Binary data
بائنری ڈیٹا وہ ڈیٹا ہے جس کی اکائی صرف دو ممکنہ حالتوں کو لے سکتی ہے۔ ان کو اکثر بائنری عددی نظام اور بولین الجبرا کے مطابق 0 اور 1 کے طور پر لیبل کیا جاتا ہے۔ بائنری ڈیٹا بہت سے مختلف تکنیکی اور سائنسی شعبوں میں پایا جاتا ہے، جہاں اسے کمپیوٹر سائنس میں بٹ (بائنری ہندسہ)، ریاضیاتی منطق اور متعلقہ ڈومینز میں سچائی کی قدر اور شماریات میں بائنری متغیر سمیت مختلف ناموں سے پکارا جا سکتا ہے۔ ریاضیاتی اور مشترکہ بنیادیں ایک مجرد متغیر جو صرف ایک حالت لے سکتا ہے صفر معلومات پر مشتمل ہوتا ہے، اور 1 کے بعد اگلا قدرتی عدد ہوتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ بٹ، ایک متغیر جس میں صرف دو ممکنہ اقدار ہیں، معلومات کی ایک معیاری بنیادی اکائی ہے۔ بٹس کے مجموعے میں ریاستیں ہو سکتی ہیں: تفصیلات کے لیے بائنری نمبر دیکھیں۔ متفرق متغیرات کے مجموعے کی حالتوں کی تعداد تیزی سے متغیرات کی تعداد پر منحصر ہوتی ہے، اور صرف ہر متغیر کی حالتوں کی تعداد پر ایک طاقت کے قانون کے طور پر۔ دس بٹس میں تین اعشاریہ ہندسوں () سے زیادہ () ریاستیں ہوتی ہیں۔ بٹس کسی ایسی معلومات (ایک عدد یا کسی اور چیز) کی نمائندگی کرنے کے لیے کافی سے زیادہ ہوتے ہیں جس کے لیے اعشاریہ ہندسوں کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے 3، 4، 5، 6، 7، 8، 9، 10 کے ساتھ مجرد متغیرات میں موجود معلومات کو کبھی بھی دو، تین، یا چار گنا زیادہ بٹس مختص کرکے ختم کیا جا سکتا ہے۔ لہذا، 2 کے علاوہ کسی دوسرے چھوٹے نمبر کا استعمال کوئی فائدہ فراہم نہیں کرتا ہے۔ مزید برآں، بولین الجبرا بٹس کے مجموعے کے لیے ایک آسان ریاضیاتی ڈھانچہ فراہم کرتا ہے، جس میں تجویز کردہ متغیرات کے مجموعے کا ایک معنی ہوتا ہے۔ بولین الجبرا کی کارروائیوں کو کمپیوٹر سائنس میں "بٹ وائز آپریشنز" کے نام سے جانا جاتا ہے۔ بولین افعال بھی نظریاتی طور پر اچھی طرح سے مطالعہ کیے جاتے ہیں اور آسانی سے قابل عمل ہوتے ہیں، یا تو کمپیوٹر پروگراموں کے ساتھ یا ڈیجیٹل الیکٹرانکس میں نام نہاد منطق گیٹس کے ذریعے۔ یہ مختلف اعداد و شمار کی نمائندگی کرنے کے لیے بٹس کے استعمال میں معاون ہے، یہاں تک کہ وہ بھی جو اصل میں بائنری نہیں ہیں۔ اعداد و شمار میں بائنری ڈیٹا ایک شماریاتی ڈیٹا کی قسم ہے جو درجہ بند ڈیٹا پر مشتمل ہوتی ہے جو بالکل دو ممکنہ اقدار لے سکتی ہے، جیسے "اے" اور "بی"، یا "ہیڈز" اور "ٹیلز"۔ اسے ڈائکوٹومس ڈیٹا بھی کہا جاتا ہے، اور ایک پرانی اصطلاح کوانٹل ڈیٹا ہے۔ ان دو اقدار کو اکثر عام طور پر "کامیابی" اور "ناکامی" کہا جاتا ہے۔ درجہ بندی کے اعداد و شمار کی ایک شکل کے طور پر، بائنری ڈیٹا برائے نام ڈیٹا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اقدار کوالٹی کے لحاظ سے مختلف ہیں اور ان کا عددی طور پر موازنہ نہیں کیا جا سکتا۔ تاہم، اقدار کو اکثر 1 یا 0 کے طور پر پیش کیا جاتا ہے، جو ایک ہی آزمائش میں کامیابیوں کی تعداد کو شمار کرنے سے مطابقت رکھتا ہے: 1 (کامیابی) یا 0 (ناکامی) ؛ دیکھیں۔ اکثر، بائنری ڈیٹا کو دو تصوراتی طور پر مخالف اقدار میں سے کسی ایک کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جیسے۔ : کسی تجربے کا نتیجہ ("کامیابی" یا "ناکامی") کسی ہاں-نہیں سوال کا جواب ("ہاں" یا "نہیں") کسی خصوصیت کی موجودگی یا عدم موجودگی ("موجود ہے" یا "موجود نہیں ہے") کسی تجویز کی سچائی یا جھوٹ ("سچ" یا "غلط"، "درست" یا "غلط") تاہم، اسے ان اعداد و شمار کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے جن کے بارے میں فرض کیا جاتا ہے کہ ان میں صرف دو ممکنہ اقدار ہیں، چاہے وہ تصوراتی طور پر مخالف نہ ہوں یا تصوراتی طور پر خلا میں موجود تمام ممکنہ اقدار کی نمائندگی نہ کریں۔ مثال کے طور پر، بائنری ڈیٹا اکثر ریاستہائے متحدہ میں انتخابات میں ووٹرز کے پارٹی انتخاب کی نمائندگی کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، یعنی۔ ریپبلکن یا ڈیموکریٹک۔ اس معاملے میں، کوئی موروثی وجہ نہیں ہے کہ صرف دو سیاسی جماعتیں موجود ہوں، اور درحقیقت، دیگر جماعتیں امریکہ میں موجود ہیں، لیکن وہ اتنی معمولی ہیں کہ انہیں عام طور پر نظر انداز کر دیا جاتا ہے۔ تجزیہ کے مقاصد کے لیے بائنری متغیر کے طور پر مسلسل ڈیٹا (یا 2 سے زیادہ زمروں کے زمرہ جاتی ڈیٹا) کی ماڈلنگ کو ڈائکوٹومیزیشن (ڈائکوٹومی بنانا) کہا جاتا ہے۔ تمام ڈسکریٹائزیشن کی طرح، اس میں ڈسکریٹائزیشن کی غلطی شامل ہوتی ہے، لیکن اس غلطی کے باوجود مقصد کچھ قیمتی سیکھنا ہے: اسے ہاتھ میں موجود مقصد کے لیے نہ ہونے کے برابر سمجھنا، لیکن یہ یاد رکھنا کہ اسے عام طور پر نہ ہونے کے برابر نہیں سمجھا جا سکتا۔ بائنری متغیر بائنری قسم کا ایک بے ترتیب متغیر ہے، جس کا مطلب ہے دو ممکنہ اقدار کے ساتھ۔ آزاد اور یکساں طور پر تقسیم شدہ (یعنی) بائنری متغیرات برنولی کی تقسیم کی پیروی کرتے ہیں، لیکن عام طور پر بائنری ڈیٹا کو آئی ڈی سے آنے کی ضرورت نہیں ہے۔ متغیرات۔ کل گنتی یعنی۔ بائنری متغیرات (مساوی طور پر، یعنی ڈی کے مجموعے۔ بائنری متغیرات کو 1 یا 0 کے طور پر کوڈ کیا گیا ہے) بائنومیل تقسیم کی پیروی کرتے ہیں، لیکن جب بائنری متغیرات یعنی ڈی نہیں ہوتے ہیں، تو تقسیم کو بائنومیل ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔ گنتی درجہ بندی کے اعداد و شمار کی طرح، بائنری ڈیٹا کو ہر ممکنہ قدر کے لیے ایک کوآرڈینیٹ لکھ کر، اور ہونے والی قدر کے لیے 1 گن کر، اور نہ ہونے والی قدر کے لیے 0 گن کر گنتی کے اعداد و شمار کے ویکٹر میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر اقدار A اور B ہیں، تو ڈیٹا سیٹ A، A، B کو گنتی میں (1، 0)، (1، 0)، (0، 1) کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے۔ ایک بار گنتی میں تبدیل ہونے کے بعد، بائنری ڈیٹا کو گروپ کیا جا سکتا ہے اور گنتی کو شامل کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر سیٹ اے، اے، بی کو گروپ کیا گیا ہے، تو کل گنتی (2، 1): 2 اے اور 1 بی (3 آزمائشوں میں سے) ہیں۔ چونکہ صرف دو ممکنہ اقدار ہیں، اس لیے اسے ایک قدر کو "کامیابی" اور دوسری کو "ناکامی" کے طور پر سمجھ کر ایک واحد گنتی (اسکیلر ویلیو) میں آسان بنایا جا سکتا ہے، کامیابی کی قدر کو 1 اور ناکامی کی قدر کو 0 کے طور پر کوڈ کیا جا سکتا ہے (صرف "کامیابی" کی قدر کے لیے کوآرڈینیٹ کا استعمال کرتے ہوئے، "ناکامی" کی قدر کے لیے کوآرڈینیٹ نہیں)۔ مثال کے طور پر، اگر قدر A کو "کامیابی" سمجھا جاتا ہے (اور اس طرح B کو "ناکامی" سمجھا جاتا ہے)، تو ڈیٹا سیٹ A، A، B کو 1، 1، 0 کے طور پر پیش کیا جائے گا۔ جب اسے گروپ کیا جاتا ہے، تو اقدار کو شامل کیا جاتا ہے، جبکہ آزمائش کی تعداد کو عام طور پر واضح طور پر ٹریک کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اے، اے، بی کو 1 + 1 + 0 = 2 کامیابیوں (آزمائشوں سے باہر) کے طور پر گروپ کیا جائے گا۔ دوسرے راستے پر چلتے ہوئے، اعداد و شمار کو بائنری ڈیٹا کے ساتھ شمار کریں، جس میں دو کلاسیں 0 (ناکامی) یا 1 (کامیابی) ہیں۔ آئی آئی ڈی کی گنتی۔ بائنری متغیرات ٹرائلز کی کل تعداد (گروپ شدہ ڈیٹا میں پوائنٹس) کے ساتھ بائنومیل ڈسٹری بیوشن کی پیروی کرتے ہیں۔ پیش گوئی شدہ نتائج پر رجعت رجعت تجزیہ جو کہ بائنری متغیرات ہیں، بائنری رجعت کے نام سے جانا جاتا ہے ؛ جب بائنری ڈیٹا کو ڈیٹا شمار کرنے کے لیے تبدیل کیا جاتا ہے اور یعنی ڈی کے طور پر ماڈل کیا جاتا ہے۔ متغیرات (اس لیے ان کی بائنومیل تقسیم ہوتی ہے)، بائنومیل ریگریشن استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بائنری ڈیٹا کے لیے سب سے عام رجعت کے طریقے لاجسٹک رجعت، پروبیٹ رجعت، یا بائنری چوائس ماڈل کی متعلقہ اقسام ہیں۔ اسی طرح، گنتی یعنی ڈی۔ دو سے زیادہ زمروں والے زمرہ جاتی متغیرات کو کثیر الجہتی رجعت کے ساتھ ماڈل کیا جا سکتا ہے۔ non-i.i.d کی گنتی۔ بائنری ڈیٹا کو زیادہ پیچیدہ تقسیم کے ذریعے ماڈل کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ بیٹا-بائنومیل تقسیم (ایک مرکب تقسیم)۔ متبادل طور پر، تعلقات کو عمومی لکیری ماڈلز کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے آؤٹ پٹ متغیر کی تقسیم کو واضح طور پر ماڈل کرنے کی ضرورت کے بغیر ماڈل کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ نیم لائکلی ہڈ اور ایک قوسیبینومیل ماڈل ؛ دیکھیں۔ کمپیوٹر سائنس میں جدید کمپیوٹرز میں بائنری ڈیٹا سے مراد کوئی بھی ڈیٹا ہوتا ہے جس کی نمائندگی بائنری شکل میں کی جاتی ہے بجائے اس کے کہ اعلی سطح پر اس کی تشریح کی جائے یا اسے کسی اور شکل میں تبدیل کیا جائے۔ سب سے نچلی سطح پر، بٹس کو بسٹ ایبل ڈیوائس جیسے فلپ فلاپ میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ اگرچہ زیادہ تر بائنری ڈیٹا کے علامتی معنی ہوتے ہیں (سوائے اس کے کہ پرواہ نہ کریں) تمام بائنری ڈیٹا عددی نہیں ہوتے ہیں۔ کچھ بائنری ڈیٹا کمپیوٹر کی ہدایات سے مطابقت رکھتا ہے، جیسے کہ پروسیسر رجسٹروں کے اندر موجود ڈیٹا جو کنٹرول یونٹ کے ذریعے ڈی کوڈ کیا جاتا ہے، فیچ-ڈی کوڈ-ایکزیکٹ سائیکل کے ساتھ۔ کمپیوٹر شاذ و نادر ہی کارکردگی کی وجوہات کی بناء پر انفرادی بٹس میں ترمیم کرتے ہیں۔ اس کے بجائے، ڈیٹا کو بٹس کی ایک مقررہ تعداد کے گروپوں میں سیدھا کیا جاتا ہے، عام طور پر 1 بائٹ (8 بٹس)۔ لہذا، کمپیوٹر میں "بائنری ڈیٹا" دراصل بائٹس کے سلسلے ہیں۔ اعلی سطح پر، 32 بٹ سسٹمز کے لیے 1 لفظ (4 بائٹس) اور 64 بٹ سسٹمز کے لیے 2 الفاظ کے گروپوں میں ڈیٹا تک رسائی حاصل کی جاتی ہے۔ اطلاقی کمپیوٹر سائنس اور انفارمیشن ٹیکنالوجی کے میدان میں، بائنری ڈیٹا کی اصطلاح اکثر خاص طور پر متن پر مبنی ڈیٹا کی مخالفت کرتی ہے، جس میں کسی بھی قسم کے ڈیٹا کا حوالہ دیا جاتا ہے جس کی تشریح متن کے طور پر نہیں کی جا سکتی۔ "متن" بمقابلہ "بائنری" فرق بعض اوقات کسی فائل کے بامعنی مواد کا حوالہ دے سکتا ہے (جیسے۔ ایک تحریری دستاویز بمقابلہ ڈیجیٹل تصویر)۔ تاہم، یہ اکثر خاص طور پر اس بات کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ آیا کسی فائل کے انفرادی بائٹس متن کے طور پر قابل تشریح ہیں (کریکٹر انکوڈنگ دیکھیں) یا اس کی تشریح نہیں کی جا سکتی۔ جب اس آخری معنی کا ارادہ کیا جاتا ہے، تو بعض اوقات زیادہ مخصوص اصطلاحات بائنری فارمیٹ اور ٹیکسٹ (کوال) فارمیٹ استعمال کی جاتی ہیں۔ لفظی طور پر متن کے اعداد و شمار کو بائنری شکل میں پیش کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر۔ جب کمپریس کیا جاتا ہے یا کچھ فارمیٹس میں جو مختلف قسم کے فارمیٹنگ کوڈز کو آپس میں ملاتے ہیں، جیسا کہ مائیکروسافٹ ورڈ کے ذریعہ استعمال ہونے والے ڈاک فارمیٹ میں) ؛ اس کے برعکس، تصویری ڈیٹا کو بعض اوقات متن کی شکل میں پیش کیا جاتا ہے (جیسے۔ X ونڈو سسٹم میں استعمال ہونے والا X PixMap امیج فارمیٹ)۔ 1 اور 0 کچھ اور نہیں بلکہ صرف دو مختلف وولٹیج کی سطحیں ہیں۔ آپ کمپیوٹر کو اعلی وولٹیج کے لیے 1 اور کم وولٹیج کے لیے 0 سمجھا سکتے ہیں۔ وولٹیج کی دو سطحوں کو ذخیرہ کرنے کے بہت سے مختلف طریقے ہیں۔ اگر آپ نے فلاپی دیکھی ہے، تو آپ کو ایک مقناطیسی ٹیپ ملے گی جس میں فیرومیگنیٹک مواد کی کوٹنگ ہوتی ہے، یہ ایک قسم کا پیرا میگنیٹک مواد ہے جس میں ڈومینز کو کسی خاص سمت میں سیدھا کیا جاتا ہے تاکہ مواد یا مقناطیسی میدان کے ذریعے دھاروں کو ہٹانے کے بعد بھی بقیہ مقناطیسی میدان دیا جا سکے۔ مقناطیسی ٹیپ میں ڈیٹا کو لوڈ کرنے کے دوران، مقناطیسی میدان کو ڈومین 1 کی محفوظ کردہ سمت کو کال کرنے کے لیے ایک سمت میں منتقل کیا جاتا ہے اور مقناطیسی میدان کے لیے دوسری سمت میں منتقل کیا جاتا ہے، پھر ڈومین کی محفوظ شدہ سمت 0 ہوتی ہے۔ اس طرح عام طور پر 1 اور 0 ڈیٹا کو محفوظ کیا جاتا ہے۔ بٹ ایرے برنولی ڈسٹری بیوشن بولین ڈیٹا ٹائپ کمپیوٹر میموری زمرہ جاتی ڈیٹا کوالٹی ڈیٹا حوالہ جات شماریاتی ڈیٹا کی اقسام بھی دیکھیں۔