Kornelas Universitātes (Cornell University) fiziķis Veits Elsers (Veit Elser) kopā ar citiem fiziķiem un ķīmiķiem izveidoja algoritmu, kas palīdzētu apskatīt ļoti sīkus objektus. Algoritms ir interesants ar to, ka tam ir plašas izmantošanas iespējas. Pavisam nejauši pats Elsers secināja, ka pēc šī algoritma var atrisināt japāņu sudoku mīklas.

Algoritms, ja to pareizi formulē, var tikt izmantots ļoti plaši, kā produktivitātes optimizācijā, tā nanoražošanā. Sudoku mīklu sakarā ir pat diezgan viltīgs uzdevums no paša profesora. Taču primārais šī algoritma pielietojums ir atēlu veidošana mikrobioloģijā.

Parastais optiskais palielinājums var palielināt tikai objektus, kas lielāki par redzamās gaismas viļņa garumu. Veidojot attēlus ar rentenstariem vai elektroniem var apskatīt sīkākus objektus, taču rentgenstari var būt bīstami, citas metodes apskata tikai kristāliskus objektus.

Elsers strādāja pie difference-map algoritma, kas palīdzētu līdz galam izstrādāt metodi, ar kuru bioloģijā skaidri apskatīt sīkus, trauslus objektus. Šī metode tiek saukta par difrakcijas mikroskopiju un spēj sīki parādīt, piemēram, rauga šūnu, to nesabojājot.

Šis algoritms ir piemērojams uzdevumiem, kuru atrisinājumam ir jāpakļaujas diviem savstarpēji neatkarīgiem ierobežojumiem. Sudoku mīklu gadījumā tie ir diezgan vienkārši: katram ciparam jāparādās deviņas reizes tā, lai katrs cipars būtu vienā kolonnā un vienā rindā, katram ciparam jābūt katrā no deviņiem mazajiem kvadrātiņiem.

Rentgena staru difrakcijas mikroskopijā šie ierobežojumi ir krietni sarežģītāki, taču algoritms ir tik labs, ka sarežģītība nav no svara. Pielietojot algoritmu eksperimentā iegūtajam neapstrādāto datu juceklim, zinātnieki var iegūt skaidru, detalizētu attēlu.

Raksts tapis pēc rakstiem Seed un ZDNet.