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|NP
The complexity class $N P$ has a nice characterization in terms of class $P$ and polynomial length-bounded existential quantifiers.
A language $A$ is in $N P$ if and only if there exist a language $B$ in $P$, and a polynomial function $p$, such that for each instance $x$,
$$
x \in A \Longleftrightarrow(\exists y,|y| \leq p(|x|))\langle x, y\rangle \in B .
$$
数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|More NP-Complete Problems
The notion of reducibilities was first developed in recursion theory. In general, a reducibility $\leq_{r}$ is a binary relation on languages that satisfies the reflexivity and transitivity properties and, hence, it defines a partial ordering on the class of all languages. In this section, we introduce the notion of polynomial-time many-one reducibility. Let $A \subseteq \Sigma^{}$ and $B \subseteq \Gamma^{}$ be two languages. We say that $A$ is many-one reducible to $B$, denoted by $A \leq_{m} B$, if there exists a computable function $f: \Sigma^{} \rightarrow \Gamma^{}$ such that for each $x \in \Sigma^{*}, x \in A$ if and only if $f(x) \in B$. If the reduction function $f$ is further known to be computable in polynomial time, then we say that $A$ is polynomial-time many-one reducible to $B$ and write $A \leq_{m}^{P} B$. It is easy to see that polynomial-time many-one reducibility does satisfy the reflexivity and transitivity properties and, hence, indeed is a reducibility.
数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|Nondeterministic Turing Machines
The importance of the notion of $N P$-completeness is witnessed by thousands of $N P$-complete problems from a variety of areas in computer science, discrete mathematics, and operations research. Theoretically, all these problems can be proved to be $N P$-complete by reducing SAT to them. It is practically much easier to prove new $N P$-complete problems from some other known $N P$-complete problems that have similar structures as the new problems. In this section, we study some best-known $N P$-complete problems that may be useful to obtain new $N P$-completeness results.
Vertex CoVER (VC): Given a graph $G=(V, E)$ and an integer $K \geq 0$, determine whether $G$ has a vertex cover of size at most $K$, that is, determine whether $V$ has a subset $V^{\prime}$ of size $\leq K$ such that each $e \in E$ has at least one end point in $V^{\prime}$.
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|NP
复杂度类ñ磷在类方面有很好的表征磷和多项式长度有界的存在量词。
一种语言一种在ñ磷当且仅当存在一种语言乙在磷, 和一个多项式函数p, 这样对于每个实例X,
X∈一种⟺(∃是,|是|≤p(|X|))⟨X,是⟩∈乙.
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|MORE NP-COMPLETE PROBLEMS
可约性的概念最初是在递归理论中发展起来的。一般来说，可还原性≤r是满足自反性和传递性属性的语言的二元关系，因此，它定义了所有语言类的偏序。在本节中，我们介绍多项式时间多一可约性的概念。让$A \subseteq \Sigma^{}$ and $B \subseteq \Gamma^{}$ be two languages. We say that $A$ is many-one reducible to $B$, denoted by $A \leq_{m} B$, if there exists a computable function $f: \Sigma^{} \rightarrow \Gamma^{}$ such that for each $x \in \Sigma^{*}, x \in A$ if and only if $f(x) \in B$. If the reduction function $f$ is further known to be computable in polynomial time, then we say that $A$ is polynomial-time many-one reducible to $B$ and write $A \leq_{m}^{P} B$。很容易看出，多项式时间多一可约性确实满足自反性和传递性性质，因此确实是可约性。
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|NONDETERMINISTIC TURING MACHINES
概念的重要性ñ磷- 完整性被成千上万的人见证ñ磷- 完成计算机科学、离散数学和运筹学各个领域的问题。理论上，所有这些问题都可以证明是ñ磷-通过减少SAT来完成。证明新的实际上要容易得多ñ磷- 来自其他一些已知问题的完整问题ñ磷- 完成与新问题具有相似结构的问题。在本节中，我们研究了一些最著名的ñ磷-完成可能对获得新的有用的问题ñ磷- 完整性结果。
顶点盖在C: 给定一个图G=(在,和)和一个整数ķ≥0, 判断是否G最多有一个 size 的顶点覆盖ķ，即判断是否在有一个子集在′大小的≤ķ使得每个和∈和至少有一个端点在在′.
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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。
