NP-полнота

От / / Оставьте комментарий

NP-полнота NP-полные задачи являются одними из самых сложных проблем в информатике.  NP-полные задачи находятся в классе NP, который включает задачи, […]

1971 in computing, 1971 г. по информатике, Complexity classes, Mathematical optimization, NP-complete problems, NP-полные задачи, Классы сложности, Математическая оптимизация

NP-полнота

  • NP-полные задачи являются одними из самых сложных проблем в информатике. 
  • NP-полные задачи находятся в классе NP, который включает задачи, которые могут быть решены за полиномиальное время с помощью алгоритма. 
  • NP-полные задачи имеют множество алгоритмов, но все известные алгоритмы требуют времени, которое является суперполиномиальным по размеру входных данных. 
  • Методы аппроксимации, рандомизации, ограничения структуры входных данных и параметризации могут быть использованы для создания более быстрых алгоритмов. 
  • NP-полнота определяется через многократное сокращение за полиномиальное время или сокращение по Тьюрингу за полиномиальное время. 
  • Все известные NP-полные задачи остаются NP-полными даже при более слабых сокращениях. 
  • Распространенные заблуждения о NP-полных задачах включают утверждение, что они являются самыми сложными из известных задач, что все NP-полные задачи сложны и что решение NP-полных задач требует экспоненциального времени. 

Полный текст статьи:

NP-полнота — Википедия

Похожие статьи:

  1. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  2. Список терминов, относящихся к алгоритмам и структурам данных Список терминов, относящихся к алгоритмам и структурам данных Основные понятия и термины в информатике Алгоритм: последовательность...
  3. Полиномиальное сокращение времени Сокращение полиномиального времени Основы сокращения за полиномиальное время Сокращение за полиномиальное время позволяет решать одну задачу...
  4. Параметризованная сложность Параметризованная сложность Определение параметризованной сложности Параметризованная сложность — это класс задач, которые могут быть решены за...
  5. NP-твердость NP-твердость Определение NP-сложности NP-сложная задача — это задача, для которой существует полиномиальное сокращение от любой задачи...
  6. СЛЕДУЮЩИЙ ВРЕМЯ СЛЕДУЮЩИЙ РАЗ Определение NEXPTIME NEXPTIME — это класс задач, которые могут быть решены за полиномиальное время...
  7. Проблема с щелчком Проблема клики Определение и свойства клик Клика — это подмножество вершин графа, в котором любые две...
  8. Полнота действительных чисел Полнота действительных чисел Полнота вещественных чисел подразумевает отсутствие «пробелов» или «пропущенных точек» в числовой строке.  В...
  9. PSPACE-полный PSPACE-полный Определение PSPACE-полноты Задача считается PSPACE-полной, если она может быть решена с полиномиальным объемом памяти и...
  10. Уменьшение пространства журнала Сокращение пространства для журналов Сокращение логарифмического пространства Сокращение логарифмического пространства — это детерминированная машина Тьюринга, использующая...
  11. Средняя сложность Средняя сложность кейса Определение и история сложности Сложность в среднем случае — это среднее время выполнения...
  12. Функциональная полнота Функциональная завершенность Функциональная полнота в логике означает, что набор логических операторов может выразить все другие логические...
  13. ТФНП ТФНП Определение и классификация задач TFNP — это класс задач, которые не могут быть решены за...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх