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布尔可满足性问题和決定性問題

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

布尔可满足性问题和決定性問題之间的区别

布尔可满足性问题 vs. 決定性問題

可滿足性(英語:Satisfiability)是用來解決給定的真值方程式,是否存在一组变量赋值,使問題为可满足。布爾可滿足性問題(Boolean satisfiability problem;SAT))屬於決定性問題,也是第一个被证明屬於NP完全的问题。此問題在電腦科學上許多領域的皆相當重要,包括電腦科學基礎理論、演算法、人工智慧、硬體設計等等。. 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。.

之间布尔可满足性问题和決定性問題相似

布尔可满足性问题和決定性問題有1共同点(的联盟百科): 算法

算法

-- 算法(algorithm),在數學(算學)和電腦科學之中,為任何良定义的具體計算步驟的一个序列,常用於計算、和自動推理。精確而言,算法是一個表示爲有限長列表的。算法應包含清晰定義的指令用於計算函數。 算法中的指令描述的是一個計算,當其時能從一個初始狀態和初始輸入(可能爲空)開始,經過一系列有限而清晰定義的狀態最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化算法在内的一些算法,包含了一些隨機輸入。 形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题,並在其后尝试定义或者中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、雅克·埃尔布朗和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數,阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算,1936年的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前,依然常有直覺想法難以定義爲形式化算法的情況。.

布尔可满足性问题和算法 · 決定性問題和算法 · 查看更多 »

上面的列表回答下列问题

布尔可满足性问题和決定性問題之间的比较

布尔可满足性问题有5个关系,而決定性問題有19个。由于它们的共同之处1,杰卡德指数为4.17% = 1 / (5 + 19)。

参考

本文介绍布尔可满足性问题和決定性問題之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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