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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PP定義とBPP定義の違いの具体的な理解
PPとBPPの定義方法について混乱しています 。が言語の特性関数であると仮定します。Mは確率的チューリングマシンです。次の定義は正しいですか：BPP = \ {\ mathcal {L}：Pr [\ chi（x）\ ne M（x）] \ geq \ frac {1} {2} + \ epsilon \ quad \ forall x \ in \ mathcal {L}、\ \ epsilon> 0 \} PP = \ {\ mathcal {L}：Pr [\ chi（x）\ ne M（x）]> \ frac {1} {2} \}Lχχ\chiLL\mathcal{L} P …
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画像処理における畳み込みの直感
私は画像処理における畳み込みに関する多くの文書を読みました、そしてそれらのほとんどはその公式、いくつかの追加のパラメーターについて述べています。画像の畳み込みを行うことの背後にある直感と本当の意味を説明する人はいません。たとえば、グラフ上の導出の直感は、たとえば、それをより線形にします。 定義の簡単な要約は次のとおりだと思います。たたみ込みは、画像とカーネルの間の乗算された重複四角形であり、その合計が再びアンカーに入れられます。そして、これは私には何の意味もありません。 よると、コンボリューションについては、この記事の畳み込みは、いくつかの「信じられない」ことを行うことができますなぜ私が想像することはできません。たとえば、このリンクの最後のページでのラインとエッジの検出。適切なコンボリューションカーネルを選択するだけで、素晴らしい効果が得られます（ラインの検出またはエッジの検出）。 それをどのように行うことができるかについて、誰かが何らかの直感を提供できますか（きちんとした証拠である必要はありません）。
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クロスコンパイラのTダイアグラム
Red Dragon Book CompilersのBootstrappingを研究していて、クロスコンパイラーのTダイアグラムがかなり混乱していることがわかりました。「コンパイラ1からコンパイラ2を実行する」が何を意味するのか理解できません。誰かがいくつかのより良い説明、類推、または実際のコンパイラに関連する例を提供できますか？ 最初にいくつかの表記。 私は言語のコンパイラの平均 言語で書かれた出力言語/マシンコード生成。これは墓石またはT-diagramsです。L SN=LSN=LSN= LLLSSSNNN コンパイラーのコンパイル マシンNのコードを生成する実装言語Sの新しい言語Lのクロスコンパイラーがあるとします。 L SN=LSN=LSN= マシンMで実行されている既存のSコンパイラもマシンMのコードを実装しているとします。 SMM=SMM=SMM= LMNを生成するためにSMMを介してLSNを実行する コンパイラの構築 L MN= L SN+ SMMLMN=LSN+SMMLMN = LSN + SMM
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「純粋な」関数の標準的な定義はありますか？
StackOverflowは私をここに指し示したので、質問は一般人の言葉では少しかもしれません。 ウィキペディアは純粋な関数を次のように定義しています コンピュータプログラミングでは、関数に関するこれらのステートメントが両方とも成立する場合、関数は純粋な関数として記述できます。 関数は常に、同じ引数値が指定された同じ結果値を評価します。関数の結果値は、プログラムの実行が進むにつれて、またはプログラムの異なる実行間で変化する可能性のある非表示の情報や状態に依存したり、I / Oデバイスからの外部入力に依存したりすることはできません。 結果の評価は、変更可能なオブジェクトの変異やI / Oデバイスへの出力など、意味的に観察可能な副作用や出力を引き起こしません。 ただし、出典を引用しているようには見えないため、これが受け入れられた定義であるのか、誰がこのように定義したのかを判断するのは困難です。 「純粋な」関数の構文/注釈が言語に含まれているときの言語の動作を見ると、かなりいくつかの異なるアプローチがあります。 Dでは、唯一の制限はグローバル状態の非変異です。「純粋な」関数はその引数を変更できます。 GCCには、「純粋」の2つのタイプがあります：（pure副作用はありませんが、グローバルな状態を読み取ることができます）およびconst（Wikipediaの定義に従って厳密に純粋です）。 C＃では、「目に見える状態の変更を行わない」（それが何であれ）と定義されています。 HaskellはWikipediaの定義に従います。 だから私の質問は、純粋な関数の標準的な定義はありますか？ そして、もしあるなら、その源は何ですか？
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ワードまたはバイトでアドレス指定できますか？正しい用語
どうやら、バイトはそれ自体が8ビットであると確立しました（それは正しいですか？）。RAMとNORフラッシュは通常、かなり細かいレベルでアクセスできますが、アドレス可能な最小単位が8ビット、16ビット、またはその他の2ビットの累乗であるかどうかを判断するのはシステムアーキテクチャ次第です。正しい用語は、これをワードアドレス指定可能と呼ぶことでしょうか？または別の言い方をすれば、単語はアドレス可能な最小単位のサイズですか？または、これを説明する他の用語はありますか？ mabye nibble、byte、word、double wordはすべてビット長が可変で、アーキテクチャーによってのみ定義されますか？したがって、1バイトが常に8ビットであるのは単なる偶然でしょうか。たとえば、誰かがいくつかの新しいCPUとメモリタイプを設計し、彼女のバイトを16ビットに定義できますか？ 主な質問：最小のアドレス可能なメモリブロックの正確な用語は何ですか？ 副問：私が探しているこの単語の反意語は何ですか（たとえば、NANDフラッシュで使用されます）？ページアドレス可能、ブロックアドレス可能？どちらも正しいですか、それとも不正確ですか？
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操作の下で言語が「効果的に閉じられている」とはどういう意味ですか？
私はいくつかの正式な言語理論の論文を読んでいて、理解できない用語に出くわしました。 このペーパーでは、セットが「交差点で効果的に閉じている」またはその他の操作について言及することがよくあります。ここで「効果的に」とはどういう意味ですか？これは通常の閉鎖とどう違うのですか？ 参考までに、これらの記事は次のとおりです。 M.デイリーとI.マッキヤン。ウイルス遺伝子圧縮の正式なモデリング。International Journal of Foundations of Computer Science、16（3）：453–469、2005年。
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サブセット合計はマルチセットを許可しますか？
サブセット和問題では、指定された数値が同じになる可能性がありますか？例えば、我々が持っているかもしれない[ 1 、1 、1 、2 、3 、4 ]及び標的である5？私は数字で特定のソリューションがあると仮定することができます2と3と1 、1 、1と2がないのですか？a1、a2、a３、… 、aんa1,a2,a3,…,ana_1,a_2,a_3,\dots,a_n[ 1 、1 、1 、2 、3 、4 ][1,1,1,2,3,4][1,1,1,2,3,4]555222３331,1,11,1,11,1,1222
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「三分探索」は、実際の区間で単峰関数を最適化するアルゴリズムの適切な用語ですか？
実際の区間で定義された単峰関数を最適化したいとします。Wikipediaでternary searchという名前で説明されている有名なアルゴリズムを使用できます。 間隔を繰り返し半分にするアルゴリズムの場合、二分探索という用語を離散問題用に予約し、それ以外の場合は二分法という用語を使用するのが一般的です。この慣例を外挿すると、三分割法という用語が私の問題を解決するアルゴリズムに適用されるのではないかと思います。 私の質問は、アルゴリズムが継続的な問題に適用される場合でも、三元検索という用語を適用することは、学者の間で一般的であり、たとえば上級論文で使用しても安全かどうかです。これには信頼できる情報源が必要です。三分割法という用語が実際に存在するかどうかにも興味があります。
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「決定可能性」と「検証可能性」について説明してください
私は（直感的に）「決定可能性」と「検証可能性」という2つの用語を理解しようとしています。 私はかなりの量の検索を行い、手に入れることができるさまざまなテキストを調べました。しかし、彼らの直感的な理解は、特に2番目のものについては、私から逃れているようです。 見つかった多くの定義の中で、このページにある次の定義は、決定性を明確に説明してくれました。 特定の単語がその言語に属しているかどうかを判別するメソッドが存在する場合、その言語は決定可能と呼ばれます。 ただし、検証可能性についての並列定義は見つかりません。 でSipserによって計算書の理論、私たちは、見つけます P =メンバーシップを すばやく決定できる言語のクラス。 NP =メンバーシップをすばやく確認できる言語のクラス 。 以上を踏まえ、検証可能性を理解したい。 できるだけ多くの例を挙げてください。ある意味、意味を理解しようとしますが、次の例ではまた混乱します。
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3色問題から一般的な色問題への削減をどのように理解するのですか？
3彩色問題は、3SAT グラフ彩色（3SATから）からの削減を利用して、NP完全であることが証明できます。結果として、4つのカラーリングの問題は、3つのカラーリングからの削減を使用したNP-Completeです。 3-Coloringインスタンスからの削減：3-Coloring問題のグラフに頂点を追加し、それをすべての元の頂点に隣接させます。 同じ理由で、5-Coloring、6-Coloring、さらには一般的な -Coloringの問題でさえ、NP-Completeを簡単に証明できます。ただし、私の問題は、基礎となる数学的帰納法で発生します。kkk 私の問題：誘導が -Coloringおよび -Coloringの問題（はグラフ内の頂点の数）に進んだはどうなりますか？カラーリングの問題は簡単に解決できることは確かです。それで、推論に何か問題がありますか？3色問題から一般的な色問題への削減を理解するにはどうすればよいですか？n−1n−1n-1nnnnnnnnnkkk
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ランダム化されたアルゴリズムは建設的ですか？
から、確率論的方法による証明は非建設的であるとよく言われます。 ただし、確率論的手法による証明は、実際にランダム化されたアルゴリズムを設計し、存在を証明するために使用します。Rajeev Motwani、Prabhakar Raghavanによるランダム化アルゴリズムの p103から引用： 確率的方法による証明は、ランダム化されたアルゴリズムと見なすことができます。この場合、特定の実行でアルゴリズムが適切なパーティションを見つけられない確率を制限する、さらなる分析が必要になります。確率論的方法の思考実験とランダム化アルゴリズムの主な違いは、それぞれがもたらす結果です。確率的方法を使用する場合は、組み合わせオブジェクトが存在することを示すことのみに関心があります。したがって、好ましいイベントがゼロ以外の確率で発生することを示すことに満足しています。一方、ランダム化されたアルゴリズムでは、効率は重要な考慮事項です-非常に小さな成功確率は許容できません。 したがって、ランダム化されたアルゴリズムは、建設的なものではないと見なされていますか？ アルゴリズムまたは証明はどのように「建設的」に定義されていますか？ ありがとう！
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ネストされたビッグO表記
グラフがあるとしましょうでの縁。実行時間がでBFSを実行したい。| E | = O （V 2）G O （V + E ）| G ||G||G|| E| =O（ V2）|E|=O(V2)|E|=O(V^2)GGGO （V+ E）O(V+E)O(V+E) このグラフの実行時間はで、簡略化すると書くのは自然なことです。O （V 2）O （O （V2）+ V）O(O(V2)+V)O(O(V^2)+V)O （V2）O(V2)O(V^2) このような「ネストされたOを削除する」ショートカットを使用することの落とし穴はありますか（この場合だけでなく、より一般的に）？
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