komputasi modern

Komputasi merupakan cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritma yang akan bisa kita gunakan. teknologi modern adalah aktivitas penggunaan dan pengembangan teknologi komputer, perangkat keras, dan perangkat lunak komputer. Ini merupakan bagian spesifik komputer dari teknologi informasi. Pada awal mulai adanya komputasi terjadi pada perang dunia II, dimana pencetus dari dasar – dasar komputasi modern pertama kali dikemukakan oleh John Von Neuman. Dia dilahirkan di Budapest ibukota Hungaria pada 28 Desember 1902 dengan nama Neumann Janos. Semasa hidupnya Von Neumann telah menjadi ilmuwan besar abad 21 dengan meningkatkan karya – karyanya tidak hanya dalam bidang matematika, teori kuantum dan game theory, namun juga fisika nuklir dan ilmu komputer.

Pada pembahasan kali ini kita akan membahas tentang komputasi modern menghitung solusi dari suatu masalah, yang menjadi perhitungan komputasi modern ini adalah :

1. Akurasi

2. Kecepatan

3. Problem Volume Besar

4. Modelling

5. Kompleksitas

Sekarang kita mulai menjelaskan dari awal sebagai permulaan dari tugas sekarang. Disini penulis akan membahas komputasi modern yang dilihat dari segi Modelling dan kompleksitas dari suatu masalahnya. Awal dari penulisan kali ini akan kita mulai dari :

1. Modelling

Modelling adalah model matematika dalam ilmu computer luas yang memerlukan sumber daya komputasi untuk mempelajari perilaku sebuah system yang kompleks dengan simulasi computer. Sistem yang diteliti seringkali merupakan kompleks system nonlinier yang sederhana, intuitif solusi analitik tidak tersedia. Eksperimen dengan model ini dilakukan dengan mengubah suatu parameter masalah dan mempelajari perbedaan hasil eksperimennya. Banyak sekali contoh – contoh dari modeling ini misalnya saja : mesin mealy, mesin moore, mesin , petri net dan lain – lain .

· Mesin mealy

Nama mealy disini diambil dari nama seorang perintis mesin fase yang menulis karangan “ A Method for Synthesizing Sequential Circuits “ pada tahun 1955. Mesin mealy adalah otomasi fase berhingga yang menghasilkan keluaran berdasarkan fase saat itu dan bagian masukan / input. Dalam hal ini, diagram fase dari’ mesin mealy memiliki sinyal masukan dan sinyal keluaran untuk tiap transisi. Prinsip ini berbeda dengan mesin moore yang hanya menghasilkan keluaran pada tiap fase .

· Mesin Moore

Nama moore disini diambil dari seorang ilmuwan computer dan perintis mesin fasa yang menulis karangan “ Gedanken experiments on sequential machines “. Mesin moore adalah otomasi fasa berhingga dimana keluarannya ditentukan hanya oleh fasa itu sendiri. Diagram fasa dari mesin moore memiliki sinyal keluaran untuk masing masing fasa. Hal ini berbeda dengan mesin mealy yang mempunyai keluaran untuk tiap transisi.

· Mesin Petri net

Petri net sendiri pertama kali diajukan oleh Carl Adam Petri pada tahun 1962. Petri net sendiri adalah model yang digunakan untuk merepresentasikan system terdistribusi diskret sebagai modelnya. Petri net merupakan grafik 2 arah yang terdiri dari place, transition, dan tanda panah yang menghubungkan keduanya. Di samping itu, untuk merepresentasikan keadaan system, token diletakkan pada place tertentu. Ketika sebuah transition terpantik maka token akan bertransisi sesuai denga tanda panah.

2. Kompleksitas

Kompleksitas komputasi adalah cabang dari teori komputasi dalam ilmu komputer yang berfokus pada mengklasifikasikan masalah komputasi sesuai dengan kesulitan inheren mereka. Dalam konteks ini, sebuah masalah komputasi dipahami sebagai tugas yang pada prinsipnya setuju untuk menjadi dipecahkan oleh komputer. Informal, sebuah masalah komputasi terdiri dari contoh-contoh masalah dan solusi untuk masalah ini contoh. Sebagai contoh, primality pengujian adalah masalah menentukan apakah nomor yang diberikan perdana atau tidak. Contoh-contoh masalah ini adalah bilangan asli, dan solusi untuk sebuah contoh adalah ya atau tidak didasarkan pada apakah nomor perdana atau tidak.
Masalah ini dianggap sebagai secara inheren sulit jika memecahkan masalah yang memerlukan sejumlah besar sumber daya, tergantung pada algoritma yang digunakan untuk memecahkan itu. Teori ini formalizes intuisi, dengan memperkenalkan matematika model komputasi untuk mempelajari masalah ini dan kuantitatif jumlah sumber daya yang dibutuhkan untuk memecahkan mereka, seperti waktu dan penyimpanan. Ukuran kompleksitas lain juga digunakan, seperti jumlah komunikasi (digunakan dalam kompleksitas komunikasi), jumlah gerbang dalam rangkaian (digunakan dalam rangkaian kompleksitas) dan jumlah prosesor (digunakan dalam komputasi paralel). Secara khusus, teori kompleksitas komputasi menentukan batas-batas praktis tentang apa yang komputer bisa dan tidak bisa lakukan.
Bidang-bidang terkait erat dalam ilmu komputer teoritis analisis algoritma dan teori computability. Perbedaan utama antara teori kompleksitas komputasi dan analisis algoritma adalah bahwa yang terakhir ditujukan untuk menganalisis jumlah sumber daya yang dibutuhkan oleh algoritma tertentu untuk memecahkan masalah, sedangkan yang pertama mengajukan pertanyaan yang lebih umum tentang semua kemungkinan algoritma yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang sama. Lebih tepatnya, hal ini mencoba untuk mengklasifikasikan masalah yang dapat atau tidak dapat diselesaikan dengan tepat sumber daya terbatas. Pada gilirannya, memaksakan pembatasan pada sumber daya yang tersedia adalah apa yang membedakan kompleksitas komputasi dari computability teori: teori yang terakhir bertanya apa jenis masalah dapat diselesaikan pada prinsipnya algorithmically.
Contoh Masalah :
Sebuah masalah komputasi dapat dilihat sebagai sebuah koleksi yang tak terbatas kasus bersama-sama dengan solusi untuk setiap contoh. Input string untuk sebuah masalah komputasi disebut sebagai contoh masalah, dan tidak boleh bingung dengan masalah itu sendiri. Dalam teori kompleksitas komputasi, masalah mengacu pada pertanyaan abstrak yang harus dipecahkan. Sebaliknya, sebuah contoh dari masalah ini adalah ucapan yang agak konkret, yang dapat digunakan sebagai masukan untuk masalah keputusan. Sebagai contoh, perhatikan masalah primality pengujian. contoh adalah nomor dan solusinya adalah "ya" jika nomor perdana dan "tidak" sebaliknya. Bergantian, yang contoh adalah input tertentu untuk masalah, dan solusinya adalah output sesuai dengan input yang diberikan.
Untuk lebih menyoroti perbedaan antara masalah dan sebuah contoh, pertimbangkan contoh berikut versi keputusan dari pedagang keliling masalah: Apakah ada rute dengan panjang maksimal 2000 kilometer melewati semua di Jerman 15 kota terbesar? Jawaban untuk masalah khusus ini misalnya tidak banyak digunakan untuk menyelesaikan contoh-contoh lain dari masalah, seperti meminta untuk pulang-pergi melalui semua pemandangan di Milan yang jumlah paling banyak panjangnya 10km. Untuk alasan ini, teori kompleksitas komputasi alamat masalah dan bukan masalah tertentu contoh

Sumber :

http://id.wikipedia.org/wiki/Komputas

http://id.wikipedia.org/wiki/Mesin_Mealy

http://id.wikipedia.org/wiki/Kategori:Model_komputasi

http://laksamana-embun.blogspot.com/2010/01/jhon-von-neumann-penggegas-komputasi.html