Absztrakt problémák Q  I  S, az absztrakt probléma kétváltozós reláció az esetek (I) és a megoldások (S) halmazán Példa: legrövidebb út Eset: gráf és.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A digitális számítás elmélete
Advertisements

A Floyd-Warshall algoritmus
A polinomalgebra elemei
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Kiszámíthatóság, rekurzív függvények
KÉSZÍTETTE: Takács Sándor
A digitális számítás elmélete
Szemiot i ka.
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
Félévi követelmény (nappali)
Lambda kalkulus.
Programozási alapismeretek 5. előadás. ELTE Szlávi - Zsakó: Programozási alapismeretek 5.2/  Programozási tételek.
Kötelező alapkérdések
Illés Tibor – Hálózati folyamok
Dominó probléma (emlékeztető)‏
Euklidészi gyűrűk Definíció.
4. VÉGES HALMAZOK 4.1 Alaptulajdonságok
Dijkstra algoritmus Irányított gráfban.
Programozási alapismeretek 5. előadás. ELTE 2/  Programozási tételek – a lényeglényeg  Sorozatszámítás Sorozatszámítás.
Szintaktikai elemzés március 1.. Gépi tanulás Osztályozási feladat: Adott egyedek egy halmaza és azok osztályba tartozási függvénye (tanító halmaz),
Halmazok, relációk, függvények
Algoritmizálás Göncziné Kapros Katalin humaninformatika.ektf.hu.
A SAT probléma különböző reprezentációinak vizsgálata oktatási szempontból (újratöltve) Az általánosítás fegyvere a kutatásban Kusper Gábor,
Programozó matematikus szak 2003/2004-es tanév II. félév
Optimalizálási módszerek 2. Konvex halmazok
A digitális számítás elmélete
A digitális számítás elmélete
A digitális számítás elmélete
Determinisztikus véges automaták csukva nyitva m s kbsm csukva nyitva csukva nyitva csukvanyitva 1. Példa: Fotocellás ajtó s b m m= mindkét helyen k= kint.
Differenciál számítás
5. VÉGTELEN HALMAZOK 5.1 Kiválasztási axióma
Reprezentációs függvény. Adva egy adattípus absztrakt és konkrét specifikációja: d a = ( A, F, E a ); d c = ( C, G, E c ); A = {A 0,..., A n };C = {C 0,...,
A számfogalom bővítése
Számítástudomány alapjai
A digitális számítás elmélete
Algoritmusok bonyolultsága és kommunikációs bonyolultság Gáspár Merse Előd fizika szeminárium 2004 szeptember Algoritmusok bonyolultsága és kommunikációs.
Algoritmusok bonyolultsága Gáspár Merse Előd Györgyi Géza féle statisztikus fizika szeminárium 2004.
Miskolci Egyetem Informatikai Intézet Általános Informatikai Tanszé k Pance Miklós Adatstruktúrák, algoritmusok előadásvázlat Miskolc, 2004 Technikai közreműködő:
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
4. Gyires Béla Informatikai Nap Debreceni Egyetem Informatikai Kar Új eredmények a Chomsky-féle (formális) nyelvtípusokkal kapcsolatban Dr. Nagy Benedek.
*** HALMAZOK *** A HALMAZ ÉS MEGADÁSA A HALMAZ FOGALMA
Intelligens Felderítő Robotok
A Dijkstra algoritmus.
Nemdeterminisztikus tulajdonság tesztelés László Lovász Katalin Vesztergombi.
Koncepció: Specifikáció: e par exp i = eb imp bod ib Specifikáció elemzése: tulajdonságok felírása a koncepció alapján + tulajdonságok bizonyítása.
1. MATEMATIKA ELŐADÁS Halmazok, Függvények.
Osztott adatbázisok.  Gyors ismétlés: teljes redukáló  Teljes redukáló költsége  Természetes összekapcsolások vetítése  Természetes összekapcsolások.
Bellmann-Ford Algoritmus
Dodekaéder Hamilton köre
Valószínűségszámítás II.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Korlátkielégítési problémák Autonóm és hibatűrő információs.
Hibajavító kódok.
Készítette: Mátyás István agrár mérnöktanár szakos hallgató,
Kiterjesztések szemantikája: Szemantikai tartomány : Adatoknak, vagy értékeknek egy nem üres halmazát szemantikai tartománynak nevezzük. Jelölése: D. Egy.
Algoritmusok és adatszerkezetek
Gépi tanulási módszerek
Ultrametrikus terek ELTE IK/Fraktálok - Varga Viktor.
Az Erős Perfekt Gráf Tétel
Számításelmélet 2. Algoritmus-fogalom Turing-gép Alan M. Turing – 1937 II. világháború, Enigma MI, Turing-teszt Kleene – Rekurzív függvények (1936) Church.
Kontinuum modellek 1.  Bevezetés a kontinuum modellekbe  Numerikus számolás alapjai.
A Dijkstra algoritmus.
II. konzultáció Analízis Sorozatok Egyváltozós valós függvények I.
Példa: Dinteger = {..., -1,0,1,...}; Dboolean = {true, false};
Változók.
P és NP teljes problémák
Számításelmélet 7.
Gráfok - 1 Definíció: Irányított gráf (digráf) G=(V,E) rendezett pár.
Adatbázisrendszerek elméleti alapjai 9. előadás
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Előadás másolata:

Absztrakt problémák Q  I  S, az absztrakt probléma kétváltozós reláció az esetek (I) és a megoldások (S) halmazán Példa: legrövidebb út Eset: gráf és két pontja Megoldás: csúcsok sorozata. (üres, ha nincs út) (egy esethez több megoldás is tartozhat) Döntési probléma: a megoldás “igen” vagy “nem” (1 vagy 0) Példa: van-e k-nál rövidebb út a két pont között Optimalizálási problémák -> Döntési problémák (optimum<t? igen, nem) (ha a döntési probléma nehéz, akkor az optimum probléma is az) 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Absztrakt problémák Kódolás: Az S absztrakt objektumhalmaz ködolása egy e leképezés a bináris sorozatokba. Pl: ASCII kód betűkre, összetett objektum esetén az összetevők kódkombinációja Konkrét probléma: esetei a bináris sorozatok Absztrakt probléma – kódolás – konkrét probléma Q(i) {0;1} e:I  {0;1}* e(i) esetre is Q(i) a megoldás e(Q) 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Absztrakt problémák Algoritmus konkrét problémát O(T(n)) idő alatt megold: bármely n hosszú i esetre a megoldás O(T(n)) lépést igényel. Polinom időben megoldható a probléma: Létezik algoritmus, ami O(nk) alatt megoldja valamely k-ra P bonyolultsági osztály: a polinom időben megoldható konkrét problémák halmaza 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Absztrakt problémák Terjesszük ki a polinomiális idejűek definícióját az absztrakt problémákra kódolás felhasználásával. (ne legyen függés a konkrét kódolástól) Az f: {0,1}*  {0,1}* függvény polinom időben kiszámítható, ha létezik olyan A polinomiális algoritmus, amely minden x  {0,1}* bemenetre f(x)-et adja eredményül. Az e1 és e2 kódolások polinomiálisan kapcsoltak, ha létezik olyan f12 és f21 polinom időben kiszámítható függvény, hogy minden i I esetén f12(e1(i))=e2(i) és f21(e2(i))=e1(i). Lemma: Legyen Q absztrakt döntési probléma az I esethalmazzal és legyenek e1, e2 I-nek polinomiálisan kapcsolt kódolásai. Ekkor: e1(Q) P  e2(Q) P 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Formális nyelvi megközelítés Ábécé: véges szimbólumhalmaz  Szavak:ábécé elemeiből képzett véges sorozatok. (üres szó jele ()) Nyelv:  szimbólumaiból készített szavak halmaza (Üres nyelv jele()) * az összes lehetséges szó halmaza beleértve az üres szót is. Műveletek a nyelveken: unió, metszet, komplemens (*-L), konkatenáció (két nyelv szavait egymás után írjuk) Nyelv lezártja (Kleene csillag) L*={} L L2 L3… A Q döntési probléma esethalmaza lehet * , ahol ={0,1}. Ekkor Q tekinthető, mint egy L nyelv  felett, ahol L={x  * : Q(x)=1} Az A algoritmus elfogadja az x {0,1}* szót, ha A(x)=1 és elutasítja, ha A(x)=0. A elfogadja az L nyelvet, ha minden szavát elfogadja A eldönti az L nyelvet, ha x L esetén A(x)=1 és x  L esetén A(x)=0 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Formális nyelvi megközelítés A polinom időben elfogadja az L-et, ha minden n hosszú szavát a nyelvnek O(nk) időben elfogad valamely k-ra. A polinom időben eldönti az L-et, ha minden n hosszú szavát a nyelvnek O(nk) időben elfogad, vagy elutasít valamely k-ra. Az L nyelv polinom időben elfogadható vagy elutasítható, ha létezik algoritmus, amely polinom időben elfogadja vagy elutasítja. Tétel: P={L: L polinom időben elfogadható} 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Polinomiális ellenőrzés Az ellenőrző algoritmusnak két bemenete van: az x eset és az y tanú. Az ellenörző algoritmus bizonyítja az x szót, ha létezik y tanú, hogy A(x,y)=1 Az ellenörző algoritmus bizonyítja az L nyelvet, ha annak mind szavát bizonyítja, és amit bizonyít, az a nyelvnek szava. L={x {0;1}*: y {0;1}*, A(x,y)=1} 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

NP bonyolultsági osztály NP bonyolultsági osztály: nyelvosztály, mely polinomiális algoritmussal bizonyítható L NP-hez tartozik, ha létezik olyan kétbemenetű polinomiális algoritmus és c konstans, hogy minden x szavához létezik y tanú, hogy y hossza O(x c) és A(x,y)=1 P  NP fennáll P=NP ? Fennáll-e? co-NP azon nyelvek halmaza, melyekre fennáll, hogy L komplementere NP-hez tartozik. L NP  C(L) NP ??? Nem világos? P ( NP  co-NP) fennáll. Az egyenlőség nem ismert. 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Lehetséges relációk NP=co-NP P=NP=co-NP P NP  co-NP co-NP 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

Karp redukció és NP teljes problémák Az L1 nyelv polinomiálisan visszavezethető L2-re (L1 p L2) Ha létezik f: {0;1}*  x{0;1}* polinomiális időben kiszámítható fóggvény amelyre minden x {0;1}* esetén x L1  f(x)  L2 Lemma: Ha L1 , L2  {0;1}* , L1 p L2 és L2 P, akkor L1  P NPC (NP teljes nyelv): L  {0;1}* L NP, Minden L’ NP-re L’ p L Tétel: Ha létezik polinomiális időben megoldható NP teljes probléma, akkor P=NP. 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13

NP teljes problémákra példák Klikk probléma Minimális lefedő csúcshalmaz Részletösszeg probléma Hamilton kör Utazó ügynök SAT (Cook-Levin tétel, 1971) 2019.08.01. 0:44:39 ADAT-13