Cтраница 2
Нижняя оценка вытекает из теоремы 5.1 и утверждения 2.4, так же как это было для нижней оценки теоремы 6.1. Перейдем к построению программы, осуществляющей сжатие ( нумерацию) с требуемой в теореме сложностью. [16]
Нижняя оценка получается немного сложнее. [17]
Нижняя оценка следует из принципа минимума дополнительной работы. Пусть о - статически допустимое поле. [18]
Нижняя оценка К совпадает с числом массивов, входящих в одну процедуру. [19]
Нижняя оценка в формуле ( 3) следует из § к 3 i и нижней оценки в формуле ( 2), поэтому достаточно-доказать верхнюю оценку. [20]
Нижние оценки решения находятся аналогично вышеприведенным. При этом в оценке стоимости проектирования интерфейса исходят из минимально возможной связи по одному модулю и одному информационному элементу. [21]
Так нижняя оценка, полученная для одной функции, позволяет получить нижнюю оценку для другой функции, близкой к ней по сложности. [22]
Нижняя оценка L ( r, p) определяется исходя из найденных в § 5.3 границ мощности универсальных нумераторов. Верхнюю оценку получаем, строя для произвольного словаря 5 кодирующую программу требуемой сложности. Рассматривая формулу для L ( T, p), обнаруживаем эффект удвоения энтропии: кодирование источника словами длиной меньше его удвоенной энтропии, как правило, экспоненциально сложно. Если же длина кода больше удвоенной энтропии, то сложность кодирующего отображения становится весьма малой. [23]
Нижняя оценка включающего поиска, приведенная в теореме 26, в два раза лучше мощностной нижней оценки. В случае, когда базовое множество состоит из множества переменных Jf п, удается найти такие задачи, для которых была получена нижняя оценка, большая по порядку, чем мощностная нижняя оценка. К сожалению, доказательство этого факта проходит только в предположении древовидности графа. Так как в общем случае согласно теореме 22 оптимальные графы не древовидны, то это сужает область действия этого результата на класс бесповторных ( поскольку для них доказана древовидность оптимальных графов) или древовидных ПИГ. Но возможно результат верен и в классе ПИГ, поскольку для найденных задач не доказана недревовидность оптимального графа. [24]
Нижние оценки монотонной сложности некоторых булевых функций / / Докл. [25]
Нижние оценки хроматического числа безусловно более интересны, чем верхние, поскольку ( если они достаточно близки к истинному значению) они могут быть использованы в процедуре вычисления у ( G), включающей дерево поиска. В то же время верхние оценки хроматического числа подобного применения не находят. [26]
Нижняя оценка включающего поиска, приведенная в теореме 26, в два раза лучше мощностной нижней оценки. В случае, когда базовое множество состоит из множества переменных Хп, удается найти такие задачи, для которых была получена нижняя оценка, большая по порядку, чем мощностная нижняя оценка. К сожалению, доказательство этого факта проходит только в предположении древовидности графа. Так как в общем случае согласно теореме 22 оптимальные графы не древовидны, то это сужает область действия этого результата на класс бесповторных ( поскольку для них доказана древовидность оптимальных графов) или древовидных ПИГ. Но возможно результат верен и в классе ПИГ, поскольку для найденных задач не доказана недревовидность оптимального графа. [27]
Нижняя оценка сечения рассеяния берется для пылинки с нулевым зарядом, у которой экранировка сводится к чисто геометрическому затенению, TI. [29]
Нижние оценки хроматического числа безусловно более интересны, чем верхние, поскольку ( если они достаточно близки к истинному значению) они могут быть использованы в процедуре вычисления - у ( С), включающей дерево поиска. В то же время верхние оценки хроматического числа подобного применения не находят. [30]