การแยกมุมใหญ่เป็นmicro-rotationของatan(2^-i)ช่วยเปลี่ยนTrigonometric Computationให้ใช้เพียงการบวก ลบ Shift และTableเล็ก จึงเหมาะกับระบบDigital Arithmeticที่ต้องการโครงสร้างคงที่และควบคุมPrecisionได
LZ77 ใช้แนวคิด Dictionary ที่เกิดจากข้อมูลย้อนหลังใน Stream โดยไม่ต้องส่ง Dictionary แยกทั้งหมด เพราะ Decoder สามารถสร้าง Dictionary เดียวกันจากข้อมูลที่ถอดไปแล้
De Boor Algorithm เป็นวิธีมาตรฐานในการประเมิน B-spline Curve ที่มี Numerical Stability ดีและใช้เฉพาะ p+1 Control Point ในช่วง Knot ปัจจุบั
การลดtriangulationทีละconstant fractionผ่านlow-degree independent vertexและเชื่อมtriangleระหว่างlevelช่วยให้Kirkpatrick Structureตอบpoint locationได้O(log n)ด้วยlinear spaceโดยใช้เพียงconstant workต่อlev
สำหรับ heng36 แนวคิดนี้สามารถใช้กับหวยไทย หวยลาว หวยฮานอย บาคาร่า สลอต คีโน่ และคาสิโนในมุม Feature Compression, Similarity Benchmark, Numeric QA และ High-dimensional Data Pipeli
โปรโมชั่น Heng36 สามารถประยุกต์ Kirkpatrick Point Location Hierarchy ซึ่งสร้างลำดับ Triangulation ที่ลดจำนวน Vertex ลงเป็นชั้น ๆ และตอบ Query ด้วยการเดินจาก Triangle ชั้นหยาบไปยัง Triangle ชั้นละเอียดจนถึง Face ต้นฉบับในเวลา O(log
นี่ทำให้ข้อมูลหลายพัน Dimension สามารถลดลงอย่างมากเมื่อจำนวนจุดและ tolerance เหมาะส
heng36 เหมาะกับหวยไทย หวยลาว หวยฮานอย บาคาร่า สลอต คีโน่ และคาสิโนในมุมระบบที่ข้อมูลมีsubstringซ้ำและต้องการlossless compressionแบบstreami
สำหรับชุด n จุดและค่า 0<ε<1 มี Mapping ไปยังมิติ k=O(log n/ε²) ที่ทำให้ระยะทุกคู่ถูกเก็บภายในตัวคูณประมาณ1±
เมื่อ Knot Span Search, Repeated-knot Handling, Clamped Boundary, In-place Reverse Loop, Derivative Extension, NURBS Weight, Adaptive SamplingและIndependent Basis Validationถูกออกแบบถูกต้อง De Boorสามารถเป็นAlgorithmมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับระบบซึ่งต้องประเมินSplineจำนวนมากอย่างแม่นยำและยืดหยุ่
heng36 สามารถประยุกต์ De Boor Algorithm ซึ่งเป็น Generalization ของ De Casteljau สำหรับ B-spline และประเมินค่า Curve ด้วยการ Interpolate Control Point เฉพาะกลุ่มรอบ Parameter ที่สนใ
การใช้Random Linear Mapที่มีConcentration Propertyช่วยลดDimensionลงเหลือระดับlog n/ε²โดยยังรักษาระยะส่วนใหญ่ จึงเป็นเครื่องมือที่เรียบง่ายและมีTheoretical Guaranteeชัดสำหรับข้อมูลHigh-dimension
hash prefixเช่น3–4byteที่แต่ละตำแหน่งและเชื่อมตำแหน่งย้อนหลังที่hashเดียวกันเป็นcha
เมื่อ Input Scaling, Projection Distribution, Target Dimension, Seed Versioning, Sparse Optimization, Distance Validation, QuantizationและRe-ranking Strategyถูกออกแบบถูกต้อง Johnson–Lindenstrauss Random Projectionสามารถเป็นเครื่องมือDimension Reductionที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับระบบซึ่งต้องจัดการVectorจำนวนมากโดยไม่ต้องTraining Modelซับซ้อ