လျှော့ချနိုင်မှုသဘောတရားနှင့် အဆုံးအဖြတ်မဖြတ်နိုင်မှုကို သက်သေပြရာတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍကို ရှင်းပြပါ။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ဆုံးဖြတ်ချက်ချ, လျှော့ချနိုင်မှု - ဆုံးဖြတ်ချက်မချနိုင်မှုကို သက်သေပြရန် နည်းလမ်းတစ်ခု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

Reducibility သည် ဆုံးဖြတ်ချက်မချနိုင်မှုကို သက်သေပြရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပြဿနာတစ်ခု၏ အဆုံးအဖြတ်မခံနိုင်မှုကို လူသိများသော အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်သော ပြဿနာတစ်ခုအဖြစ်သို့ လျှော့ချခြင်းဖြင့် အသုံးပြုသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ လျှော့ချနိုင်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၌ ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုရှိလျှင်၊ ကွဲလွဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည့် အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်သောပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း ပြသနိုင်စေပါသည်။

လျှော့ချနိုင်မှုကို နားလည်ရန်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာတစ်ခု၏ သဘောတရားကို ဦးစွာ သတ်မှတ်ကြပါစို့။ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာသည် ဟုတ်/မဟုတ် အဖြေလိုအပ်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပေးထားသော နံပါတ်တစ်ခုသည် အချုပ် သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်မှုဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ခြင်းပြဿနာသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာများကို တရားဝင်ဘာသာစကားများအဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်၊ ထိုဘာသာစကားရှိ စာကြောင်းများသည် အဖြေ "ဟုတ်သည်" ဟူသော ဥပမာများဖြစ်သည်။

အခု ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာနှစ်ခုဖြစ်တဲ့ P နဲ့ Q ကို သုံးသပ်ကြည့်ရအောင်။ အဖြေက P ရဲ့ ဥပမာတွေကို Q အဖြစ်ပြောင်းလဲနိုင်တဲ့ computable function f ရှိတယ်ဆိုရင် P က Q ( P ≤ Q လို့ အဓိပ္ပါယ်ရတဲ့) လျော့ချနိုင်မယ်လို့ ထင်ပါတယ်။ Q ၏ f(x) ၏အဖြေသည် "ဟုတ်သည်" သာဆိုလျှင် x ၏ P သည် "yes" ဖြစ်သည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် f သည် ပြဿနာ၏ အဖြေကို ထိန်းသိမ်းသည်။

လျှော့ချနိုင်မှုရဲ့ နောက်ကွယ်က အဓိက အယူအဆကတော့ ပြဿနာ P ကို ​​ပြဿနာ Q ကို လျှော့ချနိုင်ရင် Q ဟာ အနည်းဆုံး P လောက် ခက်ခဲပါတယ်။ Q ကို ဖြေရှင်းဖို့ algorithm တစ်ခုရှိခဲ့ရင် ဖြေရှင်းဖို့ လျှော့ချရေး လုပ်ဆောင်ချက် f နဲ့ အတူ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ P. ဆိုလိုသည်မှာ Q သည် အဆုံးအဖြတ် မပေးနိုင်ပါက P သည်လည်း အဆုံးအဖြတ် မရနိုင်ပေ။ ထို့ကြောင့်၊ လျှော့ချနိုင်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပြဿနာတစ်ခုမှ နောက်တစ်ခုသို့ အဆုံးအဖြတ်မခံနိုင်မှုကို "လွှဲပြောင်း" နိုင်စေပါသည်။

လျှော့ချနိုင်မှုကို အသုံးပြု၍ အဆုံးအဖြတ်မခံနိုင်ကြောင်း သက်သေပြရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပေးထားသော ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုတွင် ပရိုဂရမ်အား ရပ်တန့်ခြင်းရှိမရှိ မေးမြန်းသည့် Halting Problem ကဲ့သို့သော အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်သော ပြဿနာတစ်ခုဖြင့် စတင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်ဝင်စားမှုပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုရှိပါက၊ ရပ်တန့်ခြင်းပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် ၎င်းကိုအသုံးပြု၍ ဆန့်ကျင်ကွဲလွဲမှုတစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်ကြောင်း ပြသပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာ၏ အဆုံးအဖြတ်မဖြတ်နိုင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ပေးထားသော ပရိုဂရမ် P သည် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုကို လက်ခံခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ပရိုဂရမ် Q နှင့် input x တို့ကို ထည့်သွင်းသည့် လျှော့ချရေး လုပ်ဆောင်ချက် f ကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာအတွက် ရပ်တန့်ခြင်းပြဿနာကို ကျွန်ုပ်တို့ လျှော့ချနိုင်ပြီး၊ Q တွင် x ရပ်တန့်ပါက P သည် မည်သည့် input ကို လက်ခံသည်၊ မဟုတ်ပါက P သည် မည်သည့် input အတွက်မဆို အဆုံးမဲ့ loop ထဲသို့ ဝင်သည်။ P သည် မည်သည့် input ကိုလက်ခံသည်ဆိုသည်ကိုဆုံးဖြတ်ရန်ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် algorithm တစ်ခုရှိလျှင် f(Q, x) ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် Halting Problem ကိုဖြေရှင်းရန် ၎င်းကိုကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် မည်သည့်ထည့်သွင်းမှုကို လက်ခံသည်ဖြစ်စေ ဆုံးဖြတ်ခြင်း၏ ပြဿနာသည် အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်ပေ။

Reducibility သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီတွင် အစွမ်းထက်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပြဿနာတစ်ခု၏ အဆုံးအဖြတ်မခံနိုင်မှုကို ထင်ရှားသောပြဿနာတစ်ခုအဖြစ်သို့လျှော့ချခြင်းဖြင့် ၎င်းကို သက်သေပြနိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြဿနာ P မှ ပြဿနာ Q သို့ လျှော့ချခြင်းဖြင့် Q သည် အနည်းဆုံး P ကဲ့သို့ ခက်ခဲကြောင်း ပြသပြီး Q သည် အဆုံးအဖြတ်မရနိုင်ပါက P သည်လည်း အဆုံးအဖြတ်မခံနိုင်ကြောင်း ပြသရမည်ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် ပြဿနာများကြားတွင် အဆုံးအဖြတ်မခံနိုင်မှုကို လွှဲပြောင်းနိုင်စေပြီး တွက်ချက်မှုကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ရန် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခု ပံ့ပိုးပေးသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ ဆုံးဖြတ်ချက်ချ:

ဆုံးဖြတ်နိုင်မှုတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,