निरंतर और असतत डेटा के बीच अंतर

लेखक: Tamara Smith
निर्माण की तारीख: 23 जनवरी 2021
डेट अपडेट करें: 20 नवंबर 2024
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निरंतर बनाम असतत डेटा
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विषय

सतत और असतत डेटा वैज्ञानिक अनुसंधान में व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली जानकारी का प्रतिनिधित्व करते हैं। हालांकि किसी भी प्रकार के डेटा का संबंधित उपयोग आम तौर पर प्रेषित होने वाली जानकारी की प्रकृति पर निर्भर करता है, लेकिन कुछ ऐसे मामले हैं जहां निरंतर डेटा को असतत डेटा में तोड़ा जा सकता है। सीधे शब्दों में कहें, निरंतर डेटा उन सूचनाओं का प्रतिनिधित्व है जिनका पूरे डोमेन पर मूल्य है, जबकि असतत का केवल कुछ बिंदुओं पर मूल्य है। एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला उदाहरण डिजिटल और एनालॉग डेटा स्रोतों के बीच का अंतर है।

डेटा स्रोत

कई मामलों में, डेटा स्रोत निर्धारित करता है कि क्या जानकारी को निरंतर या असतत तरीके से दर्शाया जाएगा। उदाहरण के लिए, डिजिटल जानकारी, जैसे कि डिस्क पर संग्रहीत फ़ाइलें, को 1 और 0 की श्रृंखला द्वारा दर्शाया जाता है। इस जानकारी का इन बिंदुओं के बीच कोई मूल्य नहीं है और इसलिए, असतत डेटा प्रकार द्वारा प्रस्तुत किया जाना चाहिए। निरंतर डेटा, जैसे कि आस्टसीलस्कप द्वारा उत्पन्न साइन तरंग, डोमेन के सभी बिंदुओं पर मूल्य है, उस बिंदु पर निर्भर करता है जिस पर इसकी जांच की जा रही है।


डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

निरंतर डेटा एक ग्राफ में परिलक्षित होता है जहां सभी बिंदुओं में महत्वपूर्ण मूल्य होते हैं। इसका एक उदाहरण त्रिकोणमितीय साइन तरंग होगा। असतत डेटा, बदले में, कुछ बिंदुओं द्वारा दर्शाया जाता है, आमतौर पर पूर्णांक के ऊपर, एक ग्राफ में। हालाँकि कभी-कभी इन बिंदुओं को जोड़ने वाली रेखाएं होती हैं, वे डोमेन भर में उन बिंदुओं पर मूल्यों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, केवल डोमेन मूल्यों में परिवर्तन के बीच रुझान या औसत लाइनों के रूप में सेवा करते हैं।

उपयोगिताएँ

निरंतर कार्य, समीकरण जो निरंतर डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं, गणित के प्राथमिक उपकरण हैं। ये फ़ंक्शन आपको टॉनिक का निर्धारण करने की अनुमति देते हैं, साथ ही साथ अन्य महत्वपूर्ण जानकारी, जैसे ढलान और अंतर्निहित मूल्य। आमतौर पर अनंत श्रृंखला के रूप में पाए जाने वाले असतत कार्य व्यापक रूप से सन्निकटन के रूप में उपयोग किए जाते हैं, जब एक सतत फ़ंक्शन को ठीक से पहचाना नहीं जा सकता है। वे आपको गैर-निरंतर डेटा स्रोतों से सार्थक जानकारी का विश्लेषण करने और प्राप्त करने की अनुमति भी देते हैं, जैसे कि औसत दैनिक तापमान।


संचालन

गणित में उच्च स्तर के हेरफेर में निरंतर कार्यों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, एकीकरण और व्युत्पन्न संचालन के लिए आवश्यक शर्तें में से एक यह है कि फ़ंक्शन निरंतर है। प्राकृतिक घटनाओं पर निरंतर डेटा भी आसानी से प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, बहुत कम प्राकृतिक घटनाएं, जैसे कि तापमान, समय और ध्वनि में परिवर्तन, विवेकपूर्ण रूप से होती हैं। असतत डेटा अक्सर बताता है कि घटना कैसे दर्ज की जाती है और निरंतर डेटा के लिए टेलर और मैकलॉरीन श्रृंखला के माध्यम से अनुमान लगाने की अनुमति देता है। इसका एक अच्छा उदाहरण साइन फ़ंक्शन का सन्निकटन है। डिजिटल फ़ंक्शन निरंतर डेटा को संसाधित करने में असमर्थ हैं, क्योंकि कैलकुलेटर इस फ़ंक्शन के लिए एक मान्य उत्तर का अनुमान लगाने के लिए मैकलॉरिन श्रृंखला का उपयोग करते हैं।