Burrows-Wheeler Transform: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
 
Line 1: Line 1:
== تحويل بوروز ويلر: دليل شامل للمبتدئين ==
=== تحويل بوروز ويلر: دليل شامل للمبتدئين ===


تحويل بوروز ويلر (Burrows-Wheeler Transform أو BWT) هو خوارزمية قوية تستخدم في [[ضغط البيانات]]، وخصوصًا في برنامج bzip2 الشهير. على الرغم من أن بدايته كانت في مجال ضغط البيانات، إلا أن فهمه يمكن أن يفتح آفاقًا جديدة في فهم بعض جوانب [[تحليل البيانات]] وربما حتى [[تحليل السوق]] في سياقات معينة. هذه المقالة تقدم شرحًا مفصلاً للمبتدئين حول كيفية عمل BWT، مع التركيز على المفاهيم الأساسية وتطبيقاتها المحتملة.
'''تحويل بوروز ويلر (Burrows-Wheeler Transform - BWT)''' هو خوارزمية تحويل بيانات لا تعتمد على الضغط المباشر للبيانات، بل تعيد ترتيب البيانات بطريقة تزيد من كفاءة الضغط اللاحق باستخدام خوارزميات مثل [[تشفير رونج-هوفمان]] أو [[تشفير حسابي]]. تم تطويرها بواسطة مايكل بوروز وديفيد ويلر في عام 1994، وهي تستخدم على نطاق واسع في تطبيقات متعددة، بما في ذلك ضغط البيانات، والبحث عن الأنماط، و [[علم الجينوم]]. في عالم [[العملات المشفرة]]، يمكن أن يلعب دورًا في تحسين كفاءة تخزين البيانات المتعلقة [[سجلات المعاملات]] و[[بيانات البلوكشين]].


=== ما هو تحويل بوروز ويلر؟ ===
== كيف يعمل تحويل بوروز ويلر؟ ==


في جوهره، BWT هو طريقة لإعادة ترتيب سلسلة من الأحرف (مثل نص أو بيانات) بطريقة تجعلها أكثر قابلية للضغط باستخدام خوارزميات أخرى، مثل [[ترميز طول التشغيل]] (Run-Length Encoding أو RLE)لا يقوم BWT بضغط البيانات مباشرةً، بل يحولها إلى شكل يسهل ضغطه.
يعتمد تحويل بوروز ويلر على مبدأ بسيط ولكنه فعال: إعادة ترتيب سلسلة من الأحرف لجمع الأحرف المتشابهة معًالشرح العملية، دعنا نأخذ مثالًا بسيطًا: السلسلة "BANANA".


=== كيف يعمل تحويل بوروز ويلر؟ ===
1.  '''إنشاء جميع الدورانات (Rotations):''' نبدأ بإنشاء جميع الدورانات الدائرية للسلسلة الأصلية.


لتبسيط الشرح، دعنا نأخذ مثالًا بسيطًا: النص "banana$". الرمز '$' هنا هو محدد نهاية السلسلة، وهو ضروري لعملية التحويل. إليك الخطوات:
    *  BANANA
    *  ANANAB
    *  NANABA
    *  ANABAB
    *  NABANA
    *  ABANAN


1.  '''إنشاء جميع الدورات (Rotations):''' قم بإنشاء جميع الدورات الممكنة للنص الأصلي، حيث يتم تدوير الأحرف بشكل دوري:
2.  '''الترتيب الأبجدي (Lexicographical Sorting):''' نقوم بترتيب هذه الدورانات أبجديًا.


{| class="wikitable"
    *  ABANAN
|+ دورات النص "banana$"
    *  ANABAB
|-
    *  ANANAB
| banana$ |
    *  BANANA
|-
    *  NABANA
| anana$b |
    *  NANABA
|-
| nana$ba |
|-
| ana$ban |
|-
| na$bana |
|-
| a$banan |
|-
| $banana |
|}


2.  '''الترتيب الأبجدي (Lexicographical Sorting):''' قم بترتيب هذه الدورات أبجديًا:
3.  '''استخراج العمود الأخير (Last Column):''' نأخذ العمود الأخير من المصفوفة المرتبة. في مثالنا، سيكون: "ANNBAA". هذا هو ناتج تحويل بوروز ويلر.


{| class="wikitable"
4.  '''مؤشر البداية (Index):'''  بالإضافة إلى العمود الأخير، نحتاج إلى تخزين مؤشر البداية الأصلي للسلسلة "BANANA" في المصفوفة المرتبة (في هذه الحالة، هو الصف الرابع). هذا المؤشر ضروري لعملية فك التحويل.
|+ الدورات مرتبة أبجديًا
|-
| $banana |
|-
| a$banan |
|-
| ana$ban |
|-
| anana$b |
|-
| banana$ |
|-
| na$bana |
|-
| nana$ba |
|}


3.  '''استخراج العمود الأخير (Last Column):''' استخرج العمود الأخير من المصفوفة المرتبة. هذا العمود هو ناتج تحويل بوروز ويلر:
== فك تحويل بوروز ويلر ==


    "annb$aa"
فك التحويل هو عكس عملية التحويل. باستخدام العمود الأخير ومؤشر البداية، يمكننا إعادة بناء السلسلة الأصلية. العملية معقدة بعض الشيء، ولكنها تعتمد على تكرار استخدام العمود الأخير لتحديد الحرف التالي في السلسلة الأصلية. تتضمن العملية استخدام [[خوارزمية الفرز]] وتكرار الخطوات حتى يتم استعادة السلسلة الأصلية بالكامل.


4.  '''مؤشر الدوران الأصلي (Original Rotation Index):'''  يجب أيضًا تخزين مؤشر الدوران الأصلي، أي موقع النص الأصلي "banana$" في المصفوفة المرتبة. في هذا المثال، المؤشر هو 4.
== أهمية تحويل بوروز ويلر في ضغط البيانات ==


=== فك التحويل (Inverse Transform) ===
السبب الرئيسي لاستخدام تحويل بوروز ويلر هو أنه غالبًا ما ينتج عنه سلسلة تحتوي على تجمعات طويلة من الأحرف المتشابهة. هذه التجمعات تجعل الضغط اللاحق باستخدام خوارزميات الضغط التقليدية (مثل [[تشفير رونج-هوفمان]] أو [[تشفير حسابي]]) أكثر كفاءة بشكل كبير.  على سبيل المثال، في السلسلة "ANNBAA"، توجد مجموعتان من الحرف 'A'.


فك التحويل هو العملية العكسية، أي استعادة النص الأصلي من ناتج BWT ومؤشر الدوران الأصلي. هذه العملية أكثر تعقيدًا من التحويل نفسه، ولكنها ممكنة وفعالة.  تعتمد على فكرة أن العمود الأخير يحتوي على معلومات كافية لإعادة بناء النص الأصلي.  تتضمن العملية بناء مصفوفة ترتيب فريدة (unique sorting matrix)  باستخدام العمود الأخير، ثم تتبع الدوران الأصلي باستخدام المؤشر المخزن.
== تطبيقات تحويل بوروز ويلر ==


=== أهمية تحويل بوروز ويلر ===
*  '''ضغط البيانات (Data Compression):'''  كما ذكرنا سابقًا، يستخدم على نطاق واسع في خوارزميات ضغط البيانات مثل [[bzip2]].
*  '''علم الجينوم (Genomics):'''  يستخدم لتحليل تسلسل الحمض النووي (DNA).
*  '''البحث عن الأنماط (Pattern Searching):'''  يمكن استخدامه لتسريع عملية البحث عن أنماط معينة في النصوص.
*  '''العملات المشفرة (Cryptocurrencies):'''  يمكن استخدامه لتحسين كفاءة تخزين بيانات [[البلوكشين]].
*  '''الأمن السيبراني (Cybersecurity):'''  يمكن استخدامه في تقنيات [[التشفير]] و [[تحليل البرمجيات الخبيثة]].


*  '''ضغط البيانات (Data Compression):'''  كما ذكرنا، BWT يحسن بشكل كبير من فعالية خوارزميات الضغط الأخرى.  بسبب طبيعة إعادة الترتيب، غالبًا ما ينتج BWT سلاسل طويلة من الأحرف المتشابهة، مما يجعلها مثالية لـ [[ترميز هفمان]] (Huffman coding) و [[RLE]].
== تحويل بوروز ويلر وتداول العملات المشفرة ==
*  '''البحث عن الأنماط (Pattern Matching):'''  يمكن استخدام BWT للبحث عن أنماط معينة داخل النص بكفاءة.
*  '''علم الجينوم (Genomics):'''  يستخدم BWT على نطاق واسع في علم الجينوم لتحليل سلاسل الحمض النووي DNA.


=== BWT والتداول المالي ===
على الرغم من أن تحويل بوروز ويلر ليس أداة تداول مباشرة، إلا أنه يمكن أن يؤثر بشكل غير مباشر على كفاءة تخزين وتحليل بيانات السوق.  على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في:


على الرغم من أن BWT ليس أداة تداول مباشرة، إلا أن مبادئه يمكن أن تكون ذات صلة في تحليل بيانات السوق. على سبيل المثال:
*  '''تحسين كفاءة تخزين بيانات [[الرسوم البيانية]] (Charts)''' و[[بيانات دفتر الأوامر]] (Order Book Data).
*  '''تسريع عملية تحليل [[بيانات حجم التداول]] (Volume Data)''' و [[البيانات التاريخية]] (Historical Data).
*  '''تحسين أداء [[الخوارزميات التداولية]] (Trading Algorithms)''' التي تعتمد على تحليل كميات كبيرة من البيانات.


*  '''تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis):'''  يمكن تطبيق BWT على بيانات الأسعار التاريخية لتحديد الأنماط المتكررة أو التشابهات في سلوك السوق.
== مقارنة مع خوارزميات الضغط الأخرى ==
*  '''اكتشاف الحالات الشاذة (Anomaly Detection):'''  قد يساعد تحويل البيانات باستخدام BWT في الكشف عن الحالات الشاذة في بيانات حجم التداول أو تقلبات الأسعار.
*  '''تحسين نماذج التنبؤ (Forecasting Models):'''  يمكن استخدام BWT كخطوة معالجة مسبقة للبيانات لتحسين أداء نماذج التنبؤ.


=== استراتيجيات التداول ذات الصلة ===
| الخوارزمية | الوصف | المزايا | العيوب |
|---|---|---|---|
| [[تشفير رونج-هوفمان]] | خوارزمية ضغط بدون فقدان تعتمد على ترميز الأحرف الأكثر تكرارًا بأكواد أقصر. | بسيطة وفعالة. | أقل فعالية مع البيانات التي لا تحتوي على تكرار كبير. |
| [[تشفير حسابي]] | خوارزمية ضغط بدون فقدان تعتمد على تمثيل الرموز بأعداد حقيقية. | أكثر فعالية من تشفير رونج-هوفمان في بعض الحالات. | أكثر تعقيدًا من تشفير رونج-هوفمان. |
| [[تحويل بوروز ويلر]] | خوارزمية تحويل بيانات تعيد ترتيب البيانات لزيادة كفاءة الضغط اللاحق. | تحسن كفاءة الضغط اللاحق بشكل كبير. | ليست خوارزمية ضغط مستقلة. |
| [[LZ77]] | خوارزمية ضغط تقوم باستبدال سلاسل متكررة بمؤشرات إلى تكرارات سابقة. | فعالة في البيانات التي تحتوي على تكرار كبير. | قد تكون بطيئة في بعض الحالات. |
| [[LZ78]] | خوارزمية ضغط تقوم بإنشاء قاموس من السلاسل المتكررة. | بسيطة وسريعة. | أقل فعالية من LZ77 في بعض الحالات. |


*  [[تداول الاتجاه]] (Trend Trading)
== استراتيجيات التداول ذات الصلة ==
*  [[التداول المتأرجح]] (Swing Trading)
*  [[التداول اليومي]] (Day Trading)
*  [[التداول الخوارزمي]] (Algorithmic Trading)
*  [[تداول الاختراق]] (Breakout Trading)
*  [[تداول النطاق]] (Range Trading)
*  [[تداول الخيارات]] (Options Trading)
*  [[تداول العقود الآجلة]] (Futures Trading)
*  [[تداول الفوركس]] (Forex Trading)
*  [[المضاربة]] (Speculation)
*  [[التحوط]] (Hedging)
*  [[الاستثمار طويل الأجل]] (Long-Term Investing)
*  [[تداول المؤشرات]] (Index Trading)
*  [[تداول العملات الرقمية]] (Cryptocurrency Trading)
*  [[تداول السلع]] (Commodity Trading)


=== التحليل الفني وحجم التداول ===
*  [[تداول الاتجاه]]
*  [[تداول الاختراق]]
*  [[تداول النطاق]]
*  [[تداول الأخبار]]
*  [[التحليل الأساسي]]
*  [[التحليل الفني]]
*  [[التحليل الحجمي]]
*  [[استراتيجيات التحوط]]
*  [[تداول الخيارات الثنائية]]
*  [[تداول العقود الآجلة]]
*  [[تداول الفوركس]]
*  [[تداول السكالبينج]]
*  [[تداول اليوم الواحد]]
*  [[تداول المومنتوم]]
*  [[تداول المتوسطات المتحركة]]


*  [[المتوسطات المتحركة]] (Moving Averages)
== تحليل البيانات ذات الصلة ==
*  [[مؤشر القوة النسبية]] (Relative Strength Index - RSI)
*  [[خطوط الدعم والمقاومة]] (Support and Resistance Lines)
*  [[أنماط الشموع اليابانية]] (Candlestick Patterns)
*  [[مؤشر الماكد]] (Moving Average Convergence Divergence - MACD)
*  [[تحليل حجم التداول]] (Volume Analysis)
*  [[مؤشر التراكم/التوزيع]] (Accumulation/Distribution Line)
*  [[مؤشر تشايكين للأموال]] (Chaikin Money Flow)
*  [[التقارب والتباعد]] (Convergence and Divergence)
*  [[تحليل فيبوناتشي]] (Fibonacci Analysis)
*  [[مستويات التصحيح]] (Retracement Levels)
*  [[مؤشر بولينجر باند]] (Bollinger Bands)
*  [[تحليل الموجات إليوت]] (Elliott Wave Analysis)
*  [[مؤشر ستوكاستيك]] (Stochastic Oscillator)
*  [[تحليل الشارت]] (Chart Analysis)


=== أدوات وموارد إضافية ===
*  [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
*  [[مؤشر الماكد (MACD)]]
*  [[متوسط ​​التحرك البسيط (SMA)]]
*  [[متوسط ​​التحرك الأسي (EMA)]]
*  [[خطوط فيبوناتشي]]
*  [[مستويات الدعم والمقاومة]]
*  [[أنماط الشموع اليابانية]]
*  [[حجم التداول]]
*  [[تقلبات السوق]]
*  [[تحليل الانحدار]]
*  [[التحليل الإحصائي]]
*  [[تحليل السلاسل الزمنية]]
*  [[التعلم الآلي في التداول]]
*  [[الشبكات العصبية في التداول]]
*  [[تحليل المشاعر]]
 
== الموارد الإضافية ==


*  [[ضغط البيانات]]
*  [[ضغط البيانات]]
*  [[ترميز هفمان]]
*  [[ترميز طول التشغيل]]
*  [[خوارزميات الضغط]]
*  [[خوارزميات الضغط]]
*  [[bzip2]]
*  [[البيانات الكبيرة]]
*  [[تحليل البيانات]]
*  [[التعلم الآلي]]
*  [[علم الحاسوب]]
*  [[علم الحاسوب]]
*  [[الخوارزميات]]
*  [[هياكل البيانات]]
*  [[نظرية المعلومات]]
*  [[نظرية المعلومات]]
*  [[الترميز]] (Encoding)
*  [[فك الترميز]] (Decoding)
*  [[تحليل السلاسل الزمنية]]
*  [[التحليل الإحصائي]]
=== الخلاصة ===
تحويل بوروز ويلر هو أداة قوية في مجال ضغط البيانات، وله تطبيقات محتملة في تحليل البيانات المالية. على الرغم من أن فهمه قد يتطلب بعض الجهد، إلا أن إتقانه يمكن أن يفتح لك آفاقًا جديدة في فهم كيفية معالجة البيانات واستخلاص رؤى قيمة منها.  مع استمرار تطور التكنولوجيا، من المرجح أن يصبح BWT أكثر أهمية في مختلف المجالات.


[[Category:الفئة:ضغط البيانات]]
[[Category:الفئة:خوارزميات_ضغط_البيانات]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Latest revision as of 22:55, 22 April 2025

تحويل بوروز ويلر: دليل شامل للمبتدئين

تحويل بوروز ويلر (Burrows-Wheeler Transform - BWT) هو خوارزمية تحويل بيانات لا تعتمد على الضغط المباشر للبيانات، بل تعيد ترتيب البيانات بطريقة تزيد من كفاءة الضغط اللاحق باستخدام خوارزميات مثل تشفير رونج-هوفمان أو تشفير حسابي. تم تطويرها بواسطة مايكل بوروز وديفيد ويلر في عام 1994، وهي تستخدم على نطاق واسع في تطبيقات متعددة، بما في ذلك ضغط البيانات، والبحث عن الأنماط، و علم الجينوم. في عالم العملات المشفرة، يمكن أن يلعب دورًا في تحسين كفاءة تخزين البيانات المتعلقة سجلات المعاملات وبيانات البلوكشين.

كيف يعمل تحويل بوروز ويلر؟

يعتمد تحويل بوروز ويلر على مبدأ بسيط ولكنه فعال: إعادة ترتيب سلسلة من الأحرف لجمع الأحرف المتشابهة معًا. لشرح العملية، دعنا نأخذ مثالًا بسيطًا: السلسلة "BANANA".

1. إنشاء جميع الدورانات (Rotations): نبدأ بإنشاء جميع الدورانات الدائرية للسلسلة الأصلية.

   *   BANANA
   *   ANANAB
   *   NANABA
   *   ANABAB
   *   NABANA
   *   ABANAN

2. الترتيب الأبجدي (Lexicographical Sorting): نقوم بترتيب هذه الدورانات أبجديًا.

   *   ABANAN
   *   ANABAB
   *   ANANAB
   *   BANANA
   *   NABANA
   *   NANABA

3. استخراج العمود الأخير (Last Column): نأخذ العمود الأخير من المصفوفة المرتبة. في مثالنا، سيكون: "ANNBAA". هذا هو ناتج تحويل بوروز ويلر.

4. مؤشر البداية (Index): بالإضافة إلى العمود الأخير، نحتاج إلى تخزين مؤشر البداية الأصلي للسلسلة "BANANA" في المصفوفة المرتبة (في هذه الحالة، هو الصف الرابع). هذا المؤشر ضروري لعملية فك التحويل.

فك تحويل بوروز ويلر

فك التحويل هو عكس عملية التحويل. باستخدام العمود الأخير ومؤشر البداية، يمكننا إعادة بناء السلسلة الأصلية. العملية معقدة بعض الشيء، ولكنها تعتمد على تكرار استخدام العمود الأخير لتحديد الحرف التالي في السلسلة الأصلية. تتضمن العملية استخدام خوارزمية الفرز وتكرار الخطوات حتى يتم استعادة السلسلة الأصلية بالكامل.

أهمية تحويل بوروز ويلر في ضغط البيانات

السبب الرئيسي لاستخدام تحويل بوروز ويلر هو أنه غالبًا ما ينتج عنه سلسلة تحتوي على تجمعات طويلة من الأحرف المتشابهة. هذه التجمعات تجعل الضغط اللاحق باستخدام خوارزميات الضغط التقليدية (مثل تشفير رونج-هوفمان أو تشفير حسابي) أكثر كفاءة بشكل كبير. على سبيل المثال، في السلسلة "ANNBAA"، توجد مجموعتان من الحرف 'A'.

تطبيقات تحويل بوروز ويلر

  • ضغط البيانات (Data Compression): كما ذكرنا سابقًا، يستخدم على نطاق واسع في خوارزميات ضغط البيانات مثل bzip2.
  • علم الجينوم (Genomics): يستخدم لتحليل تسلسل الحمض النووي (DNA).
  • البحث عن الأنماط (Pattern Searching): يمكن استخدامه لتسريع عملية البحث عن أنماط معينة في النصوص.
  • العملات المشفرة (Cryptocurrencies): يمكن استخدامه لتحسين كفاءة تخزين بيانات البلوكشين.
  • الأمن السيبراني (Cybersecurity): يمكن استخدامه في تقنيات التشفير و تحليل البرمجيات الخبيثة.

تحويل بوروز ويلر وتداول العملات المشفرة

على الرغم من أن تحويل بوروز ويلر ليس أداة تداول مباشرة، إلا أنه يمكن أن يؤثر بشكل غير مباشر على كفاءة تخزين وتحليل بيانات السوق. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في:

مقارنة مع خوارزميات الضغط الأخرى

| الخوارزمية | الوصف | المزايا | العيوب | |---|---|---|---| | تشفير رونج-هوفمان | خوارزمية ضغط بدون فقدان تعتمد على ترميز الأحرف الأكثر تكرارًا بأكواد أقصر. | بسيطة وفعالة. | أقل فعالية مع البيانات التي لا تحتوي على تكرار كبير. | | تشفير حسابي | خوارزمية ضغط بدون فقدان تعتمد على تمثيل الرموز بأعداد حقيقية. | أكثر فعالية من تشفير رونج-هوفمان في بعض الحالات. | أكثر تعقيدًا من تشفير رونج-هوفمان. | | تحويل بوروز ويلر | خوارزمية تحويل بيانات تعيد ترتيب البيانات لزيادة كفاءة الضغط اللاحق. | تحسن كفاءة الضغط اللاحق بشكل كبير. | ليست خوارزمية ضغط مستقلة. | | LZ77 | خوارزمية ضغط تقوم باستبدال سلاسل متكررة بمؤشرات إلى تكرارات سابقة. | فعالة في البيانات التي تحتوي على تكرار كبير. | قد تكون بطيئة في بعض الحالات. | | LZ78 | خوارزمية ضغط تقوم بإنشاء قاموس من السلاسل المتكررة. | بسيطة وسريعة. | أقل فعالية من LZ77 في بعض الحالات. |

استراتيجيات التداول ذات الصلة

تحليل البيانات ذات الصلة

الموارد الإضافية

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Баннер