Datasets:
carlfeynman
/
Bharat_NanoSCIDOCS_or

Dataset card Data Studio Files Community
_id
stringlengths
40
40
text
stringlengths
0
9.6k
d31798506874705f900e72203515abfaa9278409
ଆର୍ଟିକିଲ୍ ହିଷ୍ଟ୍ରିଃ ୨୬ ଅଗଷ୍ଟ ୨୦୦୭ରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯାଇଥିଲା ୭ ମେ ୨୦୦୮ରେ ସଂଶୋଧିତ ରୂପରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯାଇଥିଲା ୧୩ ମେ ୨୦୦୮ରେ ଗ୍ରହଣ କରାଯାଇଥିଲା
6d96f946aaabc734af7fe3fc4454cf8547fcd5ed
1c26786513a0844c3a547118167452bed17abf5d
ଅନୁବାଦ ସମସ୍ୟା ବିଷୟରେ ସଂକ୍ଷିପ୍ତ ସୂଚନା ଦେବା ପରେ ଏବଂ ଆରବୀରୁ ଇଂରାଜୀ ଅନୁବାଦର କିଛି ବିଶେଷ ସମସ୍ୟା ଉପରେ ଆଲୋକପାତ କରିବା ପରେ, ଏହି ସମସ୍ୟାର ଏକ କମ୍ପ୍ୟୁଟେସନାଲ ସମାଧାନ ଭାବରେ ଏକ ତ୍ରି-ପର୍ଯ୍ୟାୟ ଆଲଗୋରିଦମକୁ ଉପସ୍ଥାପନ କରାଯାଇଛି । ଏହି ଆଲଗୋରିଦମ ଏକ ଲୁକ୍କାୟିତ ମାର୍କୋଭ ମଡେଲ ଉପରେ ଆଧାରିତ, କିନ୍ତୁ ଏହା ଅନଲାଇନ ଡାଟାବେସରେ ଉପଲବ୍ଧ ସୂଚନାକୁ ମଧ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରିଥାଏ । ଏହାପରେ ଆଲଗୋରିଦମକୁ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କରାଯାଇଥାଏ ଏବଂ ୮୦% ସଠିକତା ହାସଲ କରାଯାଇଥାଏ ।
dbc82e5b8b17faec972e1d09c34ec9f9cd1a33ea
ସାଧାରଣ ବିବେକ ଯୁକ୍ତି ଉପରେ ଆମର ଗବେଷଣାରେ ଆମେ ପାଇଛୁ ଯେ ବିଶେଷ ଭାବରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଜ୍ଞାନ ହେଉଛି ମାନବୀୟ ଲକ୍ଷ୍ୟ ବିଷୟରେ ଜ୍ଞାନ । ବିଶେଷକରି ଯେତେବେଳେ ଆମେ ଇଣ୍ଟରଫେସ ଏଜେଣ୍ଟମାନଙ୍କ ପାଇଁ କମନ୍ସ ସେନ୍ସ ତର୍କ ପ୍ରୟୋଗ କରୁ, ଆମକୁ ବ୍ୟବହାରକାରୀ କାର୍ଯ୍ୟରୁ ଲକ୍ଷ୍ୟକୁ ଚିହ୍ନଟ କରିବାକୁ ହେବ (ଯୋଜନା ଚିହ୍ନଟ) ଏବଂ ଲକ୍ଷ୍ୟକୁ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରୁଥିବା କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକର କ୍ରମ ସୃଷ୍ଟି କରିବାକୁ ହେବ (ଯୋଜନା) । ଆମେ ମଧ୍ୟ ଅନେକ ସମୟରେ ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡ଼ିକର ସ୍ଥିତି ବିଷୟରେ ଅଧିକ ସାଧାରଣ ପ୍ରଶ୍ନର ଉତ୍ତର ଦେବାକୁ ପଡିବ, ଯେପରିକି କେଉଁ ସମୟରେ ଏବଂ କେଉଁଠାରେ ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଲକ୍ଷ୍ୟ ସମ୍ଭବ ହୋଇପାରେ, କିମ୍ବା ଏହାକୁ ହାସଲ କରିବାକୁ କେତେ ସମୟ ଲାଗିବ । ସାଧାରଣ ଜ୍ଞାନର ଜ୍ଞାନ ଆହରଣ ଉପରେ ଅତୀତରେ କରାଯାଇଥିବା କାର୍ଯ୍ୟରେ, ଉପଭୋକ୍ତାମାନଙ୍କୁ ସିଧାସଳଖ ଏହିପରି ସୂଚନା ପାଇଁ କୁହାଯାଇଥିଲା । କିନ୍ତୁ ନିକଟରେ ଆଉ ଏକ ଉପାୟ ଆସିଛି-ଯେଉଁଠାରେ ଜ୍ଞାନ ପ୍ରଦାନ କରିବା ଦ୍ୱାରା ଖେଳରେ ଭଲ ସ୍କୋର କରିବା ଏବଂ ଖେଳାଳିଙ୍କୁ ପ୍ରେରଣା ଦେବା ପାଇଁ ଉପଭୋକ୍ତାମାନଙ୍କୁ ଖେଳ ଖେଳିବାକୁ ଆକର୍ଷିତ କରିବା । ଏହି ପଦ୍ଧତିର ପ୍ରାରମ୍ଭ ଲୁଇସ୍ ଭନ୍ ଅହନ୍ ଏବଂ ତାଙ୍କ ସହକର୍ମୀମାନେ କରିଥିଲେ, ଯେଉଁମାନେ ଏହାକୁ ମାନବ ଗଣନା ବୋଲି କହୁଛନ୍ତି । ସାଧାରଣ ସହମତି ଏକ ମଜାଦାର, ସ୍ୱୟଂ-ସମର୍ଥନକାରୀ ୱେବ-ଆଧାରିତ ଖେଳ, ଯାହା ଉଭୟ ସଂଗ୍ରହ କରେ ଏବଂ ଦୈନନ୍ଦିନ ଲକ୍ଷ୍ୟ ବିଷୟରେ ସାଧାରଣ ଜ୍ଞାନକୁ ବୈଧ କରେ । ଏହା ଟିଭି ଗେମ୍ ଶୋ ଫ୍ୟାମିଲି ଫିଉଡ୍ ୧ ର ଢାଞ୍ଚା ଉପରେ ଆଧାରିତ । ଏକ ଛୋଟ ଉପଭୋକ୍ତା ଅଧ୍ୟୟନରୁ ଜଣାପଡିଛି ଯେ ଉପଭୋକ୍ତାମାନେ ଖେଳକୁ ମଜାଳିଆ ମନେ କରନ୍ତି, ଜ୍ଞାନର ଗୁଣବତ୍ତା ବହୁତ ଭଲ ଏବଂ ଜ୍ଞାନ ସଂଗ୍ରହର ହାର ଦ୍ରୁତ ଅଟେ । ଏସିଏମ ଶ୍ରେଣୀକରଣ: ଏଚ.୩.୩ [ସୂଚନା ସଂରକ୍ଷଣ ଏବଂ ପୁନରୁଦ୍ଧାର]: ସୂଚନା ସନ୍ଧାନ ଏବଂ ପୁନରୁଦ୍ଧାର; ଆଇ.୨.୬ [କୃତ୍ରିମ ବୁଦ୍ଧିମତା]: ଶିକ୍ଷାଲାଭ
f8b1534b26c1a4a30d32aec408614ecff2412156
4c479f8d18badb29ec6a2a49d6ca8e36d833fbe9
[ଅନୁସରଣଗୁଡ଼ିକ] ଏହା ଅନେକ ମାଂସପେଶୀ, ଲିଗାମେଣ୍ଟ ଏବଂ ଟେଣ୍ଡର ପାଇଁ ଇନସର୍ଟ ସାଇଟ୍ ହେବା ସହିତ, ଏହା ମଧ୍ୟ ତ୍ରିପାଦ ର ଗୋଟିଏ ଗୋଡ ଭାବରେ କାର୍ଯ୍ୟ କରେ - ଇଶିଆଲ୍ ଟ୍ୟୁବୋସିଟି ସହିତ - ଯାହା ବସିଥିବା ବ୍ୟକ୍ତିଙ୍କୁ ଭାର ବହନ କରୁଥିବା ସମର୍ଥନ ପ୍ରଦାନ କରେ। କୋକ୍ସିଡିନିଆ (କକ୍ସିକ୍ସ ଅଞ୍ଚଳରେ ଯନ୍ତ୍ରଣା) ର ଘଟଣା ସମ୍ପର୍କରେ ସୂଚନା ଦିଆଯାଇନାହିଁ, କିନ୍ତୁ କୋକ୍ସିଡିନିଆର ଆଶଙ୍କା ବୃଦ୍ଧି ସହିତ ଜଡିତ କାରଣ ମଧ୍ୟରେ ମୋଟାପଣ ଏବଂ ମହିଳା ଲିଙ୍ଗ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ । [ଅନୁସରଣଗୁଡ଼ିକ] [ଅନୁସୂଚୀ] ଅଗ୍ନି-ପ୍ରବଣ ରୋଗର ଚିକିତ୍ସା ମଧ୍ୟରେ ରହିଛି ପେଲଭିକ୍ ଫ୍ଲୋର ରିହାବିଲିଟେସନ୍, ମାନୁଆଲ୍ ମ୍ୟାନପୁଲେସନ୍ ଏବଂ ମସାଜ୍, ଟ୍ରାନ୍ସକ୍ୟୁଟାନେୟସ୍ ଇଲେକ୍ଟ୍ରିକ୍ ନର୍ଭ୍ ଷ୍ଟ୍ରିମୁଲେସନ୍, ସାଇକୋଥେରାପି, ଷ୍ଟେରଏଡ୍ ଇଞ୍ଜେକ୍ସନ୍, ନର୍ଭ୍ ବ୍ଲକ୍, ମେରୁଦଣ୍ଡ ଷ୍ଟ୍ରିମୁଲେସନ୍ ଏବଂ ସର୍ଜରୀ ପ୍ରକ୍ରିୟା । ଉପଯୁକ୍ତ ଚିକିତ୍ସା, ଫିଜିକାଲ ଥେରାପି, ଇରଗୋନୋମିକ ଆଡାପ୍ଟେସନ, ଔଷଧ, ଇଞ୍ଜେକ୍ସନ ଏବଂ ସମ୍ଭବତଃ ସାଇକୋଥେରାପିର ବହୁବିଧ ଉପଯୋଗ ଦ୍ୱାରା ଅଗ୍ନିଶମପ୍ରାପ୍ତ କକ୍କିସ୍ ଯନ୍ତ୍ରଣା ଥିବା ରୋଗୀମାନଙ୍କ କ୍ଷେତ୍ରରେ ସଫଳତା ପାଇବାର ସମ୍ଭାବନା ଅଧିକ ହୋଇଥାଏ । ଯଦିଓ ନୂତନ ଅସ୍ତ୍ରୋପଚାର କୌଶଳମାନ ବିକଶିତ ହେଉଛି, ଏହାର ପ୍ରଭାବକୁ ସ୍ଥିର କରିବା ପୂର୍ବରୁ ଅଧିକ ଗବେଷଣା ଆବଶ୍ୟକ ।
0989bbd8c15f9aac24e8832327df560dc8ec5324
ପ୍ରାୟ ୬୦ ବର୍ଷ ଧରି ଗବେଷକମାନେ ଏହାକୁ ତିଆରି କରିବାର ଉପାୟ ଖୋଜିବା ଆରମ୍ଭ କରିଥିଲେ, କିନ୍ତୁ ବୈଜ୍ଞାନିକ କଳ୍ପନା ଜଳ୍ପନାର ବିଷୟବସ୍ତୁରୁ ପ୍ରାୟ ବାଣିଜ୍ୟିକ ଉତ୍ପାଦକୁ ଉନ୍ନତି ହୋଇଛି । ଯଦିଓ ଏଗଜୋସ୍କେଲେଟର ବିକାଶ ସହିତ ଜଡିତ ଅନେକ ଆହ୍ୱାନ ରହିଛି ଯାହା ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ହୋଇନାହିଁ, ଏହି କ୍ଷେତ୍ରରେ ଅଗ୍ରଗତି ବହୁତ ଅଧିକ ହୋଇଛି । ଏହି ଅଧ୍ୟୟନରେ ଆମେ ଇତିହାସକୁ ସମୀକ୍ଷା କରିବା ଏବଂ ନିମ୍ନ ଅଙ୍ଗର ଏକ୍ସୋସ୍କେଲେଟ ଏବଂ ସକ୍ରିୟ ଅଙ୍ଗର ଅଙ୍ଗର ଅଙ୍ଗର ଅତ୍ୟାଧୁନିକ ସ୍ଥିତି ବିଷୟରେ ଆଲୋଚନା କରିବା । ସାହିତ୍ୟରେ ବର୍ଣ୍ଣିତ ଅଧିକାଂଶ ଉପକରଣର ହାର୍ଡୱେର, ଆକ୍ଟ୍ୟୁଏସନ, ସେନସର ଏବଂ କଣ୍ଟ୍ରୋଲ ସିଷ୍ଟମର ଡିଜାଇନ୍ ସମୀକ୍ଷା ପ୍ରଦାନ କରି ଆମେ ଯେଉଁ ପ୍ରମୁଖ ଅଗ୍ରଗତି ହୋଇଛି ଏବଂ ଅତିକ୍ରମ କରିବାକୁ ଥିବା ବାଧାବିଘ୍ନଗୁଡିକର ଆଲୋଚନା ସହିତ ସମାପ୍ତ କରିଛୁ ।
4adffe0ebdda59d39e43d42a41e1b6f80164f07e
ନନ୍ ନେଗେଟିଭ୍ ମ୍ୟାଟ୍ରିକ୍ସ ଫ୍ୟାକ୍ଟୋରିଜେସନ୍ (ଏନ୍ ଏମ୍ ଏଫ୍) ହେଉଛି ଏକ ଅଣ-ନିରୀକ୍ଷିତ ଶିକ୍ଷଣ ପଦ୍ଧତି ଯାହା ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରୟୋଗରେ ଉପଯୋଗୀ, ଯେଉଁଥିରେ ଇମେଜ୍ ପ୍ରୋସେସିଂ ଏବଂ ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟଗୁଡିକର ଅର୍ଥଶାସ୍ତ୍ରୀୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ । ଏହି ଲେଖାଟି ସିମେଟ୍ରିକ ଏନଏମଏଫ (SNMF) ଉପରେ କେନ୍ଦ୍ରିତ, ଯାହାକି ଏନଏମଏଫ ବିସର୍ଜନ ର ଏକ ବିଶେଷ ମାମଲା । ଏହି ସମସ୍ୟା ପାଇଁ ତିନୋଟି ସମାନ୍ତରାଳ ଗୁଣନୀୟ ଅପଡେଟ୍ ଆଲଗୋରିଦମ ବ୍ୟବହାର କରି ସ୍ତର 3 ମୌଳିକ ରେଖୀଯ ବର୍ଣ୍ଣମୌଳିକ ଉପପ୍ରୋଗ୍ରାମ ସିଧାସଳଖ ବିକଶିତ କରାଯାଇଛି । ପ୍ରଥମେ, ଇଉକ୍ଲିଡିୟନ୍ ଦୂରତାକୁ ସର୍ବନିମ୍ନ କରି, ଏକ ଗୁଣନୀୟ ଅପଡେଟ୍ ଆଲଗୋରିଦମ ପ୍ରସ୍ତାବିତ କରାଯାଇଛି, ଏବଂ ଏହାର ସମ୍ମିଶ୍ରଣ ସାମାନ୍ୟ ପରିସ୍ଥିତିରେ ପ୍ରମାଣିତ ହୋଇଛି । ଏହାକୁ ଆଧାର କରି ଆମେ ଆହୁରି ଦୁଇଟି ଦ୍ରୁତ ସମାନ୍ତରାଳ ପଦ୍ଧତିର ପ୍ରସ୍ତାବ ଦେଉଛୁ: α-SNMF ଏବଂ β-SNMF ଆଲଗୋରିଦମ । ସେସବୁ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ସହଜ । ଏହି ଆଲଗୋରିଦମ ଗୁଡ଼ିକ ସମ୍ଭାବ୍ୟତା କ୍ଲଷ୍ଟରିଂ ପାଇଁ ପ୍ରୟୋଗ କରାଯାଏ । ଆମେ ସେମାନଙ୍କର ପ୍ରଭାବକୁ ଦର୍ଶାଇଛୁ ଚେହେରା ପ୍ରତିଛବି କ୍ଲଷ୍ଟରିଂ, ଡକ୍ୟୁମେଣ୍ଟ ବର୍ଗୀକରଣ, ଏବଂ ଜିନ ଅଭିବ୍ୟକ୍ତିରେ ପ୍ୟାଟର୍ନ କ୍ଲଷ୍ଟରିଂ ପାଇଁ ।
2a4423b10725e54ad72f4f1fcf77db5bc835f0a6
ପରିସଂଖ୍ୟାନ ମେକାନିକ୍ସ (ଅନେକ ପାରାମିଟର ଉପରେ ନିର୍ଭର କରି ଥର୍ମାଲ ଇକ୍ୱିଭିଲିୟମରେ ଅନେକ ଡିଗ୍ରୀର ସ୍ୱାଧୀନତା ଥିବା ସିଷ୍ଟମର ଆଚରଣ) ଏବଂ ବହୁ-ପରିବର୍ତ୍ତକ ବା ସଂଯୋଜକ ଅନୁକୂଳନ (ଅନେକ ପାରାମିଟର ଉପରେ ନିର୍ଭର କରି ଦିଆଯାଇଥିବା ଫଳନ ର ସର୍ବନିମ୍ନ ଖୋଜିବା) ମଧ୍ୟରେ ଏକ ଗଭୀର ଓ ଉପଯୋଗୀ ସଂଯୋଗ ଅଛି । କଠିନ ପଦାର୍ଥରେ ଆନିଲିଙ୍ଗର ଏକ ବିସ୍ତୃତ ଅନୁରୂପତା ବହୁତ ବଡ଼ ଏବଂ ଜଟିଳ ପ୍ରଣାଳୀର ଗୁଣବତ୍ତା ର ଅନୁକୂଳନ ପାଇଁ ଏକ ଢାଞ୍ଚା ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ । ପରିସଂଖ୍ୟାନ ମେକାନିକ୍ସ ସହିତ ଏହି ସମ୍ପର୍କ ନୂତନ ସୂଚନା ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ ଏବଂ ପାରମ୍ପରିକ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସମସ୍ୟା ଏବଂ ପଦ୍ଧତିଗୁଡିକ ଉପରେ ଏକ ଅପରିଚିତ ଦୃଷ୍ଟିକୋଣ ପ୍ରଦାନ କରିଥାଏ ।
dec997b20ebe2b867f68cc5c123d9cb9eafad6bb
ଗଭୀର ସ୍ନାୟୁ ନେଟୱାର୍କକୁ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେବା ପାଇଁ ସାଧାରଣତଃ ବିପୁଳ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ଆବଶ୍ୟକ ହୋଇଥାଏ ଏବଂ ଏହା ଅତ୍ୟନ୍ତ ଗଣନାତ୍ମକ ହୋଇଥାଏ । ଏଠାରେ ଆମେ ଦେଖାଇବୁ ଯେ ମହଙ୍ଗା ଗ୍ରାଡିଏଣ୍ଟ ଅବତରଣ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ଏଡ଼ାଇବା ଏବଂ ତାଲିମ ତଥ୍ୟର ଗୁଣରୁ ସିଧାସଳଖ ଏକ ନ୍ୟୁରାଲ ନେଟୱାର୍କର ପାରାମିଟରଗୁଡିକ ପ୍ରାପ୍ତ କରିବା ସମ୍ଭବ ହୋଇପାରେ । ଆମେ ଦେଖାଇଛୁ ଯେ, ସମ୍ମିଶ୍ରଣ ନିକଟରେ, ଇନପୁଟ ନିକଟରେ ଥିବା ସ୍ତର ପାଇଁ ଗ୍ରାଡିଏଣ୍ଟ ଅବତରଣ ସମୀକରଣକୁ ରେଖୀକୃତ କରାଯାଇପାରିବ ଏବଂ ପ୍ରତ୍ୟେକ ଶ୍ରେଣୀ ପାଇଁ ତଥ୍ୟର ସହମତତା ସହିତ ଜଡିତ ଶବ୍ଦ ସହିତ ଷ୍ଟୋକାଷ୍ଟିକ୍ ସମୀକରଣ ହୋଇପାରେ । ଆମେ ଏହି ସମୀକରଣର ସମାଧାନର ବଣ୍ଟନକୁ ବାହାର କରିଥାଉ ଏବଂ ଏହା ଏକ ନିରୀକ୍ଷିତ ମୁଖ୍ୟ ଉପାଦାନ ବିଶ୍ଳେଷଣ ସହିତ ଜଡିତ ବୋଲି ଜାଣିବାକୁ ପାଇଥାଉ ଆମେ ଏହି ଫଳାଫଳଗୁଡ଼ିକୁ ପ୍ରତିଛବି ଡାଟାସେଟ୍ MNIST, CIFAR10 ଏବଂ CIFAR100 ରେ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରୁ ଏବଂ ପାଇଥାଉ ଯେ, ପ୍ରକୃତରେ, ଆମର ଫଳାଫଳ ବ୍ୟବହାର କରି ପୂର୍ବ ପ୍ରଶିକ୍ଷିତ ସ୍ତରଗୁଡିକ ସମାନ ଆକାର ଏବଂ ସ୍ଥାପତ୍ୟର ନ୍ୟୁରାଲ୍ ନେଟୱାର୍କ ସହିତ ସମାନ କିମ୍ବା ଉନ୍ନତ କାର୍ଯ୍ୟ କରେ ଯାହା ଗ୍ରାଡିଏଣ୍ଟ ଅବତରଣ ସହିତ ପ୍ରଶିକ୍ଷିତ _ ଏହା ସହିତ, ଆମର ପୂର୍ବ ପ୍ରଶିକ୍ଷିତ ସ୍ତରଗୁଡିକୁ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ତଥ୍ୟର ଏକ ଅଂଶ ବ୍ୟବହାର କରି ଗଣନା କରାଯାଇପାରିବ, କାରଣ କୋଭାରିଏନ୍ସ ମ୍ୟାଟ୍ରିକ୍ସର ଦ୍ରୁତ ସମ୍ମିଶ୍ରଣ । ତେଣୁ, ଆମର ଆବିଷ୍କାର ସୂଚାଇଥାଏ ଯେ ଆମେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ସମୟକୁ ହ୍ରାସ କରିପାରିବା, ଉଭୟ ଗ୍ରାଡିଏଣ୍ଟ ଅବତରଣ ପାଇଁ ବ୍ୟବହୃତ ତଥ୍ୟର ଏକ ଅଂଶ ଆବଶ୍ୟକ କରି ଏବଂ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣର ବ୍ୟୟବହୁଳ ବ୍ୟାକପ୍ରୋପାଗେସନ୍ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ସ୍ତରଗୁଡ଼ିକୁ ଦୂର କରି । ଏହା ସହିତ, ଏହି ଫଳାଫଳଗୁଡ଼ିକ ଗଭୀର ନ୍ୟୁରାଲ ନେଟୱାର୍କର ଆଭ୍ୟନ୍ତରୀଣ କାର୍ଯ୍ୟକୁ ଆଂଶିକ ଭାବରେ ସ୍ପଷ୍ଟ କରିଥାଏ ଏବଂ ଆମକୁ ଶ୍ରେଣୀକରଣ ସମସ୍ୟାର କିଛି ପର୍ଯ୍ୟାୟ ପାଇଁ ସର୍ବୋତ୍ତମ ସମାଧାନର ଗଣିତ ଭାବରେ ଗଣନା କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦେଇଥାଏ, ଯାହାଦ୍ୱାରା ଏହିପରି ସମସ୍ୟାକୁ ଦକ୍ଷତାର ସହିତ ସମାଧାନ କରିବାର ଆମର କ୍ଷମତାକୁ ଯଥେଷ୍ଟ ବୃଦ୍ଧି କରିଥାଏ ।