2010-07-12 14 views
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मैं गणितीय कार्यों के कंप्यूटिंग समय के बारे में जानकारी कहां बदल सकता हूं? क्या किसी भी प्रकार के कठोरता के साथ कोई (सामान्य) अध्ययन किया गया है?गणितीय कार्यों की गणना करने का समय चल रहा है

उदाहरण के लिए, के

निरंतर + निरंतर

कंप्यूटिंग समय आम तौर पर हे लेता है (1)।

मान लीजिए कि मैं गणित का उपयोग इंटीग्रल की तरह करना शुरू करना चाहता हूं, और मैं विभिन्न इंटीग्रल के लिए एसिम्प्टोटिक अनुमान प्राप्त करना चाहता हूं। क्या इसका एक मानक अध्ययन रहा है, या मुझे अपनी जानकारी लेनी चाहिए और अपना खुद का अनुमान लगाना चाहिए। मुझे इसके लिए एक मानक दृष्टिकोण में बहुत दिलचस्पी होगी, और मैं जानना चाहता हूं कि यह पहले से मौजूद है या नहीं।

यहां मेरी प्रेरणा है: मैं एक पेपर लिखने के बीच में हूं जो एनपी हार्ड समस्याओं और कुछ प्रकार के गणितीय समीकरणों के बीच समानता को इंगित करता है। ऐसा लगता है कि गणित कंप्यूटिंग समय के अध्ययन के लिए उपयोग किया जा सकता है जिसे एक नए विज्ञान की तरह सामान्यीकृत किया जाता है।

संपादित करें: मुझे लगता है कि मैं सोच रहा हूं कि क्या किसी दिए गए गणित के लिए मानक कम्प्यूटेशनल जटिलता है जिसे टाला नहीं जा सकता है। मैं सोच रहा हूं कि किसी ने इस सवाल का अध्ययन किया है या नहीं। मुझे यह देखना अच्छा लगेगा कि दूसरों ने क्या प्रयास किया है।

EDIT 2: विकिपीडिया अपने विश्वकोष में "कम्प्यूटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी थ्योरी" सूचीबद्ध करता है, जो मुझे लगता है कि बिल फिट हो सकता है। मैं अभी भी सोच रहा हूं कि अगर कोई इसका अध्ययन कर रहा है तो यह पुष्टि कर सकता है।

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रन-टाइम पर पहुंचने के लिए आप मानक एल्गोरिदमिक विश्लेषण का उपयोग क्यों नहीं कर सकते? या आप इन समस्याओं का उत्तर देने के लिए प्रसिद्ध एल्गोरिदम के रन-टाइम के लिए पूछ रहे हैं? –

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आपका प्रश्न उलझन में है: स्वयं द्वारा एक समीकरण एक एल्गोरिदम परिभाषित नहीं करता है। कम्प्यूटेशनल जटिलता केवल एल्गोरिदम (उर्फ "कम्प्यूटेबल फ़ंक्शन") के लिए परिभाषित की जाती है, सामान्य रूप से समीकरणों के लिए नहीं। या मैं कुछ गलत समझ रहा हूँ? –

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मैं यह पूछने का प्रयास कर रहा हूं कि मैं मूलभूत प्रश्न के रूप में क्या देखता हूं। शायद मुझे यह पूछना चाहिए था, "क्या यह सच है कि कुछ गणित के लिए मौलिक कम्प्यूटेशनल जटिलता है जिसे टाला नहीं जा सकता है?" –

उत्तर

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काम का एक संग्रहित निकाय नहीं है, लेकिन अनुमानित कार्यों पर काम करीब आता है। उदाहरण के लिए, आप जानना चाहते हैं कि एक ईपीएसलॉन त्रुटि के भीतर पाप (x) को अनुमानित करना लॉग (x) और 1/epsilon में कुछ बहुपद के आनुपातिक समय में किया जा सकता है। यहां एक सामान्य सिद्धांत नहीं है (हालांकि आपको सूचना जटिलता देखना चाहिए), और विशिष्ट कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने से मदद मिल सकती है।

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क्या होगा यदि यह एक ट्रिगर फ़ंक्शन के लिए लुकअप टेबल से इंटरपोलेशन है? साइन मूल्यांकन ओ (1) तब है। – duffymo

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सुनिश्चित करें। तो आपने अंतरिक्ष में समय के लिए "भुगतान" किया है। यह हमेशा एक व्यापार है। मैंने जो बाध्य दिया वह एक प्रकार का बाध्य उदाहरण था जिसे आप शुद्ध समय के रूप में देखना चाहते हैं। – Suresh

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ऐसा लगता है कि सूचना संदर्भ महत्वपूर्ण है। यह "ट्रेडऑफ" से बचने में मुश्किल लगता है, और मुझे लगता है कि सूचना जटिलता कई आवश्यक विचारों को समाहित करने में मदद कर सकती है। लेकिन मुझे लगता है कि प्रकृति के सिद्धांत को निर्धारित करने के लिए यह बहुत जटिल रहा है जिसे मैं वर्तमान में ढूंढ रहा हूं। हालांकि, हम बस कुछ उत्सुक अवलोकन खो सकते हैं ... –

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"मानक" गणित में एल्गोरिदमिक जटिलता की कोई धारणा नहीं है। यह कंप्यूटर एल्गोरिदम के लिए आरक्षित है।

समीकरणों के समाधान के गतिशील व्यवहार का विश्लेषण करने के तरीके हैं। अभिसरण की तरह चीजें गणितज्ञों के लिए एक बड़ा सौदा है।

आप पूछ सकते हैं कि एकीकरण के लिए पांचवें क्रम रेज-कुट्टा बनाम यूलर एकीकरण की एल्गोरिदमिक जटिलता क्या है। वे आवश्यक फ़ंक्शन मूल्यांकन की संख्या और समय चरण स्थिरता के आधार पर तुलना करेंगे।

लेकिन फर्मेट के अंतिम प्रमेय के समाधान के "चलने का समय" क्या है? डेविड हिल्बर्ट की चुनौती की समस्याओं के आखिरी बारे में क्या? क्या उन सदी के लिए "चलने का समय" और गिनती है? चर के अलगाव का उपयोग करके आंशिक अंतर समीकरण को हल करने के लिए आपका चलने का समय क्या है?

जब आप इस बारे में सोचते हैं, तो क्या आपको बेहतर समझ है कि लोगों को आपके प्रश्न से क्यों हटाया जाएगा?

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फिर, मैं सोच रहा हूं कि गणित के लिए एक मानक कम्प्यूशनल जटिलता है जिसे टाला नहीं जा सकता है। मैं सोच रहा हूं कि किसी ने इसका अध्ययन किया है या नहीं। आपके उत्तर के लिए धन्यवाद। मुझे लगता है कि मैंने गलत सवाल पूछा था। –

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@ user389117 - मानक (यानी गंभीर) गणित में कंप्यूटिंग चीजें शामिल नहीं हैं। यह विश्लेषणात्मक रूप से समीकरणों को सुलझाने, प्रमेय सिद्ध करने आदि के बारे में है। कम्प्यूशनल जटिलता केवल गणित की उन "लागू" शाखाओं पर लागू होती है जो कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं से निपटती हैं; जैसे एल्गोरिदम। –

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मुझे मजबूत होने के लिए खेद है।मेरा मुख्य ध्यान यह देखना था कि गणित कार्यों से संबंधित एल्गोरिदम को मानकीकृत करने के लिए कोई प्रयास किया गया है या नहीं। उदाहरण के लिए, यदि दिए गए गणित कार्यों के लिए मानक कम्प्यूटेशनल जटिलता है कि किसी दिए गए समस्या के समाधान तक पहुंचने के लिए कोई ज्ञात तरीका नहीं है। मैं अभी भी देखना चाहता हूं कि गणित का एक मानक अध्ययन, या शायद अधिक सटीक कार्यों, एल्गोरिदम के विपरीत, का अध्ययन किया गया है। –

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हां, विभिन्न गणितीय कार्यों के लिए, फ़ंक्शन की गणना करने की कम्प्यूटेशनल जटिलता (चलने का समय) का अध्ययन किया गया है। यह गणना के मॉडल के आधार पर भिन्न हो सकता है।

उदाहरण दो एन-बिट नंबर जोड़ने के लिए ले जाता है Θ (एन) समय, गुणा उन्हें Θ लेता है (एन एन लॉग इन करें) समय (FFT का उपयोग), उनके gcd खोजने हमेशा की तरह साथ ले जाता है Θ (एन) समय यूक्लिडियन एल्गोरिदम और Θ (एन (लॉग एन) (लॉग लॉग एन)) बेहतर एल्गोरिदम आदि के साथ आदि। अधिक जटिल सामग्री जैसे इंटीग्रल के लिए, जाहिर है यह इस पर निर्भर करता है कि आप इसे करने के लिए किस एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

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user389117,

मुझे लगता है कि अवचेतन आप इस गणितीय प्रकार के रूप से एक गणितीय प्रकार कंप्यूटिंग की जटिलता निकालना चाहते हैं।

उदा। एक गणित प्रकार जो चर के वर्ग (x^2) से संबंधित है, आपको लगता है (कम से कम अवचेतन रूप से) कि गणना की जटिलता x^2 के लिए एकजुट है इसलिए जटिलता ओ (एन^2) जैसी कुछ होनी चाहिए या वहां है गणितीय समीकरण के रूप से जटिलता के रूप को कम करने के लिए एक मानक प्रक्रिया।

ये दोनों अलग-अलग गुण हैं और कोई एक दूसरे से गुणवत्ता को कम नहीं कर सकता है।

मैं आपको एक उदाहरण दूंगा: कागजात में सभी एल्गोरिदम छद्म कोड में लिखे जाते हैं और फिर वैज्ञानिक छद्म कोड की जटिलता को कम करते हैं।

छद्म कोड अनिवार्य रूप से लिखा जाना चाहिए और फिर आप जटिलता की गणना करें।

उस चीज के रूप में जटिलता प्राप्त करने का कोई जादुई तरीका नहीं है जिसे आप गणना करना चाहते हैं।

भले ही आप जटिलता की गणना करें और आप पाते हैं कि यह फॉर्म समीकरण के रूप में समान है, तो मुझे लगता है कि कम से कम पहले स्थान पर, छद्म विज्ञान से उस टिप्पणी को परिवर्तित करने के लिए यह कठिन होगा विज्ञान।

शुभकामनाएं!

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