Domande taggate «complexity-theory»

Domande relative alla complessità (computazionale) della risoluzione dei problemi

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Analisi della complessità degli algoritmi sulle implementazioni del linguaggio di programmazione funzionale
Ho imparato oggi che l'analisi dell'algoritmo differisce in base al modello computazionale. È qualcosa a cui non ho mai pensato o sentito parlare. Un esempio che mi è stato illustrato, che lo ha ulteriormente illustrato, dall'utente @chi è stato: Ad esempio, considerare l'attività: dato restituisce . Nella RAM questo può …
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Se , allora ?
Se , allora ? Sto ponendo questa domanda perché, per altre classi non deterministiche, sembra che stabilisca sempre che sono uguali alle loro controparti deterministiche.P=NPP=NP\mathbf{P} = \mathbf{NP}L=NLL=NL\mathbf{L} = \mathbf{NL}P=NPP=NP\mathbf{P} = \mathbf{NP}
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Complessità per trovare una palla che massimizzi il numero di punti che vi si trovano
x1,…,xn∈R2x1,…,xn∈R2x_1, \ldots, x_n \in \mathbb{R}^2rrrrrr∑ni=11∥x−xi∥≤r∑i=1n1‖x−xi‖≤r\sum_{i=1}^n \mathbb{1}_{\|x - x_i\| \leq r} Un algoritmo di forza bruta sarebbe quello di andare oltre ogni punto e contare il numero di punti che sono a distanza inferiore a . Ciò darebbe una complessità di .rrrO(n2)O(n2)\mathcal{O}(n^2) C'è un approccio migliore?
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Sarebbe
Se la gerarchia crolla al secondo livello (dal teorema di Karp-Lipton). Ma che dire di e ?RP=NPRP=NP\sf RP = NPNPNP\sf NPcoNPcoNP\sf coNP Ho provato a dimostrare che è contenuto in (l'altra direzione è banale se ) ma senza risultati, e non sono nemmeno sicuro che sia vero.BPPBPP\sf BPPNPNP\sf NPRP=NPRP=NP\sf RP …
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