タグ付けされた質問 「terminology」

特定の概念をどのように理解する必要があるか、および表記法の規則についての質問。

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、、 -completeおよび -hard の定義は何ですか?
私はコンピューティングと複雑性についてのコースを受講しており、これらの用語の意味を理解することができません。 私が知っているのは、NPがNP完全のサブセットであり、NP完全のサブセットであるということだけですが、それらが実際に何を意味するのかわかりません。Wikipediaは、説明がまだ高すぎるため、あまり役に立ちません。

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使用する時間の複雑さの分析の表記をどのように知るのですか?
ほとんどの入門アルゴリズムクラスでは、(Big O)やような表記法が導入されており、学生は通常、これらのいずれかを使用して時間の複雑さを見つけることを学びます。OOOΘΘ\Theta ただし、、およびなどの他の表記法があります。ある表記法が別の表記法よりも望ましい特定のシナリオはありますか?oooΩΩ\Omegaωω\omega

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画像サイズの単位がPixel²ではないのはなぜですか?
長方形の面積を計算する場合、高さと幅を掛けて単位を二乗するだけです。例:5cm * 10cm =50cm² 対照的に、画像のサイズを計算する場合、高さと幅も乗算しますが、乗算する前の高さと幅の単位であった単位-ピクセル-を取得します。例:実際に計算するのは次のとおりです。3840ピクセル* 2160ピクセル= 8294400ピクセル 私が期待するのは:3840ピクセル* 2160ピクセル= 8294400ピクセル² ピクセルを乗算する単位が二乗されないのはなぜですか?


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コインダクションとは何ですか?
(構造)誘導について聞いたことがあります。小さい構造から有限構造を構築することができ、そのような構造について推論するための証明原則を提供します。アイデアは十分に明確です。 しかし、コインダクションはどうですか?どのように機能しますか?無限の構造について決定的なことをどのように言えますか? 対処する(少なくとも)2つの角度があります。すなわち、物事を定義する方法として、また証明技術としての共誘導です。 コインダクションを証明技術として考えると、コインダクションとバイシミュレーションの関係は何ですか?

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分散コンピューティングと並列コンピューティング
私はよく人々が並列コンピューティングと分散コンピューティングについて話しているのを聞きますが、2の間に明確な境界はないという印象を受けており、人々はそれをかなり簡単に混同する傾向がありますが、それは非常に異なると信じています: 並列計算は、マルチスレッド、または単一のCPUを最大限に活用する方法により密接に結合されています。 分散コンピューティングとは、分割と征服の概念を指し、異なるマシンでサブタスクを実行し、結果をマージします。 ただし、ビッグデータ時代に踏み込んだため、その違いは確かに失われつつあり、今日のほとんどのシステムは並列コンピューティングと分散コンピューティングの組み合わせを使用しています。 私が日々の仕事で使用している例は、Map / Reduceパラダイムを備えたHadoopです。これは、異なるマシンでタスクを実行するワーカーを備えた明確な分散システムですが、並列コンピューティングで各マシンを最大限に活用します。 今日の世界でどのように区別するのか、そして並列コンピューティングについてまだ話せるのか、それとも明確な区別がないのかを理解するためのアドバイスをもらいたいと思います。私にとっては、分散コンピューティングは過去数年で大きく成長したように見えますが、並列コンピューティングは停滞しているようです。これはおそらく、並列化よりも計算の分散について多くの話を聞く理由を説明できるでしょう。

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依存型と改良型
誰かが依存型と絞り込み型の違いを説明できますか?私が理解しているように、絞り込み型には、述語を満たす型のすべての値が含まれます。それらを区別する依存型の機能はありますか? それが役立つ場合、Liquid Haskellプロジェクトを介して洗練された型、CoqおよびAgdaを介して依存型に出会いました。とはいえ、私は理論がどのように異なるかについての説明を探しています。

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なぜ多項式時間が「効率的」と呼ばれるのですか?
コンピューターサイエンスで、せいぜい多項式の複雑さが効率的であると見なされるのはなぜですか? 実際のアプリケーション(a)では、複雑さアルゴリズムは時間内に実行されるアルゴリズム、たとえばn 80よりもはるかに高速ですが、前者は非効率であると見なされ、後者は効率的です。ロジックはどこですか?!nlognnlog⁡nn^{\log n}n80n80n^{80} (a)たとえば、宇宙の原子数は約と仮定します。1080108010^{80}


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並列プログラミングと並行プログラミングの違いは?
並行プログラミングを見るとき、2つの用語、つまり並行と並列が一般的に使用されます。 また、一部のプログラミング言語は、Javaなどの並列プログラミングのサポートを明確に主張しています。 これは、並列プログラミングと並行プログラミングが実際に異なることを意味しますか?

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O(n log n)で記述される関数のクラスの名前は何ですか?
「ビッグO」では、一般的な表記法に共通の名前が付けられています(「ああ、一定の要素がある」と言う代わりに)。 O(1)は「定数」です O(log n)は「対数」です O(n)は「線形」です O(n ^ 2)は「二次」です O(n * log n)は??? それは単に「n log n」ですか、それとも上記のような特別な名前を持っていますか?

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アルゴリズム、言語、問題の違いは何ですか?
このサイトでは、人々はしばしば「アルゴリズム」と「問題」を混乱させるために他の人を修正するようです。これらの違いは何ですか?アルゴリズムを検討し、問題を検討する時期を知るにはどうすればよいですか?そして、これらは形式言語理論における言語の概念とどのように関係していますか?

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コンピューターサイエンスの定義は何ですか?また、コンピューターサイエンス内の科学とは何ですか?
私はコンピューターサイエンスの理学士号を追求していますが、その初期段階にあり、追求するのが学問的で職業上の柔軟性のある教育のように思えるので、自分の選択に満足していると確信しています。 そうは言っても、コンピュータサイエンスが学界、民間部門、および「コンピューターサイエンス」の実際の「科学」に関して実際に何であるかについては、さまざまな定義があるようです。コンピュータサイエンスの教育を適用できるものの幅、および最終的にはコンピュータサイエンス内の人々が追求したさまざまなパスについて。

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「ハッシュ」とは何ですか(そして正確に)?
私は「ハッシュ」という言葉が、さまざまな意味を持つさまざまなコンテキスト(すべてコンピューティングの世界の中で)で使用されていることを聞いたことがあります。たとえば、「Pythonを学ぶ」という本の辞書の章では、「Pythonは「dicts」と呼びます。他の言語は「hashes」と呼びます」と言われています。 この単語の他の一般的な使用法は、暗号化に関連しています。私はまた、「ハッシュ」という言葉を高レベルのプログラミング内の特定の機能として使用している人々の声を聞いています(読みました)。 それで、それは正確に何ですか? (時間と知識のある)誰もが「ハッシュ(またはハッシュ)」の核心を親切に説明できますか?

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ライスの定理が当惑
要約:ライスの定理によれば、すべては不可能です。それでも、私はこの不可能と思われることを常にやっています! もちろん、ライスの定理は単に「すべては不可能」とは言いません。「コンピュータープログラムのすべての特性は計算不可能です。」 (ヘアを分割したい場合は、すべての「重要な」プロパティ。つまり、すべてのプログラムが所有する、またはプログラムが所有しないプロパティは、簡単に計算できます。しかし、他のプロパティは計算できません。) それは定理が言うこと、または言うように見えます。そして、おそらく非常に多くの非常に賢い人々がこの定理の正しさを慎重に検証したでしょう。しかし、ロジックを完全に無視しているようです!計算するのは簡単なプログラムの多くのプロパティがあります!! 例えば: 停止する前にプログラムは何ステップ実行しますか?この数が有限であるか無限であるかを決定することは、計算できないホールティング問題です。この数が有限のより大きいか小さいかを判断するのは簡単です!プログラムを最大ステップ実行し、停止するかどうかを確認します。簡単!nnnnnnn 同様に、プログラムは最初の回実行ステップでユニットより多いまたは少ないメモリを使用しますか?簡単に計算できます。mnnnmmm プログラムのテキストはという名前の変数に言及していますか?些細なテキスト分析で答えが明らかになります。kkk プログラムはコマンド呼び出しますか?再度、そのコマンド名を探してプログラムテキストをスキャンします。σσ\sigma 計算できないように見えるプロパティもたくさんあります。たとえば、プログラムの完全な実行は何回追加されますか?まあ、それはプログラムが実行するステップ数を尋ねることとほぼ同じです。これは実質的に停止の問題です。しかし、非常に簡単に計算できるプログラムプロパティが大量にあるようです。それでも、ライスの定理は、それらのいずれも計算可能ではないと主張します。 ここに何が欠けていますか?

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