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search-algorithmとalgorithmとnp-hardnessに関するnabinnoのブックマーク (8)

  • 整数計画問題 - Wikipedia

    英語版記事を日語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Integer programming|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針につい

  • 充足可能性問題のアルゴリズム

    充足可能性問題(satisfiability problem)とは? 充足可能性問題(以下,SAT問題と略す)とは, 理論計算機科学で最も基的で 重要な NP完全問題 の一つである. グラフ理論における 巡回セールスマン問題,頂点彩色問題,独立頂点集合問題, オペレーションズ・リサーチにおける整数計画問題, ゲーム・パズルにおける数独,テトリスなど, 実社会で遭遇する多くの(決定)問題がNP完全問題である. その中でも, SAT問題は,そのNP完全性が示された最初の問題である. 以下の意味で, SAT問題は,NP完全問題の根である: すべてのNP完全問題のNP完全性は, (いくつかの例外を除いて) SAT問題からの有限回の多項式時間還元を経て示された. 例えば, 教科書 [1] では, ハミルトン閉路問題は, 頂点被覆問題からの多項式時間還元により, 更に, 頂点被覆問題はSAT問題か

  • P、NP、NP完全、NP困難…似て非なる階層構造 - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? コンピューターに問題を解かせるときに、それがどの程度の時間を消費するのかも大きな問題です。この観点から、問題はいくつかのパターンに区分されています。ただし、ややこしいです。 #おことわり なお、分かりやすさを優先して、厳密でない説明となっている部分があります。たとえば、チューリング完全性を前提に、チューリング機械で計算するものを、通常のコンピューターで計算するものとしています。 P ある判定問題(yes/noで答えられる問題)があって、それを解くことのできる多項式時間アルゴリズム(問題の規模に対して、計算時間が規模の多項式で表現される上

    P、NP、NP完全、NP困難…似て非なる階層構造 - Qiita
  • The Existence of the Tau One-Way Functions Class as a Proof that P != NP

    We prove that P != NP by proving the existence of a class of functions we call Tau, each of whose members satisfies the conditions of one-way functions. Each member of Tau is a function computable in polynomial time, with negligible probability of finding its inverse by any polynomial probabilistic algorithm. We also prove that no polynomial-time algorithm exists to compute the inverse of members

  • https://pun6.com/Home/T/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9/j3558y7qsf2hfu7dpj7uswp4np82501d6ppyoa3a

  • NP完全問題 - Wikipedia

    NP完全(な)問題(エヌピーかんぜん(な)もんだい、英: NP-complete problem)とは、(1) クラスNP(英: Non-deterministic Polynomial)に属する決定問題(言語)で、かつ (2) クラスNPに属する任意の問題から多項式時間還元(帰着)可能なもののことである。条件 (2) を満たす場合は、問題の定義が条件 (1) を満たさない場合にも、NP困難な問題とよびその計算量的な困難性を特徴づけている。多項式時間還元の推移性から、クラスNPに属する問題で、ある一つのNP完全問題から多項式時間還元可能なものも、またNP完全である。現在発見されているNP完全問題の証明の多くはこの推移性によって充足可能性問題などから導かれている。充足可能性問題がNP完全であることは1971年、スティーブン・クックによって証明され[1]、R. M. カープの定義した多項式時間

  • NP困難 - Wikipedia

    P、NP、NP完全、NP困難の関係を表すベン図 NP困難(エヌピーこんなん、英: NP-hard)とは計算量理論において、問題が「NPに属する任意の問題と比べて、少なくとも同等以上に難しい」ことである[1]。正確にいうと、ある問題 H がNP困難であるとは、「NPに属する任意の問題 L が H へ帰着可能である」と定義される。この「帰着」の定義として何を用いるかにより微妙に定義が異なることになるが、例えば多項式時間多対一帰着や多項式時間チューリング帰着を用いる。もしもあるNP困難問題を解ける多項式時間の機械が存在すれば、それを利用すればNPに属する任意の問題を多項式時間で解くことができる。 NP完全問題とは、NP困難であり、かつNPに属する問題である。これとは異なり、ある問題がNP困難であってもNPに属するとは限らない。NPは決定問題のクラスなのでNP完全もまた決定問題に限られるが、定義に

    NP困難 - Wikipedia
  • 巡回セールスマン問題 - Wikipedia

    英語版記事を日語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Travelling salesman problem|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の

    巡回セールスマン問題 - Wikipedia
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