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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が多項式でも指数関数でもない場合、この関数は何と呼ばれますか?
この文は、Garey and Johnsonの「Computers and Intractability」の6ページで見つけました。 時間複雑度関数をそれほど制限できないアルゴリズムは、指数時間アルゴリズムと呼ばれます(ただし、この定義には、通常は指数関数と見なされないなどの特定の非多項式時間複雑度関数が含まれることに注意してください)。nログnnログ⁡nn^{\log n} 次のような私の質問、 場合はの多項式や指数関数的ではない、この関数は何と呼ばれていますか?これには名前や特別な場合がありますか?nログnnログ⁡nn^{\log n} ありがとうございました。

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ユニバーサル検索の一般的な説明とは何ですか?
コンピューターサイエンスのトピックに関する本を読んでいますが、前提条件の一部が欠けています。通常、用語に出会ったとき、私は単にそれらを調べますが、ユニバーサル検索については、統計/コンピューターサイエンスの背景のない読者に適した説明を見つけることができませんでした。 私は、Scholarpediaのユニバーサル検索に関するこの記事を読んでいますが、これはトピックをカバーしているようです。ユニバーサル検索(またはレビン検索)の意味を説明していただければ幸いです。

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アルゴリズム時間分析「入力サイズ」対「入力要素」
アルゴリズムの無症候性の上限を分析および説明するために使用するとき、「入力長」および「入力サイズ」という用語とまだ混同されています アルゴリズムの入力長は、多くの種類のデータとあなたが話しているアルゴリズムに依存しているようです。 一部の著者は、入力の長さを入力の表現に必要な文字のサイズに言及しているため、アルゴリズムの入力セットとして使用する場合の「abcde」は6文字の「入力長」になります。 文字の代わりに数字(たとえば整数)がある場合、文字の代わりにバイナリ表現が使用される場合があるため、「入力長」は(入力セットの最大数Lである)として計算されます。 。N∗log(L)N∗log(L)N*log(L) 数字であっても、入力設定されている場合、それらは「決定変数」として「入力長さ」を記述することを他の課題は、範囲内の数値を有する長さNの入力セットに対してので、ある(入力の長さがちょうどNでありますたとえば、サブセットの合計)、または問題を述べるために必要なバイナリの場所の値の数をさらに複雑にします(N ∗ l o g (L )とまったく同じだと思います)0−2320−2320-2^{32}N∗log(L)N∗log(L)N*log(L) そう: アルゴリズムに依存しますか? 各入力長「バージョン」を使用する意味とタイミング 使用するルールを決定するために使用できるルールはありますか?


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P、NP、および専用のチューリングマシン
私はやや新しいですが、コンピューティングと複雑性理論の分野に非常に興味があり、問題を分類する方法と、問題を解決するために使用されているマシンに問題がどの程度関連しているかについての理解を明確にしたいと思います。 私の理解 標準チューリングマシン-有限のアルファベット、有限の状態数、単一の右無限テープを持つチューリングマシン Turing-Equivalent Machine-標準のチューリングマシンをエミュレートし、エミュレートできるチューリングマシン(エミュレーションによって達成される空間と時間のトレードオフを伴うことが多い) P -標準チューリングマシン(上記で定義)を使用して多項式時間で解決できる問題のクラス NP -標準チューリング機械を使用して多項式時間で検証できる問題のクラス NP-complete-まだ存在する最も困難な問題。NPすべてのNP問題を多項式時間で変換できます。 私の質問 (複雑性クラスであるP、NP、NP-complete、など)アルゴリズム、またはアルゴリズムおよび機械に関連しますか? 別の言い方をすれば、チューリング同等のマシンを作成できれば(標準TMができるすべての問題を解決できますが、異なる時間/空間で)、この新しいマシンはNP-complete、入力に関する多項式、それは意味しP=NPますか? または、NP-complete問題は、多項式時間で考えられるすべてのチューリングマシンで解決可能でなければなりませんPか? または、上記の基本的な何かを誤解していますか? 私は見ていた(おそらく正しい検索用語ではなく、すべての専門用語をよく知らない)が、ほとんどの講義/メモなどは標準的なマシンに焦点を当てているようですが、カスタムマシンにはしばしば時間/空間速度があると言います複雑さのクラスにどのように影響するかは言うまでもなく、スペース/時間を犠牲にして。私はまだこの分野の専門用語に十分な知識がなく、これを説明する論文を見つけることができません。


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このアルゴリズムはまだバイナリ検索アルゴリズムと見なされますか?
2番目のコードカタ(毎回異なるメソッドを使用してバイナリ検索アルゴリズムを5回実装するように要求する)を実行している間に、次のように機能するわずかに異なるソリューションを思い付きました。 長さ100のソートされた配列があり、その開始フィールドに数字200が含まれ、その終了フィールドに数字400が含まれている場合、人間を研究する数学として、私は通常のバイナリ検索アルゴリズムのようなフィールド50ではなく、番号270です。 次に、配列のフィールド35の数が270の場合、35は検索したインデックスです。 そうでない場合は、取得した数値(280など)を比較し、配列の下部を取得する操作を繰り返します(したがって、開始フィールドに200を含み、終了フィールドに280を含む35フィールドがあります)。私が見つけた数は、私が探しているもの、または配列の上部よりも大きいです(たとえば260を取得しました:現在、65のインデックスがあり、最初のインデックスには260が含まれ、最後のインデックスには400が含まれています。取得した数値が検索している数値よりも小さい場合、このサブ配列のインデックス4(配列全体のインデックス39)。 問題は、このアルゴリズムをバイナリ検索アルゴリズムと見なすことはできますか?そうでない場合、独自の名前を持っていますか?

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PTAS定義とFPTAS
私が読んだものから preliminary version of a chapter of the book “Lectures on Scheduling” edited by R.H. M¨ohring, C.N. Potts, A.S. Schulz, G.J. Woeginger, L.A. Wolsey, to appear around 2011 A.D. これはPTASの定義です。 問題の多項式時間近似スキーム(PTAS)は、時間サイズが入力サイズで多項式である近似スキームです。XXX およびFPTASの定義 問題の完全多項式時間近似スキーム(FPTAS) は、時間の複雑さが入力サイズの多項式であり、1 /多項式でもある近似スキームです。XXXϵϵ\epsilon それから作家は言う: したがって、PTASの場合、に比例する時間の複雑さを許容できます入力サイズです。ただし、この時間の複雑さは指数関数的です。FPTASは指数関数的に増加する時間の複雑さを持つことはできませんが、比例する時間の複雑さは問題ありません。最悪の場合の近似に関して、FPTASは、NP困難な問題に対して導出できる最も強力な結果です。|I|1/ϵ|I|1/ϵ|I|^{1/\epsilon}|I||I||I|1/ϵ1/ϵ1/\epsilon1/ϵ1/ϵ1/\epsilon|I|8/ϵ3|I|8/ϵ3|I|^8/\epsilon^3 次に、次の図を提案して、問題のクラス間の関係を示します。 これが私の質問です: PTASとFPTASの定義、どのライターがあると結論んFPTASが指数関数的に成長する時間複雑持つことはできません?そして、それがそのような時間の複雑さを持つことができるならば、それはどんな違いを作りますか?1/ϵ1/ϵ1/\epsilon 時間複雑さのようなのために許容可能であるFPTASそれがためではないPTAS、なぜFPTASはのサブセットであると考えられるPTAS?(n+1/ϵ)3(n+1/ϵ)3(n+1/\epsilon)^3 彼の意味:FPTASは、NP困難な問題について導出できる最も強力な結果です。 全体として、これらが概念に対して正確に何を意味するか、そしてそれらの明確な特性は何かを知りたいのです。 前もって感謝します。

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健全性が一貫性を意味するのはなぜですか?
一貫性と完全性は健全性を意味するという質問を読んでいましたか?そして、その中の最初の文は言う: 健全性は一貫性を意味することを理解しています。 健全性は一貫性よりも弱い表現だと思っていたので、私は非常に困惑していました(つまり、一貫性のあるシステムは健全でなければならないと思っていましたが、それは真実ではないと思います)。一貫性と健全性のために、MITの6.045 / 18.400コースで Scott Aaronsonが使用していた非公式の定義を使用していました。 健全性=証明システムは、証明するすべてのステートメントが実際に真実である場合に証明されます(証明可能なものはすべて真実です)。すなわち、IF(は証明可能)(はTrue)。したがって、IF(式へのパスがあります)THEN(その式はTrueです)ϕϕ\phi⟹⟹\impliesϕϕ\phi 一貫性=一貫性のあるシステムは、決してAとNOT(A)を証明しません。したがって、1つのAまたはその否定のみがTrueになります。 これらの(おそらく非公式の)定義を念頭に置いて、健全ではあるが一貫性のないシステムがあることを示すために、次の例を作成しました。 CharlieSystem≜{Axioms={A,¬A},InferenceRules={NOT(⋅)}}CharlieSystem≜{Axioms={A,¬A},InferenceRules={NOT(⋅)}} CharlieSystem \triangleq \{ Axioms=\{A, \neg A \}, InferenceRules=\{NOT(\cdot) \} \} サウンドシステムだと思った理由は、公理が正しいと仮定するからです。したがって、AではなくAが両方とも当てはまります(はい、除外された中間の法則は含まれていません)。唯一の推論規則は否定であるため、公理からAではなくAの両方に到達し、互いに到達できることがわかります。したがって、このシステムに関してはTrueステートメントのみに到達します。ただし、システム内の唯一のステートメントの否定を証明できるため、もちろんシステムは一貫していません。したがって、サウンドシステムには一貫性がない可能性があることを示しました。この例が間違っているのはなぜですか?私は何を間違えましたか? 私の頭の中でこれは直感的に理にかなっています。健全性とは、推論ルールから始めて公理とクランクを設定すると、真の目的地(ステートメント)にのみ到達するということです。ただし、実際にどの目的地に到着したかはわかりません。ただし、一貫性は、または(両方ではない)に到達する宛先にのみ到達できることを示しています。したがって、すべての一貫したシステムには、公理として除外された中間の法則を含める必要があります。もちろん、私はそうではなく、唯一の公理の否定を他の公理として含めました。だから、私があまりにも賢いことをしたとは思わないが、どういうわけか何かが間違っていますか?¬ AAAA¬A¬A\neg A 私はスコットの非公式の定義を使用しているため、それが問題になる可能性があることに気づきました。質問を書く前でもウィキペディアをチェックしましたが、その定義は私には意味がありませんでした。特に彼らが言う部分: システムのセマンティクスに関して 完全な引用は次のとおりです。 システムで証明できるすべての式は、システムのセマンティクスに関して論理的に有効です。

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VCSとファイルバージョンの正式なCS定義はありますか?
冗談かどうかはわかりませんが、git、hg、svnなどのバージョン管理システムでファイルの正式な定義と呼ばれるものを読んだことがあります。それは同相写像のような数学的オブジェクトのようなものでした。それは冗談だったのですか、それとも、バージョン管理システムとVCSの数学についてのコンピューターサイエンス理論があるのですか?

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「森林破壊」はプログラムから「木」をどのように削除しますか?
私はどのように森林伐採が消費理解だと思うと同時に、リストを生成し(倍からと展開]機能- ここにコードレビューでこの良い答えを参照)、しかし、私はそれを比較した場合、技術上のWikipediaのエントリ、それは削除する「について話しましたプログラムからの木。 プログラムを構文解析ツリーに解析する方法は理解できます(そうですか?)が、プログラムのある種の単純化(それ?)に森林破壊を使用する意味は何ですか?そして、どのように自分のコードにそれをしますか?


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複雑性クラスとは何ですか
複雑度クラスどういう意味ですか?私は知っている言語含ま複雑性クラスであるれる多項式時間非決定性チューリングマシンのあるそのような IFF機械の受容状態の数入力で奇数です。⊕P⊕P⊕P⊕P\oplus P^{\oplus P}⊕P⊕P\oplus PAAAMMMx∈Ax∈Ax \in AMMMxxx しかし、どういう意味ですか?私はそれが実際に何をしているのかを追うことができません:)⊕P⊕P⊕P⊕P\oplus P^{\oplus P} そのような複雑さのクラスの実際的な結果は何ですか?また、を示す方法は?⊕P⊕P=⊕P⊕P⊕P=⊕P\oplus P^{\oplus P} = \oplus P


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機械学習で「前」という用語が意味するもの
機械学習は初めてです。私は、さまざまなアプリケーションにディープラーニングを採用し、ほとんどのモデル設計ケースで「前」という用語を使用したいくつかの論文を読みました。それが実際に何を意味するのか誰かが説明できますか?チュートリアルでは、事前と事後の数学的な定式化のみを見つけることができました。

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