目录 简介 图灵机 图灵机的缺点 等效图灵机 确定图灵机 非确定图灵机 简介 图灵机是由艾伦·麦席森·图灵在1936年描述的一种抽象机器,它是人们使用纸笔进行数学运算的过程的抽象,它肯定了计算机实现的可能性,并给出了计算机应有的主要架构,引入了读写与算法与程序语言的概念为现代计算机的发明打下了基础. 本文将会讲解一下图灵机中的两种类型:确定图灵机和非确定图灵机. 图灵机 图灵机是一种数学计算模型,它定义了一个抽象机器,该抽象机器根据规则表来操纵带子上的符号.尽管该模型很简单,但是在任何给定计算机

本文转自豆瓣_燃烧的影子 图灵机与可计算性 图灵(1912~1954)出生于英国伦敦,19岁进入剑桥皇家学院研究量子力学和数理逻辑.1935年,图灵写出了"论高斯误差函数"的论文,因此他从一名学生直接成为学院的研究员,并开始了"可计算性"研究.1936年4月,图灵发表了"可计算数及其在判定问题上的一个应用"的论文,形成了"图灵机"的重要思想.用反证法证明,任何可计算其值的函数都存在相应的图灵机:反之,不存在相应图灵机的函数就是

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随

图灵机(英语:Turing machine),又称确定型图灵机,是英国数学家艾伦·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. 目录 1图灵的基本思想 2图灵机的正式定义 3图灵机的基本术语 4图灵机的例子 5通用图灵机 6图灵机的变体 7图灵可计算性 8其它等价的计算模型 9参考文献 10外部链接 图灵的基本思想 图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程,他把这样的过程看作下列两种简单的动作: 在

在理解CPU之前,我们有必要先了解一下现代计算机理论的基石--图灵机,这个抽象模型决定了现代计算机可以被实现.这个模型的工作原理也投射到了CPU的工作实现上.图灵机的知识可深可浅,换句话说,上手容易,但是意义深远. 下面是一个可以在线学习图灵机的网站: Online Turing Machine Simulator 主要参考 <嵌入式C语言自我素养> 百度百科以及大佬博客 b站视频 <数字逻辑>课程 00 内容概括 图灵机的概念产生于英国数学家艾伦·图灵在1936年在<伦敦数

这些概念以前老是犯糊涂,今天整清楚.摘要:P: Polynomial SolvableNP: Non-determinstic Polynomial Solvable 0)词语解释:Polynomial [数]多项式的: 由平方,立方等常数次方或者更小的运算符和+,-,*,/等构成的式子及其这种式子的和Non-deterministic: 非确定性的;Turing-machine: 图灵机; 英国数学家图灵提出的计算模型, 一个两端无限长的由小格子组成的带子,每个格子可以存储一个数,一个可以在带

我们一直在写关于高效算法来解决复杂问题,如最短路径,欧拉图,最小生成树等.这些都是算法设计者的成功故事. 在这篇文章中,讨论了计算机科学的失败故事. 计算机可以解决所有的计算问题吗? 存在计算问题,即使在无限制的时间内,算法也无法解决.例如图灵暂停(Turing Halting)问题(给定一个程序和一个输入,程序是否会在使用该输入运行时终止,否则将永远运行).Alan Turing证明,解决所有可能的程序输入对的停止问题的一般算法不可能存在.证明的关键部分是,图灵机被用作计算机和程序的数学定义(

0x01 从判定问题到形式语言 这篇讲知识证明的wiki([1]): https://en.wikipedia.org/wiki/Proof_of_knowledge 里面有一句话: Let x be a language element of language L in NP 这篇讲NPC的文章([2]) http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr11/cos423/Lectures/NP-completeness.pdf 里面提到Decis

转自:http://www.cnblogs.com/chinazhangjie/archive/2010/12/06/1898070.html 一.图灵机 根据有限状态控制器的当前状态及每个读写头读到的带符号,图灵机的一个计算步可实现下面3个操作之一或全部. (1)改变有限状态控制器中的状态. (2)清除当前读写头下的方格中原有带符号并写上新的带符号. (3)独立地将任何一个或所有读写头,向左移动一个方格(L)或向右移动一个方格(R)或停在当前单元不动(S). k带图灵机可形式化地描述为一个7元

P是一类可以通过确定性图灵机(以下简称 图灵机)在多项式时间(Polynomial time)内解决的问题集合. NP是一类可以通过非确定性图灵机( Non-deterministic Turing Machine)在多项式时间(Polynomial time)内解决的决策问题集合. P是NP的子集,也就是说任何可以被图灵机在多项式时间内解决的问题都可以被非确定性的图灵机解决.   接下来说说NP 里最难得问题 NP-complete. 其定义如下, 如果一个决策问题 L 是 NP-comple

“P=NP?” 通常被认为是计算机科学最重要的问题.有一个叫Clay Math的研究所,甚至悬赏 100 万美元给解决它的人.可是我今天要告诉你的是,这个问题其实是不存在的,它根本不需要解决. 我并不是第一个这样认为的人.在很早的时候就有个数学家毫不客气的指出,P=NP? 是个愚蠢的问题,并且为了嘲笑它,专门在愚人节写了一篇“论文”,称自己证明了 P=NP.我身边有一些非常聪明的人,他们基本也都不把这问题当回事.如果我对他们讲这些东西,恐怕是 TOO OLD.可是我发现国内的计算机专业学生,提到

P问题是一类可以通过确定性图灵机(以下简称图灵机)在多项式时间(Polynomial time)内解决的问题集合. NP问题是一类可以通过非确定性图灵机( Non-deterministic Turing Machine)在多项式时间(Polynomial time)内解决的决策问题集合. P问题是NP问题的子集,也就是说任何可以被图灵机在多项式时间内解决的问题都可以被非确定性的图灵机解决.   NP问题里最难得问题:NP-Complete. 其定义如下,如果一个决策问题 L 是 NP-Comp

P问题:多项式时间内可以找到解的问题,这个解可以在多项式时间内验证. NP问题:有多项式时间内可以验证的解的问题,而并不能保证可以在多项式时间内找到这个解. 比如汉密尔顿回路,如果找到,在多项式时间内很容易验证这个解,但并不能保证在多项式时间内一定 可以找到这个解.如果运气好,可能找到,运气不好,可能找不到.也就是非确定性图灵机可以在多项式时间内解决. NP不是P的否定.而是P的外延,也就是超集. NP中的N是non-determinitive的意思,也就是非确定性,而不是单纯的非. 我们常说的

原文来自:http://hi.baidu.com/nuclearspace/item/e0f8a1b777914974254b09f4 对 NP-Hard问题和NP-Complete问题的一个直观的理解就是指那些很难(很可能是不可能)找到多项式时间算法的问题.因此一般初学算法的人都会问这样一个问题:NP-Hard和NP-Complete有什么不同?简单的回答是根据定义,如果所有NP问题都可以多项式归约到问题A,那么问题A就是 NP-Hard:如果问题A既是NP-Hard又是NP,那么它就是NP-

P.NP.NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 一.相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题,所有NP

超计算(Hyper computation)模型 作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有

https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity#Polynomial_time An algorithm is said to be of polynomial time if its running time is upper bounded by a polynomial expression in the size of the input for the algorithm, i.e., T(n) = O(nk) for some consta

from http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 P.NP.NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 一.相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题

对 NP-Hard问题和NP-Complete问题的一个直观的理解就是指那些很难(很可能是不可能)找到多项式时间算法的问题.因此一般初学算法的人都会问这样一个问题:NP-Hard和NP-Complete有什么不同?简单的回答是根据定义,如果所有NP问题都可以多项式归约到问题A,那么问题A就是 NP-Hard:如果问题A既是NP-Hard又是NP,那么它就是NP-Complete.从定义我们很容易看出,NP-Hard问题类包含了NP- Complete类.但进一步的我们会问,是否有属于NP-Har

第八节  情感的分类 人的情感复杂多样,可以从不同的观察角度进行分类.由于情感的核心内容是价值,因此人的情感主要必须根据它所反映的价值关系的运动与变化的不同特点来进行分类. 1.根据价值的正负变化方向的不同,情感可分为正向情感与负向情感.正向情感是人对正向价值的增加或负向价值的减少所产生的情感,如愉快.信任.感激.庆幸等:负向情感是人对正向价值的减少或负向价值的增加所产生的情感,如痛苦.鄙视.仇恨.嫉妒等. 2.根据价值的强度和持续时间的不同,情感可分为心境.热情与激情.心境是指强度较低但持续时