2-EXPTIME和NEXPTIME

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

2-EXPTIME和NEXPTIME之间的区别

2-EXPTIME vs. NEXPTIME

在計算複雜度理論內，2-EXPTIME這個複雜度類 (有時寫作2-EXP)是在O(22p(n))時間內，可以使用決定型圖靈機解決掉決定型問題的集合，這裡 p(n) 是n的一個多項式 用DTIME的方式說明， 我們已經知道 2-EXPTIME也可以被重構成AEXPSPACE這個空間複雜度類(使用交替式圖靈機可以在指數空間內解決的問題)。因為交替式圖靈機至少有跟決定型圖靈機一樣的計算力，所以這也是一個看出EXPSPACE \subseteq 2-EXPTIME的方式。 2-EXPTIME這個複雜度類，是在一種可以不斷提昇時間上限的複雜度類層級裡面的其中一類。像3-EXPTIME 這個類別，類似於2-EXPTIME的定義方式，可以用三倍指數時間限制 2^來定義。用同樣的方法可以定義出更高的時間上限(4-EXP，5-EXP…之類)。. 在計算複雜度理論內，複雜度類NEXPTIME（有時叫做NEXP）是一個決定性問題的集合，包含可以使用非確定型圖靈機，使用O(2p(n))（這裡的p(n)是某個多項式）的時間可以解決的問題。另外這裡不限制空間的使用。 以NTIME作定義 一個很重要的NEXPTIME-完全問題集合與簡潔電路（succinct circuit）有關。簡潔電路是能以指數速率縮減的空間形容圖的一個機器。這個機器接收兩個頂點的號碼為輸入，輸出這兩個頂點是否有邊相連。如果有個問題，使用一般的圖表示法，像是連接矩陣，去解決時是個NP-完全問題，那麼使用簡潔電路的表示來解決這個問題是NEXPTIME-完全，因為輸入的大小跟前者相比是成指數速率縮小。舉個簡單的例子，使用簡潔電路的表示法找一張圖的哈密頓圖是NEXPTIME-完全。 如果'''P'''.

复杂性类

在計算複雜度理論中，一個複雜度類指的是一群複雜度類似的問題的集合。一個典型的複雜度類的定義有以下--： 例如'''NP'''類就是一群可以被一非確定型圖靈機以多項式時間解決的決定型問題。而P類則是一群可以被確定型圖靈機以多項式時間解決的決定型問題。某些複雜度類是一群函式問題（Function problem）的集合，例如'''FP'''。 許多複雜度類可被描述它的數學邏輯（mathematical logic）特徵化，請見可描述的複雜度（descriptive complexity）。 而Blum公理用於不需實際計算模型就可定義複雜度類的情況。.

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決定性問題

在可計算性理論與計算複雜性理論中，所謂的決定性問題（Decision problem）是一個在某些形式系統回答是或否的問題。例如：「給兩個數字x與y，x是否可以整除y？」便是決定性問題，此問題可回答是或否，且依據其x與y的值。 決定性問題與功能性問題（Function problem，或複雜型問題）密切相關，功能性問題的答案內容，較簡單的是與非複雜許多。範例問題：「給予一個正整數x，則哪些數可整除x？」 另一個與上述兩類問題相關的是最佳化問題（Optimization problem），此問題關心的是尋找特定問題的最佳答案。 解決決定性問題的方法稱為決策程式或演算法。一個針對決定性問題的演算法將說明給予參數x和y的情況下如何決定x是否整除y。若是某些決定性問題可以被一些演算法所解決，則稱此問題可決定。 計算複雜度的領域中，分類可決定問題的依據在於此問題有多難被解決。在此標準下，所謂的難是以解決某問題最有效率的演算法所花費的計算資源為依據。在遞迴理論中，非決定性問題由圖靈度決定，指的是一種在任何解答中隱含的不可計算性量詞。 計算性理論的研究集中在決定性問題上。在與功能性問題的等值問題中，並沒有失去其普遍性。.

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