Полиномиальная: определение, значение, предложения

Выпуклый череп многоугольника-это самый большой выпуклый многоугольник, содержащийся внутри него. Его можно найти за полиномиальное время, но экспонента алгоритма высока.

Биномиальную теорему можно сформулировать, сказав, что полиномиальная последовательность {1, x, x2, x3,...} имеет биномиальный тип.

Полиномиальная интерполяция является обобщением линейной интерполяции.

В последнее время использование полиномиальных моделей было дополнено другими методами, причем неполиномиальные модели имеют преимущества для некоторых классов задач.

Действительно, в течение некоторого времени не было известно, разрешима ли задача линейного программирования за полиномиальное время, т. е.

Однако интерполятор легче оценить, чем полиномы высокой степени, используемые в полиномиальной интерполяции.

Неизвестно, является ли эта задача NP-полной и может ли она быть решена за полиномиальное время.

Формула Лагранжа для полиномиальной интерполяции дает результаты.

Примером полиномиального протокола бинарного консенсуса времени, который допускает византийские сбои, является алгоритм фазового короля Гарая и Бермана.

Примерами методов, использующих кусочно-полиномиальные базисные функции более высокой степени, являются hp-FEM и spectral FEM.

Предложены эвристические алгоритмы, способные решить задачу за полиномиальное время, в том числе генетические и муравьиные алгоритмы.

AKS-это первый алгоритм доказательства примитивности, который одновременно является общим, полиномиальным, детерминированным и безусловным.

Сплайн-интерполяция использует полиномы низкой степени в каждом из интервалов и выбирает полиномиальные части таким образом, чтобы они плавно вписывались друг в друга.

Ответ на вопрос P = NP определил бы, могут ли задачи, которые могут быть проверены за полиномиальное время, также быть решены за полиномиальное время.

В теории вычислительного обучения вычисление считается осуществимым, если оно может быть выполнено за полиномиальное время.

Эта вариация используется во многих задачах загрузки и планирования при исследовании операций и имеет полиномиальную схему аппроксимации времени.

Положительные результаты показывают, что определенный класс функций может быть изучен за полиномиальное время.

Оптимальное решение CMST является NP-трудным, но хорошие эвристики, такие как Esau-Williams и Sharma, дают решения, близкие к оптимальным за полиномиальное время.

Другие приложения многомодульной арифметики включают полиномиальный наибольший общий делитель, вычисление базиса Гребнера и криптографию.

Последнее обычно означает использование полинома более высокого порядка в приближении, хотя не все приближения являются полиномиальными.

Говорят, что грамматический формализм имеет полиномиальный разбор, если его проблема принадлежности может быть решена за детерминированное полиномиальное время.

В Чаро вводится и обсуждается многомерный полиномиальный алгоритм матричного факторизации.

Примерно в то же время он начал делать фундаментальные открытия в теории полиномиальных уравнений.

Однако известно, что если задача является NP-полной, то полиномиальная иерархия коллапсирует до конечного уровня.

Последний может быть вычислен в качестве детерминанта с помощью теоремы о матричном дереве, дающей алгоритм полиномиального времени.

Позже было показано, что класс глубоких нейронных сетей является универсальным аппроксиматором тогда и только тогда, когда функция активации не является полиномиальной.

Например, с его помощью можно определить для любого полиномиального уравнения, имеет ли оно решение по радикалам.

Он используется в полиномиальной факторизации, задаче, для которой все известные эффективные алгоритмы используют модульную арифметику.

Для MD-фильтра мы можем преобразовать представление FIR в полиномиальное представление.

NP-трудные задачи не должны быть в NP, то есть они не должны иметь решений, проверяемых в полиномиальное время.

Поскольку можно показать, что P ≠ EXPTIME, эти задачи находятся вне P, и поэтому требуют больше, чем полиномиальное время.

Это означает, что не существует известных алгоритмов нахождения оптимального решения за полиномиальное время.

Существует несколько типов СВМ, такие как линейные, полиномиальные, сигмоидит и т. д.

Формула, полученная в результате преобразования всех предложений, не более чем в 3 раза длиннее исходной, т. е. рост длины является полиномиальным.

Однако известно, что сокращения AC0 определяют строго меньший класс, чем сокращения полиномиального времени.

Альтернативно, если L ∈ NP,и существует другая NP-полная задача, которая может быть полиномиально уменьшена до L, то L является NP-полной.

Они могут быть получены аналитически, что означает, что результирующие орбитали являются произведениями полиномиального ряда, а также экспоненциальных и тригонометрических функций.

Преобразование превращает интегральные уравнения и дифференциальные уравнения в полиномиальные уравнения, которые гораздо легче решить.