Forse questo è abbastanza semplice ma ho qualche problema per ottenere questa riduzione. Voglio ridurre la somma del sottoinsieme in partizione ma in questo momento non vedo la relazione! È possibile ridurre questo problema usando una riduzione del Levin? Se non capisci, scrivi per chiarimenti!
Il logaritmo discreto è la stessa come trovare in , in una , c , e N .a b = c mod N a c Nbbbab=cmodNab=cmodNa^b=c \bmod NaaacccNNN Mi chiedo in quali gruppi di complessità (es. Per computer classici e quantistici) ci sia e quali approcci (es. Algoritmi) siano i …
Ho avuto problemi ad accettare la visione teorica della complessità di "risolto in modo efficiente dall'algoritmo parallelo" che è data dalla classe NC : NC è la classe di problemi che possono essere risolti da un algoritmo parallelo nel tempo su processori con .p ( n ) ∈ O ( …
Ci sono problemi in che hanno algoritmi randomizzati che limiti inferiori sugli algoritmi deterministici? Più concretamente, conosciamo qualche per cui ? Qui \ mathsf {PTIME} (f (n)) indica l'insieme di lingue decidibili da una TM randomizzata con errore a limite costante (uno o due lati) nei passaggi f (n) .PP\mathsf{P}kkkDTIME(nk)⊊PTIME(nk)DTIME(nk)⊊PTIME(nk)\mathsf{DTIME}(n^k) …
Vorrei iniziare osservando che si tratta di un problema di compiti a casa, si prega di fornire solo consigli e osservazioni correlate, NESSUN RISPOSTA DIRETTA per favore . Detto questo, ecco il problema che sto esaminando: Let MEZZA CLIQUE = { | è un grafico non orientato con un sottografo …
Come posso dimostrare che la conversione da CNF a DNF è NP-Hard? Non sto chiedendo una risposta, solo alcuni suggerimenti su come procedere per dimostrarlo.
Secondo Immerman , la classe di complessità associata alle query SQL è esattamente la classe delle query sicure in Q(FO(COUNT))Q(FO(COUNT))\mathsf{Q(FO(COUNT))} (query del primo ordine più operatore di conteggio): SQL acquisisce query sicure. (In altre parole, tutte le query SQL presentano una complessità in Q(FO(COUNT))Q(FO(COUNT))\mathsf{Q(FO(COUNT))} e tutti i problemi in Q(FO(COUNT))Q(FO(COUNT))\mathsf{Q(FO(COUNT))} …
Considera due possibilità per il problema P vs. NP: P = NP e P ≠≠\neq NP. Lascia che Q sia uno dei noti problemi NP-difficili. Per dimostrare P = NP, dobbiamo progettare un singolo algoritmo temporale polinomiale A per Q e dimostrare che A risolve correttamente Q. Per dimostrare P …
Molte volte se le complessità hanno costanti come 3n, trascuriamo questa costante e diciamo O (n) e non O (3n). Non riesco a capire come possiamo trascurare questo cambiamento di tre volte? Alcune cose variano 3 volte più rapidamente di altre! Perché trascuriamo questo fatto?
Nella moltiplicazione matrice di Strassen, affermiamo uno strano (almeno per me) fatto che la moltiplicazione matrice di due 2 x 2 richiede 7 moltiplicazioni. Domanda: come dimostrare l'impossibilità di moltiplicare due matrici 2 x 2 in 6 moltiplicazioni? Si noti che le matrici sono al di sopra dei numeri interi.
Sto studiando la complessità computazionale e mi chiedevo perché i problemi NP-Complete (NPC) siano una classe importante. Trovo ovvio perché siamo interessati a mostrare che un dato problema NP è NP-difficile. Comprendo anche la definizione di NPC e che mostrare un determinato problema decisionale è NP-difficile, sapendo che è in …
Sto cercando esempi di problemi che hanno un limite inferiore di ) per l'ingresso x .Ω ( | x |2Ω(|x|2\Omega(|x|^2Xxx Il problema deve avere le seguenti proprietà: prova di runtime per qualsiasi algoritmo - la prima priorità è di avere l'argomento limite inferiore il più semplice possibile.Ω ( n2)Ω(n2)\Omega(n^2) algoritmo, …
Nell'articolo Complexity of the Frobenius Problem di Ramírez-Alfonsín, è stato dimostrato che un problema era NP-completo utilizzando le riduzioni di Turing. È possibile? Come esattamente? Pensavo che ciò fosse possibile solo in tempi polinomiali con una riduzione. Ci sono riferimenti a riguardo? Esistono due diverse nozioni di durezza NP, anche …
Per ogni funzione calcolabile esiste un problema che può essere risolto al meglio in tempo di oppure esiste una funzione calcolabile tale che ogni problema che può essere risolto in può anche essere risolto in tempo?Θ ( f ( n ) ) f O ( f ( n ) ) …
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