Question: Qual è il termine dato agli algoritmi che utilizzano bit casuali?

Answer: algoritmi randomizzati

Una macchina deterministica Turing è la più semplice, che utilizza un insieme fisso di regole per determinare le sue azioni future. Una macchina probabilistica Turing è una macchina deterministica Turing con una fornitura supplementare di punte casuali. La capacità di prendere decisioni probabilistiche spesso aiuta gli algoritmi a risolvere i problemi in modo più efficiente. <hl> Gli algoritmi che utilizzano bit casuali sono chiamati algoritmi randomizzati . <hl> Una macchina Turing non deterministica è una macchina Turing deterministica con una caratteristica aggiuntiva di indeterminatezza, che permette ad una macchina Turing di avere molteplici possibili azioni future da un dato stato. Un modo per vedere il non-determinazione è che la macchina Turing si dirama in molti percorsi computazionali possibili ad ogni passo, e se risolve il problema in uno qualsiasi di questi rami, si dice che ha risolto il problema. Chiaramente, questo modello non vuole essere un modello fisicamente realizzabile, ma solo una macchina teoricamente interessante che dà origine a classi di complessità particolarmente interessanti. Per esempi, vedere algoritmo non deterministico.

Una macchina deterministica Turing è la più semplice, che utilizza un insieme fisso di regole per determinare le sue azioni future. Una macchina probabilistica Turing è una macchina deterministica Turing con una fornitura supplementare di punte casuali. La capacità di prendere decisioni probabilistiche spesso aiuta gli algoritmi a risolvere i problemi in modo più efficiente. Gli algoritmi che utilizzano bit casuali sono chiamati <hl> algoritmi randomizzati <hl>. Una macchina Turing non deterministica è una macchina Turing deterministica con una caratteristica aggiuntiva di indeterminatezza, che permette ad una macchina Turing di avere molteplici possibili azioni future da un dato stato. Un modo per vedere il non-determinazione è che la macchina Turing si dirama in molti percorsi computazionali possibili ad ogni passo, e se risolve il problema in uno qualsiasi di questi rami, si dice che ha risolto il problema. Chiaramente, questo modello non vuole essere un modello fisicamente realizzabile, ma solo una macchina teoricamente interessante che dà origine a classi di complessità particolarmente interessanti. Per esempi, vedere algoritmo non deterministico.

Gli algoritmi che utilizzano bit casuali sono chiamati <hl> algoritmi randomizzati <hl> .


Question: Le macchine di rullatura sono comunemente utilizzate per definire cosa?

Per la definizione delle classi di complessità vengono utilizzati molti tipi di Turing, come le macchine deterministiche per il Turing, le macchine probabilistiche, le macchine per il Turing non-deterministiche, le macchine per il Turing quantistiche, le macchine per il Turing simmetriche e le Turing alternate. Sono tutti ugualmente potenti in linea di principio, ma quando le risorse (come il tempo o lo spazio) sono limitate, alcune di esse possono essere più potenti di altre.

Answer: classi di complessità

Per la definizione <hl> delle classi di complessità vengono utilizzati molti tipi di Turing, come le macchine deterministiche per il Turing, le macchine probabilistiche, le macchine per il Turing non-deterministiche, le macchine per il Turing quantistiche, le macchine per il Turing simmetriche e le Turing alternate. <hl> Sono tutti ugualmente potenti in linea di principio, ma quando le risorse (come il tempo o lo spazio) sono limitate, alcune di esse possono essere più potenti di altre.

Per la definizione delle <hl> classi di complessità <hl> vengono utilizzati molti tipi di Turing, come le macchine deterministiche per il Turing, le macchine probabilistiche, le macchine per il Turing non-deterministiche, le macchine per il Turing quantistiche, le macchine per il Turing simmetriche e le Turing alternate. Sono tutti ugualmente potenti in linea di principio, ma quando le risorse (come il tempo o lo spazio) sono limitate, alcune di esse possono essere più potenti di altre.


Question: Qual è l' esempio di un modello di macchina che si discosta da una macchina Turing a nastro multiplo generalmente accettata?

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio macchine ad accesso casuale. Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire alcuna potenza computazionale supplementare. Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto che le macchine funzionano in modo deterministico.

Answer: macchine ad accesso casuale

<hl> In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio macchine ad accesso casuale . <hl> Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire alcuna potenza computazionale supplementare. Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto che le macchine funzionano in modo deterministico.

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio <hl> macchine ad accesso casuale <hl>. Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire alcuna potenza computazionale supplementare. Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto che le macchine funzionano in modo deterministico.

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio <hl> macchine ad accesso casuale <hl> .


Question: Nel considerare le Turing machine e le variabili alternative, quale misura non è stata influenzata dalla conversione tra i modelli di macchine?

Answer: potenza computazionale

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio macchine ad accesso casuale. Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire <hl> alcuna potenza computazionale supplementare. <hl> Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto che le macchine funzionano in modo deterministico.

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio macchine ad accesso casuale. Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire alcuna <hl> potenza computazionale <hl> supplementare. Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto che le macchine funzionano in modo deterministico.


Question: Quale comunanza hanno con le macchine Turing i modelli di macchine alternative, come le macchine ad accesso casuale?

Answer: le macchine funzionano in modo deterministico

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio macchine ad accesso casuale. Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire alcuna potenza computazionale supplementare. Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto <hl> che le macchine funzionano in modo deterministico . <hl>

In letteratura sono stati proposti molti modelli di macchine diverse dalle macchine Turing a nastro multiplo standard, ad esempio macchine ad accesso casuale. Forse sorprendentemente, ognuno di questi modelli può essere convertito in un altro senza fornire alcuna potenza computazionale supplementare. Il tempo e il consumo di memoria di questi modelli alternativi possono variare. Tutti questi modelli hanno in comune il fatto che <hl> le macchine funzionano in modo deterministico <hl>.

che <hl> le macchine funzionano in modo deterministico <hl> .


Question: Che tipo di macchina Turing può essere caratterizzata verificando contemporaneamente più possibilità?

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.

Answer: non-deterministic

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. <hl> La macchina non-deterministic a Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali. <hl>

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. La macchina <hl> non-deterministic <hl>a Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.

La macchina <hl> non-deterministic <hl> a Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.


Question: Che cosa spesso influenza o facilita la facilità di analisi nei problemi computazionali?

Answer: risorse più insolite

<hl> Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite . <hl> Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di <hl> risorse più insolite <hl>. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di <hl> risorse più insolite <hl> .


Question: Una macchina Turing non deterministica ha la capacità di cogliere quale aspetto dell' analisi utile?

Answer: modelli matematici

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti <hl> dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali. <hl>

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare contemporaneamente molte possibilità diverse. La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei <hl> modelli matematici <hl> che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.


Question: Qual è la risorsa più critica nell' analisi dei problemi computazionali associati alle macchine di Turing non-deterministiche?

Answer: tempo

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. <hl> Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare con tempo raneamente molte possibilità diverse. <hl> La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.

Tuttavia, alcuni problemi computazionali sono più facili da analizzare in termini di risorse più insolite. Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare con<hl> tempo <hl>raneamente molte possibilità diverse. La macchina non-deterministica Turing ha molto poco a che fare con come fisicamente vogliamo calcolare algoritmi, ma la sua ramificazione cattura esattamente molti dei modelli matematici che vogliamo analizzare, in modo che il tempo non-deterministico è una risorsa molto importante nell' analisi dei problemi computazionali.

Ad esempio, una macchina Turing non deterministica è un modello computazionale che permette di diramare per verificare con <hl> tempo <hl> raneamente molte possibilità diverse.


Question: Il tempo necessario per fornire una risposta su una macchina deterministica Turing è espresso come cosa?

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).

Answer: il numero totale di transizioni di stato, o passi

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. <hl> Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi , che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). <hl> Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è <hl> il numero totale di transizioni di stato, o passi <hl>, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).

Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è <hl> il numero totale di transizioni di stato, o passi <hl> , che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no").


Question: La teoria della complessità classifica i problemi in base a quale attributo primario?

Answer: difficoltà

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. <hl> Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà , <hl> si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro <hl> difficoltà <hl>, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).

Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro <hl> difficoltà <hl> ,


Question: Qual è l' espressione utilizzata per identificare una serie di problemi che possono essere risolti in tempo su una macchina deterministica Turing?

Answer: DTIME (f (n))

con DTIME (f (n)) .

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato <hl> con DTIME (f (n)) . <hl>

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con <hl> DTIME (f (n)) <hl>.


Question: Qual è la risorsa più critica per valutare la determinazione della capacità di una macchina Turing di risolvere qualsiasi dato insieme di problemi?

Answer: tempo

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità <hl> di tempo e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. <hl> Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).

Per una definizione precisa di cosa significhi risolvere un problema utilizzando una determinata quantità di <hl> tempo <hl> e spazio, si utilizza un modello computazionale come la macchina deterministica Turing. Il tempo richiesto da una macchina deterministica di Turing M all' ingresso x è il numero totale di transizioni di stato, o passi, che la macchina compie prima che si arresti e produca la risposta ("sì" o "no"). Una Turing machine M deve funzionare entro il tempo f (n), se il tempo richiesto da M per ciascun ingresso di lunghezza n è al massimo f (n). Un problema di decisione A può essere risolto nel tempo f (n) se esiste una macchina Turing che funziona nel tempo f (n) che risolve il problema. Poichè la teoria della complessità è interessata a classificare i problemi in base alla loro difficoltà, si definisce una serie di problemi sulla base di alcuni criteri. Ad esempio, l' insieme dei problemi risolvibili entro il tempo f (n) su una macchina deterministica di Turing viene quindi indicato con DTIME (f (n)).


Question: Tempo e spazio sono entrambi esempi di quale tipo di risorsa?

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. Le misure di complessità sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

Answer: complessità

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse <hl> di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. <hl> Le misure di complessità sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di <hl> complessità <hl> più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. Le misure di complessità sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.


Question: Una risorsa complessa può anche essere descritta come quale altro tipo di risorsa?

Answer: risorsa computazionale

come una risorsa computazionale .

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista <hl> come una risorsa computazionale . <hl> Le misure di complessità sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una <hl> risorsa computazionale <hl>. Le misure di complessità sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

come una <hl> risorsa computazionale <hl> .


Question: Che cosa viene solitamente utilizzato per definire in senso lato le misure di complessità?

Answer: assiomi di complessità Blum

dagli assiomi di complessità Blum .

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. Le misure di complessità sono molto generalmente definite <hl> dagli assiomi di complessità Blum . <hl> Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. Le misure di complessità sono molto generalmente definite dagli <hl> assiomi di complessità Blum <hl>. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

dagli <hl> assiomi di complessità Blum <hl> .


Question: La complessità della comunicazione è un esempio di quale tipo di misura?

Answer: misure di complessità

Le misure di complessità

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. <hl> Le misure di complessità <hl> sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. Le <hl> misure di complessità <hl> sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.


Question: L' albero decisionale è un esempio di quale tipo di misura?

Answer: misure di complessità

Le misure di complessità

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. <hl> Le misure di complessità <hl> sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.

Definizioni analoghe possono essere fatte per le esigenze di spazio. Sebbene il tempo e lo spazio siano le risorse di complessità più conosciute, qualsiasi misura di complessità può essere vista come una risorsa computazionale. Le <hl> misure di complessità <hl> sono molto generalmente definite dagli assiomi di complessità Blum. Altre misure di complessità utilizzate nella teoria della complessità includono la complessità della comunicazione, la complessità del circuito e la complessità dell' albero decisionale.


Question: Quali sono le tre espressioni principali utilizzate per rappresentare la complessità del caso?

La complessità migliore, peggiore e media dei casi si riferisce a tre modi diversi di misurare la complessità temporale (o qualsiasi altra misura di complessità) di input diversi della stessa dimensione. Poichè alcuni input di dimensione n possono essere più veloci da risolvere di altri, definiamo le seguenti complessità: migliore, peggiore e media.

Answer: complessità migliore, peggiore e media dei casi

<hl> La complessità migliore, peggiore e media dei casi si riferisce a tre modi diversi di misurare la complessità temporale (o qualsiasi altra misura di complessità) di input diversi della stessa dimensione. <hl> Poichè alcuni input di dimensione n possono essere più veloci da risolvere di altri, definiamo le seguenti complessità: migliore, peggiore e media.

La <hl> complessità migliore, peggiore e media dei casi <hl> si riferisce a tre modi diversi di misurare la complessità temporale (o qualsiasi altra misura di complessità) di input diversi della stessa dimensione. Poichè alcuni input di dimensione n possono essere più veloci da risolvere di altri, definiamo le seguenti complessità: migliore, peggiore e media.


Question: Qual è un esempio comune di misura della complessità critica?

Answer: tempo

<hl> La complessità migliore, peggiore e media dei casi si riferisce a tre modi diversi di misurare la complessità tempo rale (o qualsiasi altra misura di complessità) di input diversi della stessa dimensione. <hl> Poichè alcuni input di dimensione n possono essere più veloci da risolvere di altri, definiamo le seguenti complessità: migliore, peggiore e media.

La complessità migliore, peggiore e media dei casi si riferisce a tre modi diversi di misurare la complessità <hl> tempo <hl>rale (o qualsiasi altra misura di complessità) di input diversi della stessa dimensione. Poichè alcuni input di dimensione n possono essere più veloci da risolvere di altri, definiamo le seguenti complessità: migliore, peggiore e media.

La complessità migliore, peggiore e media dei casi si riferisce a tre modi diversi di misurare la complessità <hl> tempo <hl> rale (o qualsiasi altra misura di complessità) di input diversi della stessa dimensione.


Question: Che cosa fornisce una soluzione a un elenco di numeri interi forniti come input che devono essere ordinati?

Per esempio, si consideri l' algoritmo di ordinamento deterministico quicksort. Questo risolve il problema di ordinare un elenco di numeri interi che viene dato come input. Il caso peggiore è quando l' ingresso viene ordinato o ordinato in ordine inverso, e l' algoritmo richiede tempo O (n2) per questo caso. Se si suppone che tutte le possibili permutazioni dell' elenco di input siano ugualmente probabili, il tempo medio impiegato per lo smistamento è O (n log n). Il caso migliore si verifica quando ogni rotazione divide l' elenco a metà, richiedendo anche O (n log n) tempo.

Answer: quicksort

<hl> Per esempio, si consideri l' algoritmo di ordinamento deterministico quicksort . <hl> Questo risolve il problema di ordinare un elenco di numeri interi che viene dato come input. Il caso peggiore è quando l' ingresso viene ordinato o ordinato in ordine inverso, e l' algoritmo richiede tempo O (n2) per questo caso. Se si suppone che tutte le possibili permutazioni dell' elenco di input siano ugualmente probabili, il tempo medio impiegato per lo smistamento è O (n log n). Il caso migliore si verifica quando ogni rotazione divide l' elenco a metà, richiedendo anche O (n log n) tempo.

Per esempio, si consideri l' algoritmo di ordinamento deterministico <hl> quicksort <hl>. Questo risolve il problema di ordinare un elenco di numeri interi che viene dato come input. Il caso peggiore è quando l' ingresso viene ordinato o ordinato in ordine inverso, e l' algoritmo richiede tempo O (n2) per questo caso. Se si suppone che tutte le possibili permutazioni dell' elenco di input siano ugualmente probabili, il tempo medio impiegato per lo smistamento è O (n log n). Il caso migliore si verifica quando ogni rotazione divide l' elenco a metà, richiedendo anche O (n log n) tempo.

Per esempio, si consideri l' algoritmo di ordinamento deterministico <hl> quicksort <hl> .


Question: Quando c' è bisogno di molto tempo per ordinare gli interi, questo rappresenta la complessità del caso?

Answer: caso peggiore

Per esempio, si consideri l' algoritmo di ordinamento deterministico quicksort. Questo risolve il problema di ordinare un elenco di numeri interi che viene dato come input. <hl> Il caso peggiore è quando l' ingresso viene ordinato o ordinato in ordine inverso, e l' algoritmo richiede tempo O (n2) per questo caso. <hl> Se si suppone che tutte le possibili permutazioni dell' elenco di input siano ugualmente probabili, il tempo medio impiegato per lo smistamento è O (n log n). Il caso migliore si verifica quando ogni rotazione divide l' elenco a metà, richiedendo anche O (n log n) tempo.

Per esempio, si consideri l' algoritmo di ordinamento deterministico quicksort. Questo risolve il problema di ordinare un elenco di numeri interi che viene dato come input. Il <hl> caso peggiore <hl> è quando l' ingresso viene ordinato o ordinato in ordine inverso, e l' algoritmo richiede tempo O (n2) per questo caso. Se si suppone che tutte le possibili permutazioni dell' elenco di input siano ugualmente probabili, il tempo medio impiegato per lo smistamento è O (n log n). Il caso migliore si verifica quando ogni rotazione divide l' elenco a metà, richiedendo anche O (n log n) tempo.


Question: La classificazione delle risorse dipende dalla determinazione del limite superiore e inferiore di tempo minimo richiesto da che cosa?

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

Answer: l' algoritmo più efficiente

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto <hl> dal l' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. <hl> La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dal<hl> l' algoritmo più efficiente <hl> per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

dal <hl> l' algoritmo più efficiente <hl> per risolvere un dato problema.


Question: L' analisi di uno specifico algoritmo è tipicamente assegnata a quale campo della scienza computazionale?

Answer: analisi degli algoritmi

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. <hl> L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi . <hl> Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di <hl> analisi degli algoritmi <hl>. Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di <hl> analisi degli algoritmi <hl> .


Question: Quale limite temporale è più difficile da stabilire?

Answer: limiti inferiori

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare <hl> i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. <hl> La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i <hl> limiti inferiori <hl> è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).


Question: Un algoritmo specifico che dimostra T (n) rappresenta quale misura della complessità temporale?

Answer: superiore

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. <hl> Per mostrare un T (n) superiore legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). <hl> Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).

Per classificare il tempo di calcolo (o risorse simili, come ad esempio il consumo di spazio), si è interessati a provare limiti superiori e inferiori sul tempo minimo richiesto dall' algoritmo più efficiente per risolvere un dato problema. La complessità di un algoritmo è solitamente considerata la sua complessità nel caso peggiore, a meno che non sia diversamente specificato. L' analisi di un particolare algoritmo rientra nel campo di analisi degli algoritmi. Per mostrare un T (n) <hl> superiore <hl> legato alla complessità temporale di un problema, è sufficiente mostrare che esiste un particolare algoritmo con al massimo il tempo di esecuzione T (n). Tuttavia, provare i limiti inferiori è molto più difficile, dal momento che i limiti inferiori fanno una dichiarazione su tutti gli algoritmi possibili che risolvono un dato problema. La frase "tutti gli algoritmi possibili" comprende non solo gli algoritmi oggi conosciuti, ma qualsiasi algoritmo che potrebbe essere scoperto in futuro. Per mostrare un limite inferiore di T (n) per un problema, è necessario mostrare che nessun algoritmo può avere una complessità di tempo inferiore a T (n).


Question: Quale espressione viene generalmente utilizzata per trasmettere i limiti superiori o inferiori?

I limiti superiore e inferiore sono solitamente indicati utilizzando la notazione O grande, che nasconde fattori costanti e termini più piccoli. Ciò rende i limiti indipendenti dai dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato. Per esempio, se T (n) = 7n2 + 15n + 40, in notazione O grande si scrive T (n) = O (n) = O (n2).

Answer: notazione O grande

<hl> I limiti superiore e inferiore sono solitamente indicati utilizzando la notazione O grande , <hl> che nasconde fattori costanti e termini più piccoli. Ciò rende i limiti indipendenti dai dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato. Per esempio, se T (n) = 7n2 + 15n + 40, in notazione O grande si scrive T (n) = O (n) = O (n2).

I limiti superiore e inferiore sono solitamente indicati utilizzando la <hl> notazione O grande <hl>, che nasconde fattori costanti e termini più piccoli. Ciò rende i limiti indipendenti dai dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato. Per esempio, se T (n) = 7n2 + 15n + 40, in notazione O grande si scrive T (n) = O (n) = O (n2).

I limiti superiore e inferiore sono solitamente indicati utilizzando la <hl> notazione O grande <hl> ,


Question: Big O notazione fornisce autonomia ai limiti superiore e inferiore con relazione a che cosa?

Answer: dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato

I limiti superiore e inferiore sono solitamente indicati utilizzando la notazione O grande, che nasconde fattori costanti e termini più piccoli. Ciò rende i limiti indipendenti <hl> dai dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato . <hl> Per esempio, se T (n) = 7n2 + 15n + 40, in notazione O grande si scrive T (n) = O (n) = O (n2).

I limiti superiore e inferiore sono solitamente indicati utilizzando la notazione O grande, che nasconde fattori costanti e termini più piccoli. Ciò rende i limiti indipendenti dai <hl> dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato <hl>. Per esempio, se T (n) = 7n2 + 15n + 40, in notazione O grande si scrive T (n) = O (n) = O (n2).

dai <hl> dettagli specifici del modello di calcolo utilizzato <hl> .


Question: La difficoltà di stabilire un framework per classi complesse può essere causata da quale variabile?

Certo, alcune classi di complessità hanno definizioni complicate che non si inseriscono in questo quadro. Quindi, una classe di complessità tipica ha una definizione come le seguenti: classi di complessità.

Answer: definizioni complicate

<hl> Certo, alcune classi di complessità hanno definizioni complicate che non si inseriscono in questo quadro. <hl> Quindi, una classe di complessità tipica ha una definizione come le seguenti: classi di complessità.

Certo, alcune classi di complessità hanno <hl> definizioni complicate <hl> che non si inseriscono in questo quadro. Quindi, una classe di complessità tipica ha una definizione come le seguenti: classi di complessità.


Question: Il delimitazione concreta del tempo di calcolo produce spesso classi di complessità in funzione di ciò?

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Answer: modello di macchina scelto

<hl> Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto . <hl> Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal <hl> modello di macchina scelto <hl>. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal <hl> modello di macchina scelto <hl> .


Question: Una macchina Turing multifascia richiede che tipo di tempo per una soluzione?

Answer: tempo lineare

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta <hl> in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. <hl> Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in <hl> tempo lineare <hl> su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.


Question: Quale tesi specifica che in un modello computazionale esiste una relazione polinomiale nel tempo?

Answer: Cobham-Edmonds

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi <hl> di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). <hl> Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di <hl> Cobham-Edmonds <hl> afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità P, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.


Question: Problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing pur mantenendo l' aderenza al tempo polinomio appartengono a quale classe?

Answer: P

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). <hl> Questo costituisce la base per la classe di complessità P , <hl> che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Tuttavia, il fatto di limitare il tempo di calcolo per alcune funzioni concrete f (n) produce spesso classi di complessità che dipendono dal modello di macchina scelto. Ad esempio, la lingua {xx | x è qualsiasi stringa binaria} può essere risolta in tempo lineare su una macchina Turing multifascia, ma richiede necessariamente un tempo quadratico nel modello di macchina Turing monotappo. Se permettiamo variazioni polinomiali nel tempo di esecuzione, la tesi di Cobham-Edmonds afferma che "le complessità temporali in qualsiasi modello di calcolo ragionevole e generale sono polinomialmente correlate" (Goldreich 2008, Capitolo 1.2). Questo costituisce la base per la classe di complessità <hl> P <hl>, che è l' insieme dei problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica Turing entro il tempo polinomio. La serie di problemi di funzionamento corrispondenti è FP.

Questo costituisce la base per la classe di complessità <hl> P <hl> ,


Question: Quali sono i due esempi di misurazioni che sono vincolati all' interno degli algoritmi per stabilire classi di complessità?

Molte importanti classi di complessità possono essere definite delimitando il tempo o lo spazio utilizzato dall' algoritmo. Alcune importanti classi di complessità di problemi decisionali definiti in questo modo sono le seguenti: tempo o spazio.

Answer: tempo o spazio

Molte importanti classi di complessità possono essere definite delimitando il tempo o lo spazio utilizzato dall' algoritmo. <hl> Alcune importanti classi di complessità di problemi decisionali definiti in questo modo sono le seguenti: tempo o spazio . <hl>

Molte importanti classi di complessità possono essere definite delimitando il tempo o lo spazio utilizzato dall' algoritmo. Alcune importanti classi di complessità di problemi decisionali definiti in questo modo sono le seguenti: <hl> tempo o spazio <hl>.

Alcune importanti classi di complessità di problemi decisionali definiti in questo modo sono le seguenti: <hl> tempo o spazio <hl> .


Question: I limiti del tempo e dello spazio o misure simili sono spesso utilizzati dagli algoritmi per definire cosa?

Answer: classi di complessità

<hl> Molte importanti classi di complessità possono essere definite delimitando il tempo o lo spazio utilizzato dall' algoritmo. <hl> Alcune importanti classi di complessità di problemi decisionali definiti in questo modo sono le seguenti: tempo o spazio.

Molte importanti <hl> classi di complessità <hl> possono essere definite delimitando il tempo o lo spazio utilizzato dall' algoritmo. Alcune importanti classi di complessità di problemi decisionali definiti in questo modo sono le seguenti: tempo o spazio.


Question: Quali sono i tre esempi di classi di complessità associate alle definizioni stabilite dalle macchine probabilistiche Turing?

Altre classi di complessità importanti includono BPP, ZPP e RP, che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; AC e NC, che sono definiti utilizzando circuiti booleani; e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. #P è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.

Answer: BPP, ZPP e RP

<hl> Altre classi di complessità importanti includono BPP, ZPP e RP , <hl> che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; AC e NC, che sono definiti utilizzando circuiti booleani; e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. #P è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.

Altre classi di complessità importanti includono <hl> BPP, ZPP e RP <hl>, che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; AC e NC, che sono definiti utilizzando circuiti booleani; e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. #P è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.

Altre classi di complessità importanti includono <hl> BPP, ZPP e RP <hl> ,


Question: AC e NC sono classi di complessità tipicamente associate a quale tipo di circuito?

Answer: circuiti booleani;

Altre classi di complessità importanti includono BPP, ZPP e RP, che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; <hl> AC e NC, che sono definiti utilizzando circuiti booleani; e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. <hl> #P è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.

Altre classi di complessità importanti includono BPP, ZPP e RP, che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; AC e NC, che sono definiti utilizzando <hl> circuiti booleani; <hl> e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. #P è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.


Question: Qual è l' espressione usata per rappresentare una classe complessa di problemi di conteggio?

Answer: #P

Altre classi di complessità importanti includono BPP, ZPP e RP, che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; AC e NC, che sono definiti utilizzando circuiti booleani; e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. <hl> #P è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). <hl> Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.

Altre classi di complessità importanti includono BPP, ZPP e RP, che sono definiti utilizzando macchine probabilistiche Turing; AC e NC, che sono definiti utilizzando circuiti booleani; e BQP e QMA, che sono definiti utilizzando macchine quantistiche Turing. <hl> #P <hl> è un' importante classe di complessità dei problemi di conteggio (non problemi decisionali). Classi come IP e AM sono definite utilizzando sistemi di prova interattiva. TUTTI sono la classe di tutti i problemi decisionali.


Question: Le risorse sono limitate da teoremi gerarchici per produrre cosa?

Per le classi di complessità così definite, è auspicabile dimostrare che allentando i requisiti sui tempi di calcolo (diciamo) si definisce un insieme più ampio di problemi. In particolare, sebbene il DTIME (n) sia contenuto nel DTIME (n2), sarebbe interessante sapere se l' inclusione è rigorosa. Per le esigenze di tempo e spazio, la risposta a tali domande è data rispettivamente dai teoremi di gerarchia temporale e spaziale. Si chiamano teoremi gerarchici perchè inducono una corretta gerarchia sulle classi definite limitando le rispettive risorse. Così ci sono coppie di classi di complessità tali che una è adeguatamente inclusa nell' altra. Dopo aver dedotto tali inclusioni set corretto, possiamo procedere a fare dichiarazioni quantitative su quanto più tempo o spazio aggiuntivo è necessario per aumentare il numero di problemi che possono essere risolti.

Answer: una corretta gerarchia sulle classi definite

Per le classi di complessità così definite, è auspicabile dimostrare che allentando i requisiti sui tempi di calcolo (diciamo) si definisce un insieme più ampio di problemi. In particolare, sebbene il DTIME (n) sia contenuto nel DTIME (n2), sarebbe interessante sapere se l' inclusione è rigorosa. Per le esigenze di tempo e spazio, la risposta a tali domande è data rispettivamente dai teoremi di gerarchia temporale e spaziale. <hl> Si chiamano teoremi gerarchici perchè inducono una corretta gerarchia sulle classi definite limitando le rispettive risorse. <hl> Così ci sono coppie di classi di complessità tali che una è adeguatamente inclusa nell' altra. Dopo aver dedotto tali inclusioni set corretto, possiamo procedere a fare dichiarazioni quantitative su quanto più tempo o spazio aggiuntivo è necessario per aumentare il numero di problemi che possono essere risolti.

Per le classi di complessità così definite, è auspicabile dimostrare che allentando i requisiti sui tempi di calcolo (diciamo) si definisce un insieme più ampio di problemi. In particolare, sebbene il DTIME (n) sia contenuto nel DTIME (n2), sarebbe interessante sapere se l' inclusione è rigorosa. Per le esigenze di tempo e spazio, la risposta a tali domande è data rispettivamente dai teoremi di gerarchia temporale e spaziale. Si chiamano teoremi gerarchici perchè inducono <hl> una corretta gerarchia sulle classi definite <hl> limitando le rispettive risorse. Così ci sono coppie di classi di complessità tali che una è adeguatamente inclusa nell' altra. Dopo aver dedotto tali inclusioni set corretto, possiamo procedere a fare dichiarazioni quantitative su quanto più tempo o spazio aggiuntivo è necessario per aumentare il numero di problemi che possono essere risolti.


Question: Che tipo di dichiarazione viene fatta nel tentativo di stabilire i requisiti di tempo e spazio necessari per migliorare il numero definitivo di problemi risolti?

Answer: dichiarazioni quantitative

Per le classi di complessità così definite, è auspicabile dimostrare che allentando i requisiti sui tempi di calcolo (diciamo) si definisce un insieme più ampio di problemi. In particolare, sebbene il DTIME (n) sia contenuto nel DTIME (n2), sarebbe interessante sapere se l' inclusione è rigorosa. Per le esigenze di tempo e spazio, la risposta a tali domande è data rispettivamente dai teoremi di gerarchia temporale e spaziale. Si chiamano teoremi gerarchici perchè inducono una corretta gerarchia sulle classi definite limitando le rispettive risorse. Così ci sono coppie di classi di complessità tali che una è adeguatamente inclusa nell' altra. <hl> Dopo aver dedotto tali inclusioni set corretto, possiamo procedere a fare dichiarazioni quantitative su quanto più tempo o spazio aggiuntivo è necessario per aumentare il numero di problemi che possono essere risolti. <hl>

Per le classi di complessità così definite, è auspicabile dimostrare che allentando i requisiti sui tempi di calcolo (diciamo) si definisce un insieme più ampio di problemi. In particolare, sebbene il DTIME (n) sia contenuto nel DTIME (n2), sarebbe interessante sapere se l' inclusione è rigorosa. Per le esigenze di tempo e spazio, la risposta a tali domande è data rispettivamente dai teoremi di gerarchia temporale e spaziale. Si chiamano teoremi gerarchici perchè inducono una corretta gerarchia sulle classi definite limitando le rispettive risorse. Così ci sono coppie di classi di complessità tali che una è adeguatamente inclusa nell' altra. Dopo aver dedotto tali inclusioni set corretto, possiamo procedere a fare <hl> dichiarazioni quantitative <hl> su quanto più tempo o spazio aggiuntivo è necessario per aumentare il numero di problemi che possono essere risolti.


Question: Qual è la base per i risultati della separazione all' interno delle classi di complessità?

I teoremi di gerarchia temporale e spaziale costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto in EXPTIME, e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in PSPACE.

Answer: teoremi di gerarchia temporale e spaziale

<hl> I teoremi di gerarchia temporale e spaziale costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. <hl> Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto in EXPTIME, e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in PSPACE.

I <hl> teoremi di gerarchia temporale e spaziale <hl> costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto in EXPTIME, e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in PSPACE.


Question: Qual è la responsabilità di vincolare P secondo il teorema della gerarchia temporale?

Answer: EXPTIME

I teoremi di gerarchia temporale e spaziale costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto <hl> in EXPTIME , e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in PSPACE. <hl>

I teoremi di gerarchia temporale e spaziale costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto in <hl> EXPTIME <hl>, e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in PSPACE.

in <hl> EXPTIME <hl> , e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in PSPACE.


Question: All' interno di quale variabile L è vincolata secondo il teorema della gerarchia spaziale?

Answer: PSPACE

in PSPACE .

I teoremi di gerarchia temporale e spaziale costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto in EXPTIME, e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto <hl> in PSPACE . <hl>

I teoremi di gerarchia temporale e spaziale costituiscono la base per la maggior parte dei risultati di separazione delle classi di complessità. Per esempio, il teorema della gerarchia temporale ci dice che P è strettamente contenuto in EXPTIME, e il teorema della gerarchia spaziale ci dice che L è strettamente contenuto in <hl> PSPACE <hl>.


Question: Quale concetto viene spesso utilizzato per definire le classi di complessità?

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto di riduzione. Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X si riduce a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin e la complessità delle riduzioni, come le riduzioni polinomiali o log-space.

Answer: riduzione

di riduzione .

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto <hl> di riduzione . <hl> Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X si riduce a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin e la complessità delle riduzioni, come le riduzioni polinomiali o log-space.

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto di <hl> riduzione <hl>. Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X si riduce a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin e la complessità delle riduzioni, come le riduzioni polinomiali o log-space.


Question: In base alla riduzione, se X e Y possono essere risolti con lo stesso algoritmo, allora X esegue quale funzione in relazione a Y?

Answer: riduce

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto di riduzione. Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X <hl> si riduce a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin e la complessità delle riduzioni, come le riduzioni polinomiali o log-space. <hl>

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto di riduzione. Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X si <hl> riduce <hl> a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin e la complessità delle riduzioni, come le riduzioni polinomiali o log-space.


Question: La riduzione del tempo polinomio è un esempio di cosa?

Answer: la complessità delle riduzioni

e la complessità delle riduzioni ,

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto di riduzione. Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X si riduce a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin <hl> e la complessità delle riduzioni , <hl> come le riduzioni polinomiali o log-space.

Molte classi di complessità sono definite utilizzando il concetto di riduzione. Una riduzione è una trasformazione di un problema in un altro. Esso coglie la nozione informale di problema almeno altrettanto difficile quanto un altro. Per esempio, se un problema X può essere risolto utilizzando un algoritmo per Y, X non è più difficile di Y e diciamo che X si riduce a Y. Esistono molti tipi diversi di riduzioni, basate sul metodo di riduzione, come le riduzioni Cook, Karp e Levin e <hl> la complessità delle riduzioni <hl>, come le riduzioni polinomiali o log-space.

e <hl> la complessità delle riduzioni <hl> ,


Question: Qual è il tipo di riduzione più frequente?

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

Answer: tempo polinomio

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. <hl> Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio . <hl> Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede <hl> tempo polinomio <hl>. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

Ciò significa che il processo di riduzione richiede <hl> tempo polinomio <hl> .


Question: Quale misura del tempo viene utilizzata nella riduzione del tempo polinomio?

Answer: tempo polinomio

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. <hl> Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio . <hl> Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede <hl> tempo polinomio <hl>. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

Ciò significa che il processo di riduzione richiede <hl> tempo polinomio <hl> .


Question: Che cosa avrebbe bisogno di rimanere costante in un algoritmo di moltiplicazione per produrre lo stesso risultato sia moltiplicando che squadrando due interi?

Answer: input

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. <hl> In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. <hl> Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso <hl> input <hl> ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di moltiplicazione. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.


Question: Secondo il polinomio la quadratura della riduzione del tempo può essere logicamente ridotta a che cosa?

Answer: moltiplicazione

di moltiplicazione .

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo <hl> di moltiplicazione . <hl> Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.

La riduzione più comunemente utilizzata è una riduzione polinomiale del tempo. Ciò significa che il processo di riduzione richiede tempo polinomio. Ad esempio, il problema di squadrare un intero può essere ridotto al problema di moltiplicare due interi. Questo significa che un algoritmo per moltiplicare due interi può essere utilizzato per squadrare un intero. In effetti, questo può essere fatto dando lo stesso input ad entrambi gli ingressi dell' algoritmo di <hl> moltiplicazione <hl>. Vediamo così che la quadratura non è più difficile della moltiplicazione, poichè la quadratura può essere ridotta a moltiplicazione.


Question: Che cosa creerebbe un conflitto tra il problema X e il problema C nel contesto della riduzione?

Questo motiva il concetto di problema difficile per una classe di complessità. Un problema X è difficile per una classe di problemi C se ogni problema in C può essere ridotto a X. Quindi nessun problema in C è più difficile di X, dato che un algoritmo per X ci permette di risolvere qualsiasi problema in C. Naturalmente, la nozione di problemi difficili dipende dal tipo di riduzione utilizzato. Per le classi di complessità superiori a P, vengono comunemente utilizzate riduzioni polinomiali. In particolare, l' insieme dei problemi che sono difficili per NP è l' insieme dei problemi duri per NP.

Answer: se ogni problema in C può essere ridotto a X

Questo motiva il concetto di problema difficile per una classe di complessità. <hl> Un problema X è difficile per una classe di problemi C se ogni problema in C può essere ridotto a X . <hl> Quindi nessun problema in C è più difficile di X, dato che un algoritmo per X ci permette di risolvere qualsiasi problema in C. Naturalmente, la nozione di problemi difficili dipende dal tipo di riduzione utilizzato. Per le classi di complessità superiori a P, vengono comunemente utilizzate riduzioni polinomiali. In particolare, l' insieme dei problemi che sono difficili per NP è l' insieme dei problemi duri per NP.

Questo motiva il concetto di problema difficile per una classe di complessità. Un problema X è difficile per una classe di problemi C <hl> se ogni problema in C può essere ridotto a X <hl>. Quindi nessun problema in C è più difficile di X, dato che un algoritmo per X ci permette di risolvere qualsiasi problema in C. Naturalmente, la nozione di problemi difficili dipende dal tipo di riduzione utilizzato. Per le classi di complessità superiori a P, vengono comunemente utilizzate riduzioni polinomiali. In particolare, l' insieme dei problemi che sono difficili per NP è l' insieme dei problemi duri per NP.

Un problema X è difficile per una classe di problemi C <hl> se ogni problema in C può essere ridotto a X <hl> .


Question: Un algoritmo per X che si riduce a C ci farebbe fare cosa?

Answer: risolvere qualsiasi problema in C

Questo motiva il concetto di problema difficile per una classe di complessità. <hl> Un problema X è difficile per una classe di problemi C se ogni problema in C può essere ridotto a X. Quindi nessun problema in C è più difficile di X, dato che un algoritmo per X ci permette di risolvere qualsiasi problema in C . <hl> Naturalmente, la nozione di problemi difficili dipende dal tipo di riduzione utilizzato. Per le classi di complessità superiori a P, vengono comunemente utilizzate riduzioni polinomiali. In particolare, l' insieme dei problemi che sono difficili per NP è l' insieme dei problemi duri per NP.

Questo motiva il concetto di problema difficile per una classe di complessità. Un problema X è difficile per una classe di problemi C se ogni problema in C può essere ridotto a X. Quindi nessun problema in C è più difficile di X, dato che un algoritmo per X ci permette di <hl> risolvere qualsiasi problema in C <hl>. Naturalmente, la nozione di problemi difficili dipende dal tipo di riduzione utilizzato. Per le classi di complessità superiori a P, vengono comunemente utilizzate riduzioni polinomiali. In particolare, l' insieme dei problemi che sono difficili per NP è l' insieme dei problemi duri per NP.

Un problema X è difficile per una classe di problemi C se ogni problema in C può essere ridotto a X. Quindi nessun problema in C è più difficile di X, dato che un algoritmo per X ci permette di <hl> risolvere qualsiasi problema in C <hl> .


Question: NP completa problemi contengono la più bassa probabilità di essere situato in quale classe di problema?

Se un problema X è in C e difficile per C, allora X si dice che X è completo per C. Ciò significa che X è il problema più difficile in C. Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi NP-completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a? 1 darebbe una soluzione polinomiale tempo-polinomiale a. 2. Allo stesso modo, poichè tutti i problemi NP possono essere ridotti al set, trovare un problema NP-completo che può essere risolto nel tempo polinomiale significherebbe che P = NP.

Answer: NP

Se un problema X è in C e difficile per C, allora X si dice che X è completo per C. Ciò significa che X è il problema più difficile in C. <hl> Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi NP -completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a? <hl> 1 darebbe una soluzione polinomiale tempo-polinomiale a. 2. Allo stesso modo, poichè tutti i problemi NP possono essere ridotti al set, trovare un problema NP-completo che può essere risolto nel tempo polinomiale significherebbe che P = NP.

Se un problema X è in C e difficile per C, allora X si dice che X è completo per C. Ciò significa che X è il problema più difficile in C. Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi <hl> NP <hl>-completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a? 1 darebbe una soluzione polinomiale tempo-polinomiale a. 2. Allo stesso modo, poichè tutti i problemi NP possono essere ridotti al set, trovare un problema NP-completo che può essere risolto nel tempo polinomiale significherebbe che P = NP.

Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi <hl> NP <hl> -completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a?


Question: Se il tempo polinomio può essere utilizzato all' interno di un problema NP-completo, a cosa corrisponde il implicito P?

Answer: NP

Se un problema X è in C e difficile per C, allora X si dice che X è completo per C. Ciò significa che X è il problema più difficile in C. <hl> Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi NP -completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a? <hl> 1 darebbe una soluzione polinomiale tempo-polinomiale a. 2. Allo stesso modo, poichè tutti i problemi NP possono essere ridotti al set, trovare un problema NP-completo che può essere risolto nel tempo polinomiale significherebbe che P = NP.

Se un problema X è in C e difficile per C, allora X si dice che X è completo per C. Ciò significa che X è il problema più difficile in C. Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi <hl> NP <hl>-completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a? 1 darebbe una soluzione polinomiale tempo-polinomiale a. 2. Allo stesso modo, poichè tutti i problemi NP possono essere ridotti al set, trovare un problema NP-completo che può essere risolto nel tempo polinomiale significherebbe che P = NP.

Poichè molti problemi potrebbero essere altrettanto gravi, si potrebbe dire che X è uno dei problemi più gravi in C.) Così la classe di problemi <hl> NP <hl> -completa contiene i problemi più difficili in NP, nel senso che sono quelli più probabili non essere in P. Perchè il problema P = N Ciò è dovuto al fatto che una soluzione polinomio tempo-polinomiale a?


Question: Quale classe di complessità è caratterizzata da task computazionali e algoritmi efficienti?

La classe di complessità P è spesso vista come un' astrazione matematica che modella quei task computazionali che ammettono un algoritmo efficiente. Questa ipotesi è chiamata tesi di Cobham-Edmonds. La classe di complessità NP, invece, contiene molti problemi che la gente vorrebbe risolvere in modo efficiente, ma per i quali non è noto alcun algoritmo efficiente, come il problema della soddisfazione booleana, il problema del sentiero Hamiltonian e il problema della copertura dei vertici. Dal momento che le macchine deterministiche di Turing sono speciali macchine di Turing non deterministiche, si osserva facilmente che ogni problema in P appartiene anche alla classe NP.

Answer: P

La classe di complessità P

<hl> La classe di complessità P <hl> è spesso vista come un' astrazione matematica che modella quei task computazionali che ammettono un algoritmo efficiente. Questa ipotesi è chiamata tesi di Cobham-Edmonds. La classe di complessità NP, invece, contiene molti problemi che la gente vorrebbe risolvere in modo efficiente, ma per i quali non è noto alcun algoritmo efficiente, come il problema della soddisfazione booleana, il problema del sentiero Hamiltonian e il problema della copertura dei vertici. Dal momento che le macchine deterministiche di Turing sono speciali macchine di Turing non deterministiche, si osserva facilmente che ogni problema in P appartiene anche alla classe NP.

La classe di complessità <hl> P <hl> è spesso vista come un' astrazione matematica che modella quei task computazionali che ammettono un algoritmo efficiente. Questa ipotesi è chiamata tesi di Cobham-Edmonds. La classe di complessità NP, invece, contiene molti problemi che la gente vorrebbe risolvere in modo efficiente, ma per i quali non è noto alcun algoritmo efficiente, come il problema della soddisfazione booleana, il problema del sentiero Hamiltonian e il problema della copertura dei vertici. Dal momento che le macchine deterministiche di Turing sono speciali macchine di Turing non deterministiche, si osserva facilmente che ogni problema in P appartiene anche alla classe NP.


Question: Quale classe di complessità è comunemente caratterizzata da algoritmi sconosciuti per migliorare la solvabilità?

Answer: NP

La classe di complessità P è spesso vista come un' astrazione matematica che modella quei task computazionali che ammettono un algoritmo efficiente. Questa ipotesi è chiamata tesi di Cobham-Edmonds. <hl> La classe di complessità NP , invece, contiene molti problemi che la gente vorrebbe risolvere in modo efficiente, ma per i quali non è noto alcun algoritmo efficiente, come il problema della soddisfazione booleana, il problema del sentiero Hamiltonian e il problema della copertura dei vertici. <hl> Dal momento che le macchine deterministiche di Turing sono speciali macchine di Turing non deterministiche, si osserva facilmente che ogni problema in P appartiene anche alla classe NP.

La classe di complessità P è spesso vista come un' astrazione matematica che modella quei task computazionali che ammettono un algoritmo efficiente. Questa ipotesi è chiamata tesi di Cobham-Edmonds. La classe di complessità <hl> NP <hl>, invece, contiene molti problemi che la gente vorrebbe risolvere in modo efficiente, ma per i quali non è noto alcun algoritmo efficiente, come il problema della soddisfazione booleana, il problema del sentiero Hamiltonian e il problema della copertura dei vertici. Dal momento che le macchine deterministiche di Turing sono speciali macchine di Turing non deterministiche, si osserva facilmente che ogni problema in P appartiene anche alla classe NP.

La classe di complessità <hl> NP <hl> , invece, contiene molti problemi che la gente vorrebbe risolvere in modo efficiente, ma per i quali non è noto alcun algoritmo efficiente, come il problema della soddisfazione booleana, il problema del sentiero Hamiltonian e il problema della copertura dei vertici.


Question: Se alla fine si dimostrasse che P è uguale a NP, quale effetto avrebbe sull' efficienza dei problemi?

La questione se P equivale a P NP è una delle questioni aperte più importanti nell' informatica teorica a causa delle ampie implicazioni di una soluzione. Se la risposta è sì, si possono dimostrare che molti problemi importanti hanno soluzioni più efficienti. Questi includono vari tipi di problemi di programmazione integer nella ricerca sulle operazioni, molti problemi nella logistica, previsione della struttura proteica in biologia e la capacità di trovare prove formali di teoremi matematici puri. Il problema P contro NP è uno dei problemi del Premio del Millennio proposto dal Clay Mathematics Institute. C' è un premio di 1.000.000.000 di dollari per risolvere il problema.

Answer: soluzioni più efficienti

La questione se P equivale a P NP è una delle questioni aperte più importanti nell' informatica teorica a causa delle ampie implicazioni di una soluzione. <hl> Se la risposta è sì, si possono dimostrare che molti problemi importanti hanno soluzioni più efficienti . <hl> Questi includono vari tipi di problemi di programmazione integer nella ricerca sulle operazioni, molti problemi nella logistica, previsione della struttura proteica in biologia e la capacità di trovare prove formali di teoremi matematici puri. Il problema P contro NP è uno dei problemi del Premio del Millennio proposto dal Clay Mathematics Institute. C' è un premio di 1.000.000.000 di dollari per risolvere il problema.

La questione se P equivale a P NP è una delle questioni aperte più importanti nell' informatica teorica a causa delle ampie implicazioni di una soluzione. Se la risposta è sì, si possono dimostrare che molti problemi importanti hanno <hl> soluzioni più efficienti <hl>. Questi includono vari tipi di problemi di programmazione integer nella ricerca sulle operazioni, molti problemi nella logistica, previsione della struttura proteica in biologia e la capacità di trovare prove formali di teoremi matematici puri. Il problema P contro NP è uno dei problemi del Premio del Millennio proposto dal Clay Mathematics Institute. C' è un premio di 1.000.000.000 di dollari per risolvere il problema.

Se la risposta è sì, si possono dimostrare che molti problemi importanti hanno <hl> soluzioni più efficienti <hl> .