如果你也在 怎样代写计算复杂性理论computational complexity theory这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。计算复杂性理论computational complexity theory的重点是根据资源使用情况对计算问题进行分类，并将这些类别相互联系起来。计算问题是一项由计算机解决的任务。一个计算问题是可以通过机械地应用数学步骤来解决的，比如一个算法。
计算复杂性理论computational complexity theory理论计算机科学中密切相关的领域是算法分析和可计算性理论。算法分析与计算复杂性理论之间的一个关键区别是，前者致力于分析某一特定算法解决某一问题所需的资源量，而后者则提出了一个更普遍的问题，即所有可能用来解决同一问题的算法。更确切地说，计算复杂性理论试图对那些能够或不能用适当限制的资源来解决的问题进行分类。反过来，对可用资源施加限制是计算复杂性与可计算性理论的区别所在：后者的理论问的是哪些类型的问题原则上可以用算法解决。
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数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|Counting Class # P
Almost all problems we studied so far are decision problems that for an input x ask for answers of a single bit i.e., YES or NO. In practice, however, we often encounter search problems that for an input x ask for an output y that may be much longer than one bit. We have seen in Chapter 2 how to reduce some search problems, particularly the optimization problems, to the corresponding decision problems. Still complexity classes for decision problems, such as $N P$ and $B P P$, are not adequate to characterize precisely the complexity of search problems. A particularly interesting class of search problems is the class of counting problems related to nondeterministic computation. A decision problem in N P asks, for each input x, whether there exists a witness (or a solution) to x. The corresponding counting problem asks, for any input x, the number of witnesses for x.
In the form of a decision problem, the problem SAT asks whether a given Boolean formula F has a satisfying Boolean assignment. The corresponding counting problem is as follows:
SAT: Given a Boolean formula F, find the total number of different Boolean assignments that satisfy F.
数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|# P-Complete Problems
Similar to the notion of $N P$-completeness, the notion of $# P$-completeness can be used to characterize precisely the complexity of certain counting problems. In this section, we present some $# P$-complete problems.
A function $f: \Sigma^{*} \rightarrow \mathbb{N}$ is $# P$-complete if (a) $f \in # P$, and (b) for all $g \in # P, g \leq_{T}^{P} f$.
We establish the first $# P$-complete problem #SAT from the generic reduction of Cook’s theorem.
数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|⊕P and the Polynomial-Time Hierarchy
An interesting subclass of counting problems is the class of parity problems. For any set A and any polynomial $p$, define parity $_{A}(x)$ to be 1 if the number of elements $\langle x, y\rangle$ in $A$, with $|y|=p(|x|)$, is odd and to be 0 otherwise. Then parity ${ }{A}$ is a simplified counting problem. It is obvious that the parity problem parity ${A}$ associated with a problem $A \in P$ is reducible to a problem in $# P$. Although it intuitively seems a weaker problem than the $# P$-complete counting problems, we show in this section that the parity problem is at least as difficult as any problem in the polynomial-time hierarchy. In the next section, we will apply this result to show that $P^{# P}$ contains the whole polynomial-time hierarchy.
We first formally define the complexity classes of parity problems. For each polynomial-time NTM $M$, we define a polynomial-time parity machine $M^{\prime}$ as follows: on input $x, M^{\prime}$ accepts $x$ if and only if the number of accepting computations of $M(x)$ is odd. The complexity class $\oplus P$ is the class of all sets $B$ that are accepted by polynomial-time parity machines.
计算复杂性理论代写
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|COUNTING CLASS # P
到目前为止，我们研究的几乎所有问题都是决策问题，对于输入 x 要求单个位的答案，即是或否。然而，在实践中，我们经常遇到搜索问题，即输入 x 要求输出 y 可能比一位长得多。我们在第 2 章中已经看到如何将一些搜索问题，尤其是优化问题简化为相应的决策问题。仍然是决策问题的复杂性类别，例如ñ磷和乙磷磷，不足以准确描述搜索问题的复杂性。一类特别有趣的搜索问题是与非确定性计算相关的计数问题。NP 中的一个决策问题询问，对于每个输入 x，是否存在证人这r一种s这l在吨一世这n到 x。对于任何输入 x，相应的计数问题要求 x 的见证人数量。
以决策问题的形式，问题 SAT 询问给定的布尔公式 F 是否具有令人满意的布尔赋值。对应的计数问题如下：
SAT：给定一个布尔公式 F，求满足 F 的不同布尔赋值的总数。
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|# P-COMPLETE PROBLEMS
类似的概念ñ磷——完整性，概念#P#P- 完备性可用于精确描述某些计数问题的复杂性。在本节中，我们介绍了一些#P#P- 完整的问题。
一个函数F:Σ∗→ñ是#P#P-完成如果一种 f \in # Pf \in # P， 和b对全部g \in # P, g \leq_{T}^{P} fg \in # P, g \leq_{T}^{P} f.
我们建立第一个#P#P- 来自库克定理的一般简化的完整问题#SAT。
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|⊕P AND THE POLYNOMIAL-TIME HIERARCHY
计数问题的一个有趣的子类是奇偶性问题类。对于任何集合A和任何多项式$p$，如果$A$中$langle x, y\rangle$的元素数为奇数，定义奇偶性$_{A}(x)$为1，否则为0。那么奇偶性${ }{A}$是一个简化的计数问题。很明显，与$A /P$中的问题相关的奇偶性问题${A}$可以还原为$# P$中的问题。尽管从直觉上看，它是一个比$# P$完全计数问题更弱的问题，但我们在本节中表明，奇偶性问题至少与多项式时间层次中的任何问题一样困难。在下一节中，我们将应用这一结果来证明$P^{# P}$包含整个多项式时间层次。
我们首先正式定义奇偶校验问题的复杂性类别。对于每个多项式时间 NTM米，我们定义了一个多项式时间奇偶校验机米′如下：关于输入X,米′接受X当且仅当接受计算的数量为米(X)很奇怪。复杂度类⊕磷是所有集合的类乙被多项式时间奇偶校验机接受。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
