tính từ
để tìm ra, để khám phá
heuristic method: phương pháp hướng dẫn học sinh tự tìm tòi lấy
Default
horixtic
tự tìm tòi
/hjʊəˈrɪstɪk//hjʊˈrɪstɪk/Từ "heuristic" có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp, cụ thể là từ εὑρίσκω (heuriskō), có nghĩa là "Tôi tìm thấy" hoặc "Tôi khám phá". Tiền tố tiếng Hy Lạp "heu-" cũng biểu thị "finding" hoặc "khám phá", tương tự như tiền tố tiếng Anh "dis-", có nghĩa tương tự. Vào thế kỷ 17, nhà toán học Fermat đã đặt ra thuật ngữ "heuristique" để mô tả một phương pháp giải quyết vấn đề dựa trên kinh nghiệm thực tế và trực giác thay vì các nguyên tắc toán học nghiêm ngặt. Khái niệm này trở nên phổ biến vào cuối thế kỷ 19, khi Hanus Aronsson, một nhà toán học người Hungary, sử dụng thuật ngữ "heuristics" để mô tả các phương pháp được sử dụng để khám phá các bằng chứng toán học. Trong khoa học máy tính, phương pháp tìm kiếm đã trở thành một thuật ngữ được sử dụng rộng rãi để mô tả các thuật toán hỗ trợ tìm ra các giải pháp gần đúng cho các bài toán phức tạp khi giải pháp chính xác không được biết hoặc khó tìm. Những cách tiếp cận này dựa trên kiến thức, kinh nghiệm và trực giác trước đó, khiến chúng đặc biệt hữu ích trong những tình huống mà các giải pháp chính xác là không khả thi hoặc đòi hỏi quá nhiều thời gian tính toán. Tóm lại, thuật ngữ "heuristic" bắt nguồn từ tiếng Hy Lạp có nghĩa là "finding" hoặc "discovering" và đã phát triển để biểu thị các phương pháp giải quyết vấn đề thực tế dựa trên trực giác, kinh nghiệm và kiến thức trước đó.
tính từ
để tìm ra, để khám phá
heuristic method: phương pháp hướng dẫn học sinh tự tìm tòi lấy
Default
horixtic
Trong kỹ thuật phần mềm, thuật toán tìm kiếm được sử dụng để giải quyết nhanh chóng và gần đúng một vấn đề khi không biết hoặc không thể đạt được giải pháp chính xác trong một khoảng thời gian hợp lý.
Phương pháp tiếp cận theo kinh nghiệm được các công cụ tìm kiếm như Google sử dụng để xếp hạng các trang web dựa trên một số yếu tố, bao gồm mức độ liên quan và phổ biến của nội dung.
Các mô hình kinh nghiệm thường được sử dụng trong tài chính và kinh tế để dự đoán xu hướng tài chính và đưa ra quyết định đầu tư.
Trong các tình huống ra quyết định, phương pháp tiếp cận có thể là giải pháp hữu ích giúp đơn giản hóa các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như "quy tắc chung" khuyến khích mọi người không chi quá 30% thu nhập cho nhà ở.
Các nhiếp ảnh gia sử dụng kỹ thuật chiếu sáng theo phương pháp trực quan để tăng tính hấp dẫn về mặt thị giác cho cảnh bằng cách kiểm soát độ sáng, độ tương phản và cân bằng màu sắc.
Trong việc học ngôn ngữ, các phương pháp tìm tòi được sử dụng để giúp học sinh chuyển lời nói thành lời viết hoặc dạy các quy tắc ngữ pháp.
Các kỹ thuật tìm kiếm thông tin thường được sử dụng trong một số lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và máy học, chẳng hạn như tìm đường, nhận dạng hình ảnh và robot, để hỗ trợ giải quyết vấn đề.
Phương pháp tiếp cận theo kinh nghiệm trong chế độ ăn kiêng đề xuất các hướng dẫn chế độ ăn uống đơn giản dựa trên các yếu tố thực tế như chi phí, sở thích và sự tiện lợi.
Trong sản xuất âm nhạc, các công cụ trực quan được sử dụng để giúp nghệ sĩ tạo ra các cảnh âm thanh phức tạp kết hợp với các mẫu nhịp điệu, kết cấu và âm thanh.
Các nhà khoa học môi trường áp dụng phương pháp kinh nghiệm để theo dõi mức độ ô nhiễm dựa trên các phép đo chất lượng không khí hoặc nước, các thông số dự báo và dữ liệu lịch sử.