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  1. 计算理论的研究对象有三个 : (1) 判定问题; (2) 可计算函数; (3) 计算复杂性。 可计算性理论,亦称算法理论或能行性理论,计算机科学的理论基础之一。 是研究计算的一般性质的数学理论。 可计算性理论通过建立计算的数学模型 ,精确区分哪些是可计算的,哪些是不可计算的。 计算的过程是执行算法的过程。 可计算性理论的重要课题之一,是将算法这一直观概念精确化。 算法概念精确化的途径很多,其中之一是通过定义抽象计算机,把算法看作抽象计算机的程序。
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    計算複雜性理論 - 维基百科,自由的百科全书

    计算复杂性理论 (Computational complexity theory)是 理论计算机科学 和数学的一个分支,它致力于将可计算问题根据它们本身的 复杂性 分类,以及将这些类别联系起来。. 一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问题,亦即这个问题可以用一系列 ... 展开

    计算复杂性理论(Computational complexity theory)是理论计算机科学和数学的一个分支,它致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类,以及将这些类别联系起来。一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问 … 展开

    在20世纪50年代,Trahtenbrot和Rabin的论文被认为是该领域最早的文献。而一般说来,被公认为奠定了计算复杂性领域基础的是Hartmanis和Stearns的1960年代的论文On the computational complexity of algorithms。在这篇论文中,作者引入了时间复杂性类 展开

    计算复杂性理论最成功的成果之一是NP完备理论。通过该理论,我们可以理解为什么在程序设计与生产实践中遇到的很多问题至今没有找到多项式算法。而该理论更为计算复杂性中的核心问题:P … 展开

    NP与P关系问题及相关理论 图像

    计算复杂性理论所研究的资源中最常见的是时间(要通过多少步演算才能解决问题)和空间(在解決問題時需要多少記憶體)。其他資源亦可考慮,例如在并行计算中,需要多少并行處理器才能解決問題。
    時間複雜度是指在電腦科學與工程領域完成一個演算法 展开

    计算模型与计算资源
    计算复杂性理论的研究对象是算法在执行时所需的计算资源,而为了讨论这一点,我们必须假设算法是在某个计算模型上运行的。常讨论的计算模型包括 展开

    计算复杂性的初衷是理解不同算法问题的难度,特别的是一些重要算法问题的困难性。为了确切的描述一个问题的困难性,计算复杂性的第一步抽象是认为多项式时间是有效的,非多项式时间是困难的。这基于指数函数增长速度的“违反直觉”的特性:如果一个算法的时间复杂性为 展开

    CC-BY-SA 许可证中的维基百科文本
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