Teorema Rice menggeneralisasi teorema bahwa masalah penghentian tidak dapat diselesaikan . Ini menyatakan bahwa untuk properti non-sepele, tidak ada prosedur keputusan umum yang, untuk semua program, memutuskan apakah fungsi parsial yang diterapkan oleh program input memiliki properti itu.
masalah mana yang menjadi masalah np?
NP adalah set masalah yang dapat diselesaikan dengan mesin Turing non-deterministik dalam waktu polinomial . P adalah subset dari NP (masalah apa pun yang dapat diselesaikan dengan mesin deterministik dalam waktu polinomial juga dapat diselesaikan dengan mesin non-deterministik dalam waktu polinomial) tetapi pâ np.
Apa masalah NP-hard dengan contoh?
Contoh masalah NP-hard adalah Masalah jumlah subset keputusan : Diberikan satu set bilangan bulat, apakah subset yang tidak kosong dari mereka bertambah hingga nol? Itu adalah masalah keputusan dan kebetulan np-lengkap.
Bagaimana Anda tahu jika itu masalah NP?
Masalah disebut NP (polinomial nondeterministik) jika solusinya dapat ditebak dan diverifikasi dalam waktu polinomial ; Nondeterministik berarti bahwa tidak ada aturan tertentu yang diikuti untuk menebak. Jika masalah adalah NP dan semua masalah NP lainnya dapat direduksi dengan waktu polinomial, masalahnya adalah NP-Complete.
Bagaimana Anda membuktikan masalah berhenti?
Bukti: Asumsikan untuk mencapai kontradiksi bahwa ada program berhenti (p, i) yang memecahkan masalah penghentian , hentikan (p, i) mengembalikan true jika dan hanya p berhenti pada I. Program yang diberikan ini untuk masalah penghentian, kami dapat membuat string/kode z: program (string x) berikut jika halt (x, x) kemudian loop selamanya halte.
Apakah masalah penghentian akan diselesaikan?
Masalah penghentian mungkin merupakan masalah paling terkenal yang telah terbukti tidak dapat diputuskan; Artinya, tidak ada program yang dapat menyelesaikan masalah penghentian untuk program komputer yang cukup umum.
Apakah masalah kesetaraan np-hard?
Jelas itu np-hard . Jika kami memiliki kotak hitam yang memecahkan subset-sum dalam satuan waktu, maka akan mudah untuk menyelesaikan subset-sum.
Apakah penjual keliling NP-complete?
Pengoptimalan Salesman Travelling (TSP-OPT) adalah masalah NP-keras dan Pencarian Salesman Travelling (TSP) adalah NP-Complete . Namun, TSP-OPT dapat dikurangi menjadi TSP karena jika TSP dapat diselesaikan dalam waktu polinomial, maka demikian juga TSP-opt (1).
Mengapa masalah ransel np-hard?
Waktu yang dibutuhkan meningkat dalam istilah eksponensial, jadi ini adalah masalah NPC. Ini karena masalah ransel memiliki solusi pseudo-polinomial dan dengan demikian disebut NP-complete dengan lemah (dan tidak terlalu lengkap NP).
Apakah np sama dengan p?
Masalah NP-hard adalah yang setidaknya sekeras masalah NP; yaitu, semua masalah NP dapat dikurangi (dalam waktu polinomial) untuk mereka. … Jika ada masalah NP-Complete dalam P, maka itu akan mengikuti bahwa p = np . Namun, banyak masalah penting telah terbukti lengkap NP, dan tidak ada algoritma cepat untuk mereka yang diketahui.
Mengapa masalah penghentian tidak dapat diputuskan?
Masalah penghentian tidak dapat dipahami: Bukti
Karena tidak ada asumsi tentang jenis input yang kami harapkan, input D ke program P sendiri bisa menjadi program. Kompiler dan editor keduanya mengambil program sebagai input.
Dapatkah komputer kuantum menyelesaikan masalah penghentian?
Tidak, komputer kuantum (sebagaimana dipahami oleh ilmuwan arus utama) tidak dapat menyelesaikan masalah penghentian . Kami sudah dapat mensimulasikan sirkuit kuantum dengan komputer normal; Hanya butuh waktu yang sangat lama ketika Anda melibatkan jumlah qubit yang layak. (Komputasi kuantum menyediakan speedup eksponensial untuk beberapa masalah.)
Apa masalah berhenti menjadi contoh?
Masalah penghentian adalah contoh awal dari masalah keputusan , dan juga contoh yang baik dari batas -batas determinisme dalam ilmu komputer.
Apa konsekuensi dari masalah penghentian?
Jika kita mengacu pada masalah penghentian untuk mesin Turing, itu berarti bahwa kita dapat memutuskan konsistensi hanya sistem aksiomatik saat ini . Artinya, matematika dapat berevolusi secara radikal jika algoritma yang memecahkan masalah penghentian untuk mesin Turing ditemukan.
Apa masalah yang tidak dapat dipahami memberi contoh?
Contoh – Ini adalah beberapa masalah penting yang tidak dapat dipahami: Apakah CFG menghasilkan semua string atau tidak ? Sebagai CFG menghasilkan string yang tak terbatas, kita tidak bisa mencapai string terakhir dan karenanya tidak dapat diputuskan. Apakah dua cfg l dan m sama?
Mengapa masalah penghentian penting?
Masalah penghentian memungkinkan kita alasan tentang kesulitan relatif dari algoritma . Ini membuat kita tahu bahwa, ada beberapa algoritma yang tidak ada, bahwa kadang -kadang, yang bisa kita lakukan hanyalah menebak suatu masalah, dan tidak pernah tahu apakah kita sudah menyelesaikannya.
Apakah masalah penghentian secara rekursif enumerable?
Bahasa berhenti yang sesuai dengan masalah penghentian adalah dihitung secara rekursif , tetapi tidak rekursif. Secara khusus, TM universal mendapat penghentian, tetapi tidak ada TM yang dapat memutuskan. Ada bahasa yang tidak dapat dihitung secara rekursif, khususnya bahasa Notre dalam bukti.
Bagaimana Anda membuktikan masalah berbaring di np?
Cara termudah untuk membuktikan beberapa masalah adalah di NP adalah menggunakan definisi sertifikat NP yang disebutkan dalam jawaban lain . Definisi NP nondeterministik biasanya tidak terlalu berguna untuk menunjukkan masalah adalah milik NP.
Bagaimana Anda membuktikan masalah adalah np-hard?
Untuk membuktikan bahwa masalah A adalah NP-Hard, mengurangi masalah NP-hard yang diketahui menjadi A. Dengan kata lain, untuk membuktikan bahwa masalah Anda sulit, Anda perlu menggambarkan algoritma yang lebih baik untuk menyelesaikan masalah yang berbeda , yang sudah Anda ketahui sulit, menggunakan algoritma hipotetis untuk masalah Anda sebagai subrutin kotak hitam.
Mengapa kita perlu membuktikan kelengkapan np?
Membuktikan masalah NP-Complete adalah keberhasilan penelitian karena membebaskan Anda dari keharusan mencari solusi yang efisien dan tepat untuk masalah umum yang Anda pelajari .
Untuk apa P vs NP berdiri?
P adalah himpunan masalah yang waktu solusinya sebanding dengan polinomial yang melibatkan N. … NP (yang merupakan singkatan dari waktu polinomial nondeterministik ) adalah himpunan masalah yang solusinya dapat diverifikasi dalam waktu polinomial. Tapi sejauh yang bisa diketahui siapa pun, banyak dari masalah itu membutuhkan waktu eksponensial untuk menyelesaikannya.
Apa yang akan terjadi jika p np diselesaikan?
Jika P sama dengan NP, setiap masalah NP akan berisi pintasan tersembunyi , memungkinkan komputer untuk dengan cepat menemukan solusi yang sempurna untuk mereka. Tetapi jika P tidak sama dengan NP, maka tidak ada jalan pintas seperti itu, dan kekuatan pemecahan masalah komputer akan tetap secara fundamental dan permanen terbatas.