NP হল ভাষার শ্রেণী যার বহুপদী সময় যাচাইকারী রয়েছে

শ্রেণী এনপি, যা "অনির্ধারিত বহুপদী সময়" এর জন্য দাঁড়ায়, এটি গণনাগত জটিলতা তত্ত্বের একটি মৌলিক ধারণা, তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি উপক্ষেত্র। NP বোঝার জন্য, একজনকে প্রথমে সিদ্ধান্তের সমস্যাগুলির ধারণাটি উপলব্ধি করতে হবে, যা হ্যাঁ-বা-না-এর উত্তর সহ প্রশ্ন। এই প্রেক্ষাপটে একটি ভাষা কিছু স্ট্রিং এর সেট বোঝায়

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

বহুপদী-সময় যাচাইকারীর সাথে সিদ্ধান্তের সমস্যাগুলির একটি শ্রেণি হিসাবে NP-এর সংজ্ঞা এবং P শ্রেণির সমস্যাগুলিরও বহুপদী-সময় যাচাইকারীগুলির মধ্যে একটি দ্বন্দ্ব আছে কি?

নন-ডিটারমিনিস্টিক পলিনোমিয়াল সময়ের জন্য দাঁড়ানো ক্লাস NP, গণনাগত জটিলতা তত্ত্বের কেন্দ্রবিন্দু এবং এতে বহুপদী-সময় যাচাইকারী সিদ্ধান্তের সমস্যা রয়েছে। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা এমন একটি যার জন্য হ্যাঁ-বা-না উত্তরের প্রয়োজন হয় এবং এই প্রসঙ্গে একটি যাচাইকারী হল একটি অ্যালগরিদম যা একটি প্রদত্ত সমাধানের সঠিকতা পরীক্ষা করে। সমাধানের মধ্যে পার্থক্য করা গুরুত্বপূর্ণ

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

ক্লাস P বহুপদী জন্য যাচাইকারী?

P শ্রেণীর জন্য একটি যাচাইকারী হল বহুপদ। কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্বের ক্ষেত্রে, বহুপদী যাচাইযোগ্যতার ধারণা গণনাগত সমস্যার জটিলতা বোঝার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। হাতে থাকা প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, প্রথমে P এবং NP শ্রেণীগুলিকে সংজ্ঞায়িত করা গুরুত্বপূর্ণ। ক্লাস P, "পলিনমিয়াল টাইম" নামেও পরিচিত

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

একটি Nondeterministic Finite Automaton (NFA) ফায়ারওয়াল কনফিগারেশনে রাষ্ট্রীয় রূপান্তর এবং ক্রিয়াগুলি উপস্থাপন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে?

ফায়ারওয়াল কনফিগারেশনের প্রেক্ষাপটে, একটি ননডেটারমিনিস্টিক ফিনিট অটোমেটন (এনএফএ) ব্যবহার করা যেতে পারে রাষ্ট্রীয় রূপান্তর এবং জড়িত ক্রিয়াগুলি উপস্থাপন করতে। যাইহোক, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে NFAগুলি সাধারণত ফায়ারওয়াল কনফিগারেশনে ব্যবহৃত হয় না, বরং গণনাগত জটিলতা এবং আনুষ্ঠানিক ভাষা তত্ত্বের তাত্ত্বিক বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়। একটি এনএফএ একটি গাণিতিক

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

একটি মাল্টিটেপ TN-এ তিনটি টেপ ব্যবহার করা কি একক টেপ টাইম t2(বর্গ) বা t3(কিউব) এর সমতুল্য? অন্য কথায় সময় জটিলতা কি সরাসরি টেপের সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত?

মাল্টিটেপ টিউরিং মেশিনে (এমটিএম) তিনটি টেপ ব্যবহার করলে অগত্যা t2(বর্গ) বা t3(কিউব) এর সমতুল্য সময়ের জটিলতা হয় না। একটি গণনামূলক মডেলের সময় জটিলতা একটি সমস্যা সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপের সংখ্যা দ্বারা নির্ধারিত হয়, এবং এটি সরাসরি ব্যবহৃত টেপের সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত নয়

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

যদি স্থির বিন্দু সংজ্ঞায় মানটি ফাংশনের পুনরাবৃত্তি প্রয়োগের সীমা হয় তবে আমরা কি এটিকে একটি নির্দিষ্ট বিন্দু বলতে পারি? দেখানো উদাহরণে যদি 4->4-এর পরিবর্তে আমাদের কাছে 4->3.9, 3.9->3.99, 3.99->3.999, … থাকে তাহলে কি 4 এখনও নির্দিষ্ট বিন্দু?

কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্ব এবং পুনরাবৃত্তির প্রেক্ষাপটে একটি নির্দিষ্ট বিন্দুর ধারণা একটি গুরুত্বপূর্ণ। আপনার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, আসুন প্রথমে একটি নির্দিষ্ট বিন্দু কী তা সংজ্ঞায়িত করি। গণিতে, ফাংশনের একটি নির্দিষ্ট বিন্দু হল একটি বিন্দু যা ফাংশন দ্বারা অপরিবর্তিত। অন্য কথায়, যদি

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

একটি PDA এর স্ট্যাক কত বড় এবং এর আকার এবং গভীরতা কী নির্ধারণ করে?

পুশডাউন অটোমেটন (পিডিএ) এর স্ট্যাকের আকার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা অটোমেটনের গণনাগত শক্তি এবং ক্ষমতা নির্ধারণ করে। স্ট্যাক একটি PDA এর একটি মৌলিক উপাদান, যা এটিকে গণনার সময় তথ্য সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করতে দেয়। আসুন পিডিএ-তে স্ট্যাকের ধারণাটি অন্বেষণ করি, আলোচনা করি

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

টাইপ-0 শনাক্ত করার জন্য বর্তমান পদ্ধতি আছে কি? আমরা কি আশা করি কোয়ান্টাম কম্পিউটার এটিকে সম্ভবপর করে তুলবে?

টাইপ-০ ভাষা, যা পুনরাবৃত্তভাবে গণনাযোগ্য ভাষা হিসাবেও পরিচিত, চমস্কি শ্রেণিবিন্যাসের সবচেয়ে সাধারণ শ্রেণীর ভাষা। এই ভাষাগুলি টুরিং মেশিন দ্বারা স্বীকৃত যেগুলি যে কোনও ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করতে পারে। অন্য কথায়, একটি ভাষা হল Type-0 যদি একটি টিউরিং মেশিন থাকে যা থেমে যায় এবং যে কোনো স্ট্রিং গ্রহণ করে।

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , , , , ,

কেন LR(k) এবং LL(k) সমতুল্য নয়?

LR(k) এবং LL(k) হল দুটি ভিন্ন পার্সিং অ্যালগরিদম যা কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্বের ক্ষেত্রে প্রসঙ্গ-মুক্ত ব্যাকরণ বিশ্লেষণ ও প্রক্রিয়া করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও উভয় অ্যালগরিদম একই ধরণের ব্যাকরণ পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তারা তাদের পদ্ধতি এবং ক্ষমতার মধ্যে পার্থক্য করে, যার ফলে তাদের অ-সাম্য। LR(k) পার্সিং অ্যালগরিদম হল একটি বটম-আপ পন্থা, যার অর্থ

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

এমন কোন শ্রেণীর সমস্যা আছে যা নির্ণয়বাদী TM দ্বারা বর্ণনা করা যেতে পারে শুধুমাত্র সঠিক দিকে স্ক্যানিং টেপের সীমাবদ্ধতার সাথে এবং কখনই (বামে) ফিরে যাবে না?

ডিটারমিনিস্টিক ট্যুরিং মেশিন (ডিটিএম) হল গণনামূলক মডেল যা বিভিন্ন সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি DTM-এর আচরণ রাজ্যের একটি সেট, একটি টেপ বর্ণমালা, একটি রূপান্তর ফাংশন এবং প্রাথমিক এবং চূড়ান্ত অবস্থা দ্বারা নির্ধারিত হয়। কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্বের ক্ষেত্রে, একটি সমস্যার সময় জটিলতা প্রায়শই বিশ্লেষণ করা হয়

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,