Carnetta Yöntemi

Sevgili okuyucular, burada matematikteki değişkenlerle baş etmenin başka bir yolu olan “Carnett Yöntemi” konulu bir makale var.

Carnetta, karmaşık ifadeleri basitleştirmenize ve cebir, geometri ve diğer bilimlerdeki çeşitli problemleri çözmenize olanak tanıyan matematiksel bir araçtır. Yöntem, adını bazılarının bu tekniği (Fransızca kitap veya defter anlamına gelen *carnets* kelimesinden gelir) adlandırdığı yaratıcı Carletti'den almıştır.

Carnetta, karmaşık bir işlemin sonucu veya bileşeni olarak bir değişken içerebilen çeşitli denklemleri basitleştirmek için kullanılabilir. Bu, matematiksel ifadenizi en iyi şekilde tanımlayan bir formül ararken veya bir veya daha fazla değişkene bağlı bir işlevle çalışıyorsanız yararlı olabilir.

f(x) = g(y) formundaki bir denklemi ele alalım; burada f ve g fonksiyonlar, x ve y ise değişkenlerdir. Eğer y'nin değerini biliyorsak, f(x)'i kullanarak x'in değerini bulabiliriz. Örneğin a, b, c ve d'nin bilindiği y = ax + b ve y = cx + d denklemleriyle verilen iki doğrunun kesişme noktasını bulmak istiyorsak kesişim noktasını bulmak için carnetta'yı kullanabiliriz. bu satırlardan. Bunu yapmak için y = ux + v denklemindeki y ifadesini y'nin bilinen değeriyle değiştirebilir ve şu denklemi elde edebiliriz: ``` ax + b = cx + v. ```Şimdi x'i çözebilir ve doğruların kesişme noktasının değerini bulabiliriz. Ayrıca, bir kesişme noktasının mevcut olduğunu bilerek, bu tekniği belirli bir çizgi çiftinin paralel mi yoksa kesişen mi olduğunu kontrol etmek için kullanabilirsiniz.

Carnetta'nın bir başka uygulaması da optimizasyon problemlerini çözmektir. X'in bir değişkenler vektörü (örneğin, bir parametreler vektörü) olduğu bazı F(x) fonksiyonlarını en aza indirme problemini düşünün. F(x)'in x'in tüm elemanları üzerindeki kısmi türevlerini hesaplamak zor olabilir. Ancak türevin bir kısmını (veya bir alt fonksiyonun türevini) biliyorsak, bu durum karneyi kullanmamıza ve kalan türevlerin değerlerini ve hatta minimum seviyeye karşılık gelen fonksiyonu bulmamıza olanak tanır.

Karnetnanın uygulanması başka bağlamlarda da mümkündür - tahmin edilen değişkenin gelecekteki değerini etkileyen faktörleri bilgisayar deney modellemesi kullanarak, çok sayıda koşullu olasılığı kullanarak ve model için en iyi seçeneği analiz ederek analiz edebiliriz. Örneğin, tüketici talebini tahmin etmek için model, mevcut fiyat, enflasyon tahmini, ortalama tüketici geliri vb. parametreleri kullanabilir. Bir dizi başlangıç ​​noktası alarak, karne yaklaşımını uygulayabilir ve her parametrenin gelecekteki tüketimi nasıl etkilediğini hesaplayabilirsiniz. Bu sayede elde edilen göstergeleri görselleştirmek ve pazarlama stratejisi seçimini basitleştirmek mümkündür. Veya örneğin sezonun etki derecesini planlayın