계산 복잡성 이론은 무엇입니까?

computional Computational Complexity 이론은 컴퓨터 시스템의 문제를 해결하는 데 필요한 자원과 관련된 수학 및 컴퓨터 과학 분야입니다.문제의 리소스 요구 사항을 결정하기 위해 많은 기술을 사용할 수 있습니다.자원 요구로 인해 기존 컴퓨터 시스템에서는 일부 문제가 가능하지 않을 수 있습니다.연구원들은 어려움에 의해 문제를 분류하고 계산을 다항식 (P) 대 비 말단적 다항식 (NP) 문제로 나눌 수 있습니다.컴퓨터 시스템에는 사용 가능한 리소스가 없기 때문에 기능적으로 해결할 수없는 문제가 발생할 수 있습니다.컴퓨터 기술이 향상됨에 따라 계산 복잡성 이론 분야의 새로운 기술과 연구의 도움으로 이전에 해결할 수없는 문제가 해결 될 수 있습니다.문제의 용해성은 복잡성에 의해 반드시 결정되는 것은 아니라이를 해결하는 데 사용되는 알고리즘에 의해 결정됩니다.

전산 복잡성 이론에서 P 문제는 간단한 알고리즘으로 다항식 시간에 해결할 수있는 문제입니다.여전히 상당한 리소스가 필요할 수 있지만 컴퓨터에서는 해결할 수 있고 점검 할 수 있습니다.컴퓨터가 필요한 계산을 처리 할 수있는 자원이있는 한 이러한 문제는 빠르게 해결할 수 있다고 생각할 수 있습니다.단일 알고리즘을 적용 할 수 없으며 여러 옵션을 탐색 할 수있는 병렬 튜링 머신과 같은 고급 옵션을 사용해야 할 수도 있습니다.문제는 이런 식으로 해결할 수 있지만 실질적으로 더 많은 리소스가 필요합니다.팁 포인트는 종종 계산에 어려움이 아니라 논리 중 하나이기 때문에 고급 논리적 사고를 할 수있는 인간 운영자에게는 이러한 문제가 더 쉬울 수 있습니다.목표가 경로를 따라 여러 도시들 사이에서 가장 효율적인 경로를 찾는 것이 목표 인 여행 판매원 문제는 계산 복잡성 이론에서 NP 문제의 전형적인 예입니다.복잡한 작업이 될 수 있으며 문제는 분열을 가로 질러 앞뒤로 이동할 수 있습니다.작은 계산 문제는 어느 범주에서나 깔끔하게 맞지 않으며 때로는이를 반영하기 위해 두 가지도 분류됩니다.결국 NP 문제를 해결하기 위해 알고리즘을 개발할 수 있으며 경우에 따라 유사한 구조가있는 다른 문제에 적용될 수 있습니다.그러나 다른 경우에는 문제가있을 수 있습니다.이러한 프로그램을 탐색하고이를 해결하기위한 접근 방식을 개발하는 과정은 고급 고성능 컴퓨터 시스템의 개발에 기여하는 수학 및 컴퓨터 과학의 중요한 영역입니다.