অ্যারিথমেটিক কোডিং
অ্যারিথমেটিক কোডিং
অ্যারিথমেটিক কোডিং হলো একটি ডেটা কম্প্রেশন কৌশল। এটি এন্ট্রপি এনকোডিং-এর একটি রূপ। হফম্যান কোডিং-এর চেয়েও এটি উন্নত। এর প্রধান ধারণা হলো, একটি বার্তা বা ডেটা স্ট্রিংকে একটি একক ভগ্নাংশ সংখ্যা দিয়ে উপস্থাপন করা। এই ভগ্নাংশ সংখ্যাটি ০ এবং ১ এর মধ্যে থাকে এবং ডেটার প্রতিটি প্রতীক (symbol) এর সম্ভাবনা (probability) অনুযায়ী নির্ধারিত হয়।
অ্যারিথমেটিক কোডিং-এর মূলনীতি
অ্যারিথমেটিক কোডিংয়ের মূল ভিত্তি হলো তথ্যের সম্ভাব্যতা বিতরণ (probability distribution)। ডেটার প্রতিটি প্রতীক কতবার এসেছে এবং তার সামগ্রিক ফ্রিকোয়েন্সি (frequency) হিসাব করা হয়। এরপর প্রতিটি প্রতীকের জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিসীমা (range) নির্ধারণ করা হয়। এই পরিসীমাগুলো প্রতীকের সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। কম সম্ভাবনার প্রতীকের জন্য ছোট পরিসীমা এবং বেশি সম্ভাবনার প্রতীকের জন্য বড় পরিসীমা নির্ধারণ করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি বার্তায় 'A' প্রতীকটি ৫০% এবং 'B' প্রতীকটি ৫০% আসে, তবে 'A' এবং 'B' উভয়ের জন্যই ০ থেকে ১ এর মধ্যে সমান পরিসীমা থাকবে। কিন্তু যদি 'A' প্রতীকটি ৯০% এবং 'B' প্রতীকটি ১০% আসে, তবে 'A' এর জন্য ০ থেকে ০.৯ এবং 'B' এর জন্য ০.৯ থেকে ১ পর্যন্ত পরিসীমা নির্ধারণ করা হবে।
এই পরিসীমাগুলো এমনভাবে তৈরি করা হয় যাতে সম্পূর্ণ বার্তাটিকে একটি একক ভগ্নাংশ সংখ্যা দ্বারা উপস্থাপন করা যায়। যখন বার্তাটি ডিকোড (decode) করা হয়, তখন এই ভগ্নাংশ সংখ্যাটি ব্যবহার করে মূল বার্তাটি পুনরুদ্ধার করা যায়।
অ্যারিথমেটিক কোডিং কিভাবে কাজ করে?
অ্যারিথমেটিক কোডিং-এর কার্যপ্রণালী কয়েকটি ধাপে বিভক্ত:
১. ==সম্ভাব্যতা নির্ধারণ==: প্রথমে, ডেটা সেটের প্রতিটি প্রতীকের সম্ভাবনা নির্ণয় করা হয়। এর জন্য ডেটাতে প্রতিটি প্রতীক কতবার এসেছে তা গণনা করা হয়।
২. ==পরিসীমা নির্ধারণ==: প্রতিটি প্রতীকের জন্য একটি নির্দিষ্ট পরিসীমা নির্ধারণ করা হয়। এই পরিসীমাগুলো ০ থেকে ১ এর মধ্যে থাকে এবং প্রতীকের সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে নির্ধারিত হয়।
৩. ==এনকোডিং==: বার্তাটির প্রতিটি প্রতীককে তার নির্দিষ্ট পরিসীমার মধ্যে একটি সংখ্যা দিয়ে উপস্থাপন করা হয়। এরপর এই সংখ্যাগুলোকে একত্রিত করে একটি একক ভগ্নাংশ সংখ্যা তৈরি করা হয়। এই ভগ্নাংশ সংখ্যাটিই হলো এনকোডেড বার্তা।
৪. ==ডিকোডিং==: এনকোডেড ভগ্নাংশ সংখ্যাটি ব্যবহার করে মূল বার্তাটি পুনরুদ্ধার করা হয়। ডিকোডার পরিসীমাগুলো ব্যবহার করে কোন প্রতীকটি এসেছে তা নির্ধারণ করে এবং সেই অনুযায়ী বার্তাটি পুনরুদ্ধার করে।
উদাহরণ
ধরা যাক, আমাদের একটি বার্তা আছে: "ABA"। এখানে দুটি প্রতীক আছে: 'A' এবং 'B'।
- 'A' এর সম্ভাবনা: ২/৩
- 'B' এর সম্ভাবনা: ১/৩
এখন, আমরা প্রতিটি প্রতীকের জন্য পরিসীমা নির্ধারণ করব:
- 'A' এর পরিসীমা: [0, 0.6667)
- 'B' এর পরিসীমা: [0.6667, 1)
এনকোডিং প্রক্রিয়া:
১. প্রথম প্রতীক 'A'। 'A' এর পরিসীমা [0, 0.6667)। আমরা এই পরিসীমার মধ্যে একটি সংখ্যা নির্বাচন করি, যেমন 0.2।
২. দ্বিতীয় প্রতীক 'B'। 'B' এর পরিসীমা [0.6667, 1)। আমরা এই পরিসীমার মধ্যে একটি সংখ্যা নির্বাচন করি, যেমন 0.8।
৩. তৃতীয় প্রতীক 'A'। 'A' এর পরিসীমা [0, 0.6667)। আমরা এই পরিসীমার মধ্যে একটি সংখ্যা নির্বাচন করি, যেমন 0.1।
এখন, এই সংখ্যাগুলোকে একত্রিত করে একটি একক ভগ্নাংশ সংখ্যা তৈরি করা হয়। এখানে, আমরা 0.2, 0.8 এবং 0.1 সংখ্যাগুলোকে একটি বিশেষ অ্যালগরিদমের মাধ্যমে একত্রিত করে একটি ভগ্নাংশ সংখ্যা পাবো, যা "ABA" বার্তার এনকোডেড রূপ।
ডিকোডিং প্রক্রিয়া:
ডিকোডার এই ভগ্নাংশ সংখ্যাটি গ্রহণ করে এবং পরিসীমাগুলো ব্যবহার করে মূল বার্তাটি পুনরুদ্ধার করে।
হফম্যান কোডিং-এর সাথে তুলনা
হফম্যান কোডিং এবং অ্যারিথমেটিক কোডিং উভয়ই ডেটা কম্প্রেশন কৌশল। তবে, তাদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে:
| বৈশিষ্ট্য | হফম্যান কোডিং | অ্যারিথমেটিক কোডিং | |---|---|---| | এনকোডিং পদ্ধতি | প্রতিটি প্রতীকের জন্য একটি নির্দিষ্ট কোড নির্ধারণ করা হয়। | সম্পূর্ণ বার্তাটিকে একটি একক ভগ্নাংশ সংখ্যা দিয়ে উপস্থাপন করা হয়। | | কম্প্রেশন অনুপাত | সাধারণত কম্প্রেশন অনুপাত কম হয়। | সাধারণত কম্প্রেশন অনুপাত বেশি হয়। | | জটিলতা | অ্যালগরিদম তুলনামূলকভাবে সহজ। | অ্যালগরিদম তুলনামূলকভাবে জটিল। | | প্রতীকভিত্তিক নাকি স্ট্রিংভিত্তিক | প্রতীকভিত্তিক | স্ট্রিংভিত্তিক | | ভগ্নাংশ প্রতীক সমর্থন | সীমিত | সম্পূর্ণ সমর্থন করে |
অ্যারিথমেটিক কোডিং হফম্যান কোডিংয়ের চেয়ে ভালো কম্প্রেশন দিতে পারে, বিশেষ করে যখন প্রতীকগুলোর সম্ভাব্যতা একে অপরের কাছাকাছি থাকে।
অ্যারিথমেটিক কোডিং-এর প্রকারভেদ
অ্যারিথমেটিক কোডিংয়ের বিভিন্ন প্রকারভেদ রয়েছে, যেমন:
- ==বাইনারি অ্যারিথমেটিক কোডিং==: এই পদ্ধতিতে, পরিসীমাগুলো বাইনারি সংখ্যা ব্যবহার করে উপস্থাপন করা হয়।
- ==অ্যাডাপ্টিভ অ্যারিথমেটিক কোডিং==: এই পদ্ধতিতে, প্রতীকগুলোর সম্ভাবনা ডেটার সাথে সাথে পরিবর্তন করা হয়।
- ==ইন্টিজার অ্যারিথমেটিক কোডিং==: এই পদ্ধতিতে, ভগ্নাংশ সংখ্যাকে একটি ইন্টিজার সংখ্যা দিয়ে উপস্থাপন করা হয়।
ব্যবহারিক প্রয়োগ
অ্যারিথমেটিক কোডিং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন:
- ডেটা কম্প্রেশন: ফাইল সাইজ কমানোর জন্য এটি ব্যবহার করা হয়।
- ছবি কম্প্রেশন: JPEG 2000-এর মতো আধুনিক ছবি কম্প্রেশন স্ট্যান্ডার্ডে এটি ব্যবহৃত হয়।
- ভিডিও কম্প্রেশন: ভিডিও ফাইল সাইজ কমানোর জন্য এটি ব্যবহার করা হয়।
- যোগাযোগ ব্যবস্থা: ডেটা ট্রান্সমিশন (data transmission)-এর সময় ব্যান্ডউইথ (bandwidth) সংরক্ষণের জন্য এটি ব্যবহৃত হয়।
সুবিধা এবং অসুবিধা
অ্যারিথমেটিক কোডিং-এর কিছু সুবিধা এবং অসুবিধা নিচে উল্লেখ করা হলো:
সুবিধা
- উচ্চ কম্প্রেশন অনুপাত: হফম্যান কোডিংয়ের চেয়ে ভালো কম্প্রেশন দিতে পারে।
- ভগ্নাংশ প্রতীক সমর্থন: যেকোনো সম্ভাবনার প্রতীককে সমর্থন করে।
- কম্পিউটেশনালি দক্ষ: আধুনিক কম্পিউটারগুলোতে দ্রুত কাজ করে।
অসুবিধা
- জটিল অ্যালগরিদম: বাস্তবায়ন করা কঠিন।
- গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল: এনকোডিং এবং ডিকোডিং-এর জন্য বেশি কম্পিউটেশনাল রিসোর্স (computational resource) প্রয়োজন।
- প্যাটেন্ট সমস্যা: কিছু অ্যালগরিদমের উপর প্যাটেন্ট থাকতে পারে।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে সম্পর্ক
যদিও অ্যারিথমেটিক কোডিং সরাসরি বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে সম্পর্কিত নয়, তবে এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হতে পারে। ট্রেডিং অ্যালগরিদম তৈরি এবং ঐতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এই কোডিং পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। এছাড়াও, রিস্ক ম্যানেজমেন্ট (risk management) এবং পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন (portfolio optimization)-এর জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা কম্প্রেস (compress) করতে এটি সাহায্য করে।
আরও জানতে
- তথ্য তত্ত্ব (Information theory)
- ডেটা স্ট্রিম (Data stream)
- লসলেস ডেটা কম্প্রেশন (Lossless data compression)
- এন্ট্রপি (Entropy)
- কোডিং (Coding)
- কম্প্রেশন অ্যালগরিদম (Compression algorithm)
- হফম্যান কোড (Huffman code)
- এলজেডডব্লিউ (LZW)
- ডিফ্লেট (Deflate)
- বজ-ইয়াতেস অ্যালগরিদম (Burrows–Wheeler transform)
- মুভ টু ফ্রন্ট ট্রান্সফরমেশন (Move-to-front transform)
- টেক্সচারাল বিশ্লেষণ (Textural analysis)
- ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume analysis)
- টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ (Technical analysis)
- ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (Candlestick pattern)
- ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট (Fibonacci retracement)
- মুভিং এভারেজ (Moving average)
- আরএসআই (RSI)
- এমএসিডি (MACD)
- বোলিঙ্গার ব্যান্ড (Bollinger Bands)
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
