Question

Нормализованные формальные формулы. ​

Answer 1

например :

дано: 42 - значение, которое нужно нормализовать, 40 - среднее арифметическое распределение, 1,5- стандартное отклонение распределения. Формула : =НОРМАЛИЗАЦИЯ (А2;А3;А4). нормализованное значение числа 42, полученное с использованием числа 40 в качестве среднего арифметического и числа 1,5 в качестве стандартного отклонения.

результат : 1,3333333

Answer 2

Нормализованные формальные формулы обычно относятся к логике и вычислительным наукам, где они используются для представления и обработки информации. Нормализация формул представляет собой процесс приведения формулы к стандартному виду или канонической форме с помощью определенных правил и преобразований. Это может быть полезно для упрощения формулы, повышения ее читаемости, облегчения автоматического анализа и сравнения формул.

В разных контекстах могут существовать различные виды нормализации формул, но некоторые общие примеры включают:

1. Нормализация логических формул: В логике нормализация может включать преобразования формулы к дизъюнктивной нормальной форме (ДНФ) или конъюнктивной нормальной форме (КНФ). В ДНФ формула представляется как дизъюнкция конъюнкций литералов (переменных или их отрицаний), а в КНФ - как конъюнкция дизъюнкций литералов.

2. Нормализация баз данных: В контексте баз данных нормализация относится к процессу организации данных в таблицах для устранения избыточности и предотвращения аномалий при обновлении, вставке или удалении данных. Нормальные формы баз данных (например, первая, вторая и третья нормальные формы) определяют стандартные правила для разделения данных на более мелкие таблицы и определения связей между ними.

3. Нормализация строк: В обработке текста и языковых моделях нормализация строк может включать стандартизацию регистра, удаление пунктуации, лемматизацию слов (приведение к их базовой форме), удаление стоп-слов и т. д.

4. Нормализация данных в машинном обучении: В машинном обучении нормализация данных может относиться к преобразованию признаков (функций) входных данных таким образом, чтобы они находились в определенном диапазоне или распределении. Например, стандартизация данных, при которой среднее значение признака равно нулю, а стандартное отклонение равно единице, является одним из распространенных методов нормализации данных в машинном обучении.

Это лишь некоторые примеры, и типы нормализации формул могут варьироваться в зависимости от конкретной области применения.