শারীরবৃত্তীয় বায়োমেট্রিক পদ্ধতি হলো এমন একটি প্রযুক্তি যা মানুষের দেহের ভৌত বা জৈব বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে পরিচয় শনাক্ত করে। অপশনগুলোর মধ্যে ডিএনএ পর্যবেক্ষণ (গ) শারীরবৃত্তীয় বায়োমেট্রিক পদ্ধতি হিসেবে গণ্য হয়, কারণ এটি মানুষের জিনগত বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে, যা প্রতিটি মানুষের জন্য সম্পূর্ণ ভিন্ন এবং পরিবর্তনযোগ্য নয়। অন্যদিকে, কণ্ঠস্বর যাচাইকরণ, কিবোর্ড টাইপিং গতি এবং হাতে করা স্বাক্ষর—এসব আচরণগত বায়োমেট্রিক পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত, যা মানুষের ব্যবহার অনুযায়ী পরিবর্তিত হতে পারে। সুতরাং, স্থায়িত্ব এবং নির্ভরযোগ্যতার দিক থেকে ডিএনএ পর্যবেক্ষণ সবচেয়ে নিখুঁত শারীরবৃত্তীয় বায়োমেট্রিক পদ্ধতি।

বায়োমেট্রিক্স সম্পর্কে তথ্য:

• বায়োমেট্রিক্স শব্দের উৎপত্তি হয়েছে গ্রীক শব্দ “bio” (জীবন) এবং “metron” (পরিমাপ) থেকে।

• এটি এমন একটি পদ্ধতি যা মানুষের অভ্যন্তরীণ বা বাহ্যিক বৈশিষ্ট্য নির্ণয় করে তাদের স্বতন্ত্রতা শনাক্ত করতে সাহায্য করে।

• বায়োমেট্রিক্স প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয় নিরাপত্তা, পরিচয় যাচাইকরণ, এবং অ্যান্টি-ফ্রড সিস্টেমে।

• শারীরবৃত্তীয় বৈশিষ্ট্য যেমন ডিএনএ, আঙ্গুলের ছাপ, চোখের আইরিস, আচরণগত বৈশিষ্ট্য যেমন কণ্ঠস্বর, টাইপিং প্যাটার্ন, স্বাক্ষর—উভয়ই বায়োমেট্রিক্সের অন্তর্ভুক্ত।

Hill Climbing হলো একটি greedy local search algorithm, যা বর্তমান অবস্থান থেকে সর্বোচ্চ মানসম্পন্ন প্রতিবেশী অবস্থানে ক্রমাগত অগ্রসর হয় যতক্ষণ না এমন একটি অবস্থায় পৌঁছে যেখানে আর কোনো ভালো প্রতিবেশী নেই। এই অবস্থাকেই শিখর (peak) বলা হয়।

মূল সমস্যা হলো:

• Local Optima (Local Maxima/Minima): Hill Climbing প্রায়ই এমন অবস্থায় আটকে যায়, যা তার আশপাশের তুলনায় সর্বোত্তম হলেও পুরো সার্চ স্পেসের সর্বোত্তম সমাধান (global optimum) নয়। একবার এই অবস্থায় পৌঁছালে এটি ভুলভাবে ধরে নেয় যে এটি সর্বোত্তম সমাধান পেয়েছে, ফলে অ্যালগরিদম থেমে যায়।

• অন্যান্য সম্পর্কিত সমস্যা হলো Plateaus, যেখানে মানের কোনো পরিবর্তন নেই, এবং Ridges, যেখানে অ্যালগরিদমকে জিগজ্যাগ করে এগোতে হয়, কিন্তু তা করতে Hill Climbing অক্ষম।

অন্য বিকল্পগুলো ভুল কারণ:

• High memory requirement: এটি A* বা BFS-এর মতো অ্যালগরিদমের সমস্যা, Hill Climbing-এর নয়, কারণ এটি কেবল বর্তমান অবস্থা ট্র্যাক করে।

• Expands all nodes: এটি uninformed search যেমন BFS-এর বৈশিষ্ট্য, Hill Climbing-এর নয়।

• Requires heuristic functions: এটি কোনো দুর্বলতা নয়; বরং Hill Climbing-এর দক্ষতার মূল উপাদান।

অতএব, Hill Climbing-এর প্রধান দুর্বলতা হলো এটি সহজেই local optima-তে আটকে যায়।

Sorting (সাজানোর প্রক্রিয়া)

সংজ্ঞা:

রেকর্ড বা তথ্যকে নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানোর প্রক্রিয়াকে Sorting বলা হয়।

ক্রম হতে পারে:

Ascending (ছোট → বড়)

Descending (বড় → ছোট)

প্রয়োগ:

ডাটাবেস বা তালিকার রেকর্ডগুলো এক বা একাধিক ফিল্ডের মান অনুযায়ী সাজানো যায়।

উদাহরণ: ছাত্রের নাম অনুযায়ী বা নম্বর অনুযায়ী তালিকা সাজানো।

উপকারিতা:

তথ্যের অ্যাক্সেস সহজ হয়

অনুসন্ধান দ্রুত হয়

ডেটা বিশ্লেষণ সুবিধাজনক হয়

রেকর্ড সাজানোর ধরণ:

Ascending – ছোট থেকে বড়

Descending – বড় থেকে ছোট

ভুল বিকল্পগুলো:

Query: তথ্য খোঁজার পদ্ধতি, নিজে থেকে Sorting নয়

Cryptography: তথ্যকে নিরাপদ রাখার বিজ্ঞান, Sorting-এর সঙ্গে সম্পর্ক নেই

Indexing: তথ্য খুঁজতে দ্রুত, তবে রেকর্ডের অর্ডার পরিবর্তন করে না

উৎস:

তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি, এইচএসসি প্রোগ্রাম, বাংলাদেশ উন্মুক্ত বিশ্ববিদ্যালয়

তথ্য ও যোগাযোগ প্রযুক্তি, একাদশ ও দ্বাদশ শ্রেণি, প্রকৌশলী মুজিবুর রহমান

সঠিক উত্তর: গ) Sorting