NP သည် polynomial time verifiers များပါရှိသော ဘာသာစကားများ၏ အတန်းအစားဖြစ်သည်။
အတန်းအစား NP သည် "သတ်မှတ်မဟုတ်သော ပေါင်းကူးမျဥ်းအချိန်" ကို ကိုယ်စားပြုသည့် အတန်းအစား NP သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီတွင် အခြေခံသဘောတရားတစ်ခုဖြစ်ပြီး သီအိုရီကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၏နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ NP ကိုနားလည်ရန်၊ Yes-or-no အဖြေရှိသော မေးခွန်းများဖြစ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာများ၏ သဘောတရားကို ဦးစွာနားလည်ရမည်ဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာရှိ ဘာသာစကားတစ်ခုသည် အချို့သောစာကြောင်းများပေါ်တွင် ရည်ညွှန်းသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ရှုပ်ထွေး, NP နှင့် polynomial စစ်ဆေးနိုင်မှုအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်
အများကိန်း-အချိန်စိစစ်မှုများဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာများဆိုင်ရာ အတန်းအစားတစ်ခုအဖြစ် NP ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် အတန်း P တွင် ပြဿနာများသည် များပြားလှသော-အချိန်စိစစ်မှုများလည်း ရှိသည်ဟူသောအချက်ကြားတွင် ကွဲလွဲမှုရှိပါသလား။
အတန်းအစား NP သည် အဆုံးအဖြတ်မဟုတ်သော Polynomial အချိန်အတွက် ရပ်တည်နေသည်၊ သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီအတွက် အဓိကဖြစ်ပြီး ပေါင်းစည်း-အချိန်အတည်ပြုမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ပြဿနာသည် ဟုတ်သည် သို့မဟုတ် မဟုတ်သည့် အဖြေတစ်ခု လိုအပ်ပြီး ဤအခြေအနေတွင် အတည်ပြုသူသည် ပေးထားသော အဖြေတစ်ခု၏ မှန်ကန်မှုကို စစ်ဆေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ခွဲခြားသိမြင်ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ရှုပ်ထွေး, NP နှင့် polynomial စစ်ဆေးနိုင်မှုအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်
class P polynomial အတွက် verifier ရှိပါသလား။
class P အတွက် verifier သည် polynomial ဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနယ်ပယ်တွင်၊ ကိန်းဂဏန်းများ မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုနိုင်မှု သဘောတရားသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ လက်ထဲတွင်ရှိသောမေးခွန်းကိုဖြေဆိုရန်၊ အတန်း P နှင့် NP ကို ဦးစွာသတ်မှတ်ရန်အရေးကြီးသည်။ "polynomial time" ဟုလည်းလူသိများသော class P ၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ရှုပ်ထွေး, NP နှင့် polynomial စစ်ဆေးနိုင်မှုအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်
Firewall configuration တစ်ခုတွင် ပြည်နယ်အကူးအပြောင်းများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် Nondeterministic Finite Automaton (NFA) ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Firewall configuration ၏အခြေအနေတွင်၊ Nondeterministic Finite Automaton (NFA) ကို ပါဝင်သော state အသွင်ကူးပြောင်းမှုများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော်၊ NFAs များကို firewall configurations များတွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အသုံးမပြုသော်လည်း တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် တရားဝင်ဘာသာစကားသီအိုရီများ၏ သီအိုရီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် သတိပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။ NFA သည် သင်္ချာပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ကနျ့ပြည်နယ်စက်များ, Nondeterministic ကနျ့ပြည်နယ်စက်မှနိဒါန်း
Multitape TN တစ်ခုတွင် တိပ်သုံးခုကို အသုံးပြုခြင်းသည် တိပ်အချိန် t2(square) သို့မဟုတ် t3(cube) တစ်ခုတည်းနှင့် ညီမျှပါသလား။ တစ်နည်းဆိုရသော် အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုသည် တိပ်ခွေအရေအတွက်နှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်နေပါသလား။
Multitape Turing machine (MTM) တွင် တိပ်သုံးခုကို အသုံးပြုခြင်းသည် t2(square) သို့မဟုတ် t3(cube) နှင့်ညီမျှသော အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေမည်မဟုတ်ပါ။ ကွန်ပြူတာမော်ဒယ်တစ်ခု၏ အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုကို ပြဿနာတစ်ခုဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သည့် အဆင့်အရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ပြီး ၎င်းတွင် အသုံးပြုထားသော တိပ်ခွေအရေအတွက်နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိပေ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, ရှုပ်ထွေး, ကွဲပြားခြားနားသောကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များနှင့်အတူအချိန်ရှုပ်ထွေး
အကယ်၍ fixed point အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ရှိ တန်ဖိုးသည် function ၏ ထပ်ခါတလဲလဲ အပလီကေးရှင်း၏ ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်ပါက ၎င်းကို ပုံသေအမှတ်ဟု ခေါ်နိုင်ပါသလား။ ပြထားသည့် ဥပမာတွင် 4->4 အစား 4->3.9၊ 3.9->3.99၊ 3.99->3.999၊ … 4 သည် ပုံသေအမှတ်ဖြစ်နေသေးသလား။
ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနှင့် ပြန်လှည့်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်အမှတ်အသားတစ်ခု၏ သဘောတရားသည် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။ မင်းရဲ့မေးခွန်းကို ဖြေဖို့အတွက်၊ ပုံသေအမှတ်ဆိုတာ ဘာလဲဆိုတာကို အရင်သတ်မှတ်ကြည့်ရအောင်။ သင်္ချာတွင်၊ function တစ်ခု၏ ပုံသေအမှတ်သည် function အားဖြင့် မပြောင်းလဲသော အမှတ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်နည်းဆိုရရင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, နေ့တိုင်းပြန်လည်စတင်မည်, အဆိုပါ Fixed ပွိုင့်သီအိုရီ
PDA ၏ အစုအပုံသည် မည်မျှကြီးမားပြီး ၎င်း၏အရွယ်အစားနှင့် အတိမ်အနက်ကို အဘယ်အရာက သတ်မှတ်သနည်း။
Pushdown Automaton (PDA) ရှိ stack ၏ အရွယ်အစားသည် automaton ၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ stack သည် PDA ၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းအား ၎င်း၏တွက်ချက်မှုအတွင်း အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ပြန်လည်ရယူရန် ခွင့်ပြုသည်။ PDA ရှိ stack ၏သဘောတရားကို လေ့လာကြည့်ကြစို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CCTF တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီ အခြေခံအချက်များ, Pushdown Automata ဖြစ်သည်, PDAs: Pushdown Automata ဖြစ်သည်
Type-0 ကို အသိအမှတ်ပြုရန် လက်ရှိနည်းလမ်းများ ရှိပါသလား။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေရန် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသလား။
Type-0 ဘာသာစကားများသည် ထပ်ခါတလဲလဲ စာရင်းယူနိုင်သော ဘာသာစကားများဟုလည်းသိကြပြီး၊ Chomsky အထက်တန်းအဆင့်ရှိ ဘာသာစကားများ၏ ယေဘုယျအတန်းအစားများဖြစ်သည်။ ဤဘာသာစကားများကို မည်သည့် input string ကိုမဆို လက်ခံနိုင် သို့မဟုတ် ငြင်းပယ်နိုင်သော Turing စက်များမှ အသိအမှတ်ပြုပါသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် Turing စက်တစ်ခုရှိလျှင် ဘာသာစကားတစ်ခုသည် Type-0 ဖြစ်သည် ။
LR(k) နှင့် LL(k) သည် အဘယ်ကြောင့် မညီမျှသနည်း။
LR(k) နှင့် LL(k) တို့သည် ဆက်စပ်မှုမရှိသော သဒ္ဒါများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် မတူညီသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်နှစ်ခုလုံးသည် တူညီသောသဒ္ဒါအမျိုးအစားများကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများတွင် ကွဲပြားကာ ၎င်းတို့၏ ညီမျှခြင်းသို့ ဦးတည်သည်။ LR(k) parsing algorithm သည် အောက်ဆုံးမှချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းကို ဆိုလိုသည်။
မှန်ကန်သောဦးတည်ချက်ဖြင့် စကင်န်ဖတ်ခြင်းတိပ်ကိုသာ ကန့်သတ်ထားပြီး အဆုံးအဖြတ်ပေးသော TM ဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည့် ပြဿနာအမျိုးအစားတစ်ခုရှိပါသလား။
Deterministic Turing Machines (DTMs) များသည် အမျိုးမျိုးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော တွက်ချက်မှုပုံစံများဖြစ်သည်။ DTM ၏ အပြုအမူကို ပြည်နယ်အစုံ၊ တိပ်အက္ခရာတစ်ခု၊ အကူးအပြောင်းလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ကနဦးနှင့် နောက်ဆုံးအခြေအနေများဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုသီအိုရီနယ်ပယ်တွင်၊ ပြဿနာတစ်ခု၏ အချိန်ရှုပ်ထွေးမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလေ့ရှိသည်။