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계산 복잡도 이론와 비결정론적 튜링 기계

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

계산 복잡도 이론와 비결정론적 튜링 기계의 차이

계산 복잡도 이론 vs. 비결정론적 튜링 기계

산 복잡도 이론(Computational complexity theory)은 컴퓨터 과학에서 계산 이론의 분야로, 계산 문제를 푸는 알고리즘을 복잡도에 따라 분류하여 문제의 모임을 구성하는 방법을 연. 이 때 알고리듬의 수행은 실제 컴퓨터가 할 수 있지만, 평가하는 데에는 튜링 기계와 관련이 있는 정량화된 방법을 사용. 비결정론적 튜링 기계(nondeterministic Turing machine, NTM)는 튜링 기계에서 특정 상태에서 움직일 수 있는 상태의 개수가 하나로 정해져 있지 않은 경우를 말. 이것은 비결정론적 유한 오토마타와 유사한 개념이.

계산 복잡도 이론와 비결정론적 튜링 기계의 유사점

계산 복잡도 이론와 비결정론적 튜링 기계는 공통적으로 2 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 튜링 기계, 컴퓨터 과학.

튜링 기계

링 기계의 작동 방식을 묘사하는 그림 이론 전산학에서, 튜링 기계()는 긴 테이프에 쓰여있는 여러 가지 기호들을 일정한 규칙에 따라 바꾸는 기계이.

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컴퓨터 과학

학()은 전산 이론, 하드웨어 및 소프트웨어에 중점을 둔 정보과학의 한 분야이.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

계산 복잡도 이론와 비결정론적 튜링 기계의 비교.

계산 복잡도 이론에는 21 개의 관계가 있고 비결정론적 튜링 기계에는 4 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 2을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 8.00%입니다 = 2 / (21 + 4).

참고 문헌

이 기사에서는 계산 복잡도 이론와 비결정론적 튜링 기계의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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