Проблема - построение - алгоритм
Cтраница 1
Проблема построения алгоритма, перерабатывающего в фиксированное слово р все слова, к которым любой данный алгоритм А применим, является, как нетрудно видеть, алгоритмически разрешимой - для ее решения достаточно построить алгоритм В, переводящий в слово р все слова в алфавите алгоритма А, и образовать суперпозицию алгоритмов А и В. Проблема распознавания аннулирования для любого данного алгоритма А состоит в построении алгоритма В ( в том же, что и алгоритм А, алфавите), аннулирующего все те и только те слова, которые алгоритм А не аннулирует. Эта проблема в общем случае оказывается алгоритмически неразрешимой, а именно: можно так выбрать алгоритм А, что алгоритм В с указанными свойствами для него построить невозможно. [1]
Выделяются проблемы построения алгоритмов регуляризации. [2]
Большой интерес представляет проблема построения алгоритмов, которые бы не просто доказывали или опровергали задаваемые человеком предложения, но и сами отыскивали новые интересные теоремы в той или иной области. Для построения такого рода алгоритмов необходимо выработать достаточно хороший критерий оценки степени нетривиальности теоремы. [3]
 |
График зависимости Г ( е, сг от степени некорректности а при е Жирной линией выделены участки а. [ 0, е ]. [4] |
Комбинаторный подход позволяет по-новому взглянуть на проблему построения корректных алгоритмов. [5]
 |
Вольт-амперная характеристика транзистора. [6] |
Таким образом, данная работа показывает, что проблема построения алгоритма вычисления параметров и режимов транзисторов и диодов в схемах с выделенной линейной частью является алгоритмически разрешимой. [7]
После 1960 г. было опубликовано много работ, в которых проблемы построения алгоритмов фильтрации исследовались при более общих условиях по сравнению с исходным фильтром Калмана. [8]
В то же время нельзя согласиться с тем, что проблема построения алгоритмов принятия оперативных решений в рамках теории вычислительной сложности решена. Необходимы специальные исследования для сопоставления по времени счета различных алгоритмов, однако проблема построения гибких алгоритмов в рамках этой теории даже не поставлена. [9]
Первая исследует алгоритмы с точки зрения устанавливаемого ими соответствия между исходными данными и результатами; к ней относятся, в частности, проблемы построения алгоритма, обладающего теми или иными свойствами - алгоритмические проблемы. [10]
Установлено, что в случае уравновешенных сигналов ( такие сигналы имеют нулевое среднее значение) АРИ-алгоритмы, оптимальные по минимаксному критерию при симметричных ПРВ шума, сохраняют оптимальность и при включении в модель распределений шума несимметричных ПРВ. Тем самым фактически снимается проблема построения робастных алгоритмов в случае несимметричных ПРВ шума, так как применяемые на практике сложные сигналы являются как правило уравновешенными. [11]
Задачи этого типа обычно конструируются с целью иллюстрации и редко возникают на практике. Когда же такая ситуация действительно встречается, то задача или алгоритм, производящий матрицу, должны быть проанализированы более тщательно, прежде чем решать линейную систему. Проблема построения гарантированного масштабирующего алгоритма пока еще не решена. Поэтому мы решили принимать исходную матрицу такой, какая она есть, и не производить никакого масштабирования. [12]
Особенность сложных процессов заключается в том, что полное их описание требует большого объема информации, значительная часть которой часто неизвестна. Поэтому возникают задачи построения алгоритмов, моделирующих процесс, на основании доступной части информации. Указанные задачи объединены в общую проблему обучения машин, или, иначе, проблему искусственного интеллекта. Проблема построения алгоритмов по неполной информации находится в начальной стадии изучения. [13]
Страницы: 1