简析P和NP问题的概念 本文系作者学习笔记,内容均来源于网络,如有侵权,请联系删除 P类问题:所有能用多项式时间算法计算得到结果的问题,称为多项式问题,也就是P(polynomial). 多项式时间举例: NP类问题(Non-Deterministic Polynomial Problems):NP问题是指存在多项式算法能够验证的非决定性问题 NP概念的奥妙在于,它躲开了求解到底需要多少时间这样的问题,而仅仅只是强调验证需要多少时间 显然,P肯定是NP,因为你既然能用多项式求解,就肯定能用多项式

背景:在看李航的<统计学习方法时>提到了NP完全问题,于是摆之. 问题解答:以下是让我豁然开朗的解答的摘抄: 最简单的解释:P:算起来很快的问题NP:算起来不一定快,但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对NP-hard:比所有的NP问题都难的问题NP-complete:满足两点:1. 是NP hard的问题2. 是NP问题 稍微正式的解答: P就是能在多项式时间内解决的问题 NP就是能在多项式时间验证答案正确与否的问题. 所以P是否等于NP实质上就是在问,如果对于一个问题我能在多项式

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

转自:http://tech.sina.com.cn/d/2017-08-16/doc-ifyixias1432604.shtml 编译 | 张林峰(普林斯顿大学应用数学专业博士研究生) 责编 | 陈晓雪 P和NP是否相等通常被认为是理论计算机科学中最重要的难题,也是克雷数学研究所高额悬赏的七个千禧年难题之一. 5天前,德国波恩大学的计算机科学家Nobert Blum在arXiv上传了一份38页长的论文,声称证明了P/=NP(P不等于NP),引发学界的关注与讨论 (https://arxiv.o

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

“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

总结: 归约(或别的什么叫法):如果解决了问题A,就能用解决A的方法来解决问题B,那么我们说问题B可以归约为/到问题A,本文记为[B]<[A].其含义就是问题A的求解复杂度比问题B要高,比如说A问题是求解1元2次方程,而B问题是求解1元1次方程.归约具有传递性. P问题:多项式时间内可求解的问题.P代表Polynomial NP问题:多项式时间内可以验证一个解的正确性的问题.但不确定能否在多项式时间内求解.所以叫Non-deterministic Polynomial. 注:P是NP的子集,但尚

举例叙述(转自百度百科,纯为学习笔记) 编辑 在一个周六的晚上,你参加了一个盛大的晚会.由于感到局促不安,你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人.你的主人向你提议说,你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝.不费一秒钟,你就能向那里扫视,并且发现你的主人是正确的.然而,如果没有这样的暗示,你就必须环顾整个大厅,一个个地审视每一个人,看是否有你认识的人. 生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多.这是这种一般现象的一个例子.与此类似的是,如果某人告诉你,数13,717,421可以写

pandas:数据分析 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.pandas是基于NumPy构建的. pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame.Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas引用方法:import pandas as pd pandas:Series Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成. 创建方式: pd.Series([4

今天大年初一,哪里也没去,在家里重新看了下IOA的NP问题.感觉看明白了. 首先定义下: 所谓P问题是指所有能在多项式复杂度解决的问题,比如排序算法,n*n复杂度解决问题. 有些问题目前没有多项式复杂度的解决方案,但是如果你给我一个解决方案,我可以在多项式时间内验证该算法是否正确.比如说bool表达式的可满足性问题,给我一个表达式,虽然我不能在多项式时间内判断它是否可满足,但是如果你给我一个答案,我能判断这个答案的正确性.这类问题就是NP问题. P属于NP.这是很明显的. 那么P是否等于NP呢?

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一.np.var 数学上学过方差:$$ D(X)=\sum_{i\in [0,n)} ({x-\bar{x}})^2 $$ np.var()实际上是均方差,均方差的意义就是将方差进行了平均化,从而使得此值不会随着数据的增多而发生变化. np.std()是标准差,np.std()的平方等于np.var(),标准差在高斯分布中用$\sigma$表示. 不论是方差还是标准差,它们衡量的都是二阶中心矩.为什么是二阶而不是一阶?这是一个问题. 函数原型:numpy.var(a, axis=None, dt

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 numpy.sort() numpy.so

https://blog.csdn.net/mmm305658979/article/details/78745637 # -*- coding: utf-8 -*- 多加练习才是真 import numpy as np from numpy import newaxis from numpy import pi import matplotlib.pyplot as plt from numpy import ogrid #生成数组(矩阵) #a = np.array([[1,2,3],[4,

第一部分:金融与量化投资 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包. pandas是基于NumPy构建的. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装方法:pip install pandas 引用方法:import pandas as pd ------> 以下测试都是在ipython中 <------ Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组

compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意.中文的翻译成"压缩感知",意思变得至少不太好理解了. 数码相机镜头收集了大量的数据,然后再压缩,压缩时丢弃掉90%的数据.如果有CS,如果你的照相机收集了如此多的数据只是为了随后的删除,那么为什么不一开始就丢弃那90%的数据,直接去除冗余信息不仅可以节省电池电量,还能节省空间. 感知压缩难