣本服從哪個分布

一，K-Means聚類演算法原理k-means演算法接受參數k；然後將事先輸入的n個數據對象劃分為k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較校聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個「中心對象」。

❻ 以下哪些演算法是基於規則的分類器

分類(Categorization or Classification)就是按照某種標准給對象貼標簽(label)，再根據標簽來區分歸類。
分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標注的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習范疇。
最常用的分類演算法就是貝葉斯分類演算法，（貝葉斯分類器）
用到的知識就是概率的東西

❼ rsa演算法是基於什麼數學難題構造的

基於這樣的事實：生成大素數是容易的，但是給定一個大數（兩個素數的乘積），找出它的因子（素數分解）是困難的。
https://en.wikipedia.org/wiki/RSA_(cryptosystem)

❽ 計算機專業所學的演算法是基於大多是基於什麼語言的學習演算法要有什麼基礎.. 推薦一本教程

演算法是對程序設計是通用的，
有各種語言的描述，比如c描述，c++描述，java描述。
除此之外，演算法還可以用硬體和電路描述，也就是說硬體可以描述演算法。
演算法的書很多，最好的教材應該是興趣吧。很多書要一定基礎以後才能完全看懂。
最好的方法應該是跑程序吧！
《計算機程序設計藝術》這部書是最難的，最深的。
深入演算法該學數學吧！

❾ 統計演算法的思想是什麼

比如說統計字元個數嗎?
演算法是基於基本邏輯的，統計學不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等，應用的范圍十分廣泛。
用於統計的演算法的思想當然是統計學啊，一直++，也算。
要不你舉個具體例子來分析思想。

❿ (1)RSA演算法是一種基於（）的公鑰體系。

aes-256和rsa-2048絕對可以，用rsa加密密匙，aes加密數據，因為非對稱演算法加密數據速度實在太慢，所以用非對稱演算法加密數據根本行不通，但是安全性非常高。