Modèle d`arbre dessin

Les arbres semblent être l`une des rares choses qui sont faciles à dessiner. Cependant, si vous ne savez rien sur le dessin, vous pouvez soit aller trop simple… Les structures arborescentes peuvent représenter toutes sortes de connaissances taxonomiques, telles que les arbres familiaux, l`arbre évolutif biologique, l`arbre évolutif d`une famille linguistique, la structure grammaticale d`une langue (un exemple clé étant S → NP VP, ce qui signifie qu`une phrase est une expression nominale et une phrase de verbe, avec chacun à son tour avoir d`autres composants qui ont d`autres composants), la façon dont les pages Web sont logiquement classés dans un site Web, les arbres mathématiques des ensembles entiers, et cetera. L`informatique utilise abondamment les structures arborescentes (voir arborescence (structure des données) et télécommunications). Une structure arborescente est conceptuelle et apparaît sous plusieurs formes. Pour une discussion sur les structures arborescentes dans des domaines spécifiques, voir arborescence (structure de données) pour l`informatique: dans la mesure où elle se rapporte à la théorie des graphes, voir l`arborescence (théorie des graphes), ou aussi l`arbre (théorie des ensembles). D`autres pages connexes sont répertoriées. Aucun de ceux-ci est ce qu`est un arbre réel ressemble. Le premier est un symbole d`un arbre, et l`autre représente une définition d`un arbre. Votre travail, en tant qu`artiste, est de dessiner ce que nous voyons, pas ce que nous savons. Dessiner des arbres peut être un grand exercice dans le développement de cette compétence! Les ensembles imbriqués qui utilisent le boîtier/confinement pour montrer la parentalité, exemples incluent TreeMaps et cartes fractales: chaque structure d`arborescence finie a un membre qui n`a pas de supérieur. Ce membre est appelé le “root” ou le nœud racine.

La racine est le nœud de départ. Mais l`inverse n`est pas vrai: les structures d`arbres infinies peuvent ou non avoir un nœud racine. Ombrez le tronc et les branches avec le crayon le plus doux. Les arbres de décision sont couramment utilisés dans la recherche opérationnelle, en particulier dans l`analyse de décision, pour aider à identifier une stratégie la plus susceptible d`atteindre un objectif, mais sont également un outil populaire dans l`apprentissage automatique. Un autre exemple, couramment utilisé dans les cours de recherche opérationnelle, est la distribution des sauveteurs sur les plages (alias l`exemple «la plage de la vie»). L`exemple décrit deux plages avec des sauveteurs à distribuer sur chaque plage [4]. Il y a le budget maximum B qui peut être distribué parmi les deux plages (au total), et en utilisant un tableau des rendements marginaux, les analystes peuvent décider combien de sauveteurs à allouer à chaque plage. Dessiné de gauche à droite, un arbre de décision n`a que des noeuds en rafale (chemins de fractionnement) mais pas de nœuds d`évier (chemins convergents). Par conséquent, utilisés manuellement, ils peuvent croître très grand et sont alors souvent difficiles à tirer entièrement à la main. Traditionnellement, les arbres de décision ont été créés manuellement — comme le montre l`exemple de côté — bien que de plus en plus, un logiciel spécialisé est employé.

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