之间数学和計算複雜性理論相似
数学和計算複雜性理論有(在联盟百科)7共同点: 博弈论,可计算性理论,密码学,图灵机,图论,组合数学,计算机科学。
博弈论
賽局理論(game theory),又譯為对策论,或者--,经济学的一个分支,1944年馮·諾伊曼與奧斯卡·摩根斯特恩合著《博弈論與經濟行為》,標誌著現代系統博弈理論的的初步形成,因此他被稱為「博弈論之父」。博弈論被認為是20世紀經濟學最偉大的成果之一。目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。主要研究公式化了的激励结构(游戏或者博弈)间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。也是運籌學的一个重要学科。.
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可计算性理论
在计算机科学中,可计算性理论(Computability theory)作为计算理论的一个分支,研究在不同的计算模型下哪些算法问题能够被解决。相对应的,计算理论的另一块主要内容,计算复杂性理论考虑一个问题怎样才能被有效的解决。.
密码学
密碼學(Cryptography)可分为古典密码学和现代密码学。在西欧語文中,密码学一词源於希臘語kryptós“隱藏的”,和gráphein“書寫”。古典密码学主要关注信息的保密书写和传递,以及与其相对应的破译方法。而现代密码学不只关注信息保密问题,还同时涉及信息完整性验证(消息验证码)、信息发布的不可抵赖性(数字签名)、以及在分布式计算中产生的来源于内部和外部的攻击的所有信息安全问题。古典密码学与现代密码学的重要区别在于,古典密码学的编码和破译通常依赖于设计者和敌手的创造力与技巧,作为一种实用性艺术存在,并没有对于密码学原件的清晰定义。而现代密码学则起源于20世纪末出现的大量相关理论,这些理论使得现代密码学成为了一种可以系统而严格地学习的科学。 密码学是数学和计算机科学的分支,同时其原理大量涉及信息论。著名的密碼學者罗纳德·李维斯特解釋道:「密碼學是關於如何在敵人存在的環境中通訊」,自工程學的角度,這相當于密碼學與純數學的差异。密碼學的发展促進了计算机科学,特別是在於電腦與網路安全所使用的技術,如存取控制與資訊的機密性。密碼學已被應用在日常生活:包括自动柜员机的晶片卡、電腦使用者存取密碼、電子商務等等。.
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图灵机
图灵机(),又称确定型图灵机,是英国数学家艾倫·图灵于1936年提出的一种抽象计算模型,其更抽象的意义为一种数学逻辑机,可以看作等价于任何有限逻辑数学过程的终极强大逻辑机器。.
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图论
图论(Graph theory)是组合数学的一个分支,和其他数学分支,如群论、矩阵论、拓扑学有着密切关系。图是图论的主要研究对象。图是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。顶点用于代表事物,连接两顶点的边则用于表示两个事物间具有这种关系。 图论起源于著名的柯尼斯堡七桥问题。该问题于1736年被欧拉解决,因此普遍认为欧拉是图论的创始人。 图论的研究对象相当于一维的单纯复形。.
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组合数学
广义的组合数学(Combinatorics)就是离散数学,狭义的组合数学是组合计数、图论、代数结构、数理逻辑等的总称。但这只是不同学者在叫法上的区别。总之,组合数学是一门研究可數或离散对象的科学。随着计算机科学的日益发展,组合数学的重要性也日渐凸显,因为计算机科学的核心内容是使用算法处理离散数据。 狭义的组合数学主要研究满足一定条件的组态(也称组合模型)的存在、计数以及构造等方面的问题。 组合数学的主要内容有组合计数、组合设计、组合矩阵、组合优化(最佳組合)等。.
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计算机科学
计算机科学用于解决信息与计算的理论基础,以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学(computer science,有时缩写为CS)是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域;有些强调特定结果的计算,比如计算机图形学;而有些是探討计算问题的性质,比如计算复杂性理论;还有一些领域專注于怎样实现计算,比如程式語言理論是研究描述计算的方法,而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题,人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用,以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业(比如信息技术),或者只是与使用计算机的经验有关,如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的,不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质,更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学(computer science)的名字里包含计算机这几个字,但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此,一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学(computing science),以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy",以反映这一事实,即科学学科是围绕着数据和数据处理,而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院,该学院成立于1969年,Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时,在计算技术发展初期,《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语:turingineer,turologist,flow-charts-man,applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上,comptologist被提出,第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆,起源于信息(information)和数学或者自动(automatic)的名字比起源于计算机或者计算(computation)更常见,如informatique(法语),Informatik(德语),informatika(斯拉夫语族)。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出:“计算机科学并不只是关于计算机,就像天文学并不只是关于望远镜一样。”("Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes.")设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如,研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分,而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而,现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉,比如心理学,认知科学,语言学,数学,物理学,统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切,一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大,如Kurt Gödel和Alan Turing,这两个领域在某些学科,例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数,也不断有有益的思想交流。.
上面的列表回答下列问题
- 什么数学和計算複雜性理論的共同点。
- 什么是数学和計算複雜性理論之间的相似性
数学和計算複雜性理論之间的比较
数学有219个关系,而計算複雜性理論有38个。由于它们的共同之处7,杰卡德指数为2.72% = 7 / (219 + 38)。
参考
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