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。
my-assignmentexpert™计算复杂性理论computational complexity theory作业代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert™， 最高质量的计算复杂性理论computatiknal complexity theory作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此计算复杂性理论computational complexity theory作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|Randomized Algorithms
A randomized algorithm is a deterministic algorithm with the extra ability of making random choices during the computation that are independent of the input values. Using randomization, some worst-case scenarios may be hidden so that it only occurs with a small probability, and so the expected runtime is better than the worst-case runtime. We illustrate this idea by examples.
Quicksort We consider the following two versions of the well-known Quicksort algorithm.
Deterministic Quicksort
Input: a list $L=\left(a_{1}, \ldots, a_{n}\right)$ of integers;
if $n \leq 1$ then return $L$
else begin
1: let $i:=1$;
let $L_{1}$ be the sublist of $L$ whose elements are $a_{i}$;
recursively Quicksort $L_{1}$ and $L_{3}$;
return $L$ as the concatenation of the lists $L_{1}, L_{2}$, and $L_{3}$ end.
数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|Probabilistic Turing Machines
Our formal model for randomized computation is the PTM. A multitape probabilistic Turing machine (PTM) $M$ consists of two components $(\tilde{M}, \phi)$, where $\tilde{M}$ is a regular multi-tape DTM and $\phi$ is a random-bit generator. In addition to the input, output, and work tapes, the machine $M$ has a special random-bit tape. The computation of the machine $M$ on an input $x$ can be informally described as follows: At each move, the generator $\phi$ first writes a random bit $b=0$ or 1 on the square currently scanned by the tape head of the random-bit tape. Then the DTM $\tilde{M}$ makes the next move according to the current state and the current symbols scanned by the tape heads of all (but output) tapes, including the random-bit tape. The tape head of the random-bit tape always moves to the right after each move.
For the sake of simplicity, we only define formally the computation of a 2-tape PTM, where the first tape is the input/output/work tape and the second tape is the random-bit tape. Also, we will use a fixed random-bit generator $\phi$ that, when asked, outputs a bit 0 or 1 with equal probability. This generator, thus, defines a uniform probability distribution $U$ over infinite sequences in ${0,1}^{\infty}$.
With this fixed uniform random-bit generator $\phi$, a 2-tape PTM $M$ is formally defined by five components $\left(Q, \Sigma, q_{0}, F, \delta\right)$, which defines, as in Section 1.2, a 2-tape DTM $\tilde{M}$, with the following extra conditions:
(1) ${0,1} \subseteq \Sigma$.
(2) The function $\delta$ is defined from $Q \times \Sigma \times{0,1}$ to $Q \times \Sigma \times{L, R} \times{R}$. That is, the random-bit tape is a read-only tape holding symbols in ${0,1}$ and always moves to the right.
数学代考|计算复杂性理论代写computatiknal complexity theory代考|Time Complexity of Probabilistic Turing Machines
The time complexity of a PTM can be defined in two ways: the worstcase time complexity and the expected time complexity. The worst-case time complexity of a PTM M on an input x measures the time used by the longest computation paths of M(x). The expected time complexity of M on x is the average number of moves for M(x) to halt with respect to the uniform distribution of the random bits used. In both cases, if halt $_{M}(x)<1$, then the time complexity of M on x is infty.
Definition 8.10 Let M be a P T M, x a string, and n an integer. If halt $t_{M}(x)<$ 1 , then we define time ${ }{M}(x)=\infty$; otherwise, we define time ${ }{M}(x)$ to be the maximum value of the set $A_{x}={|\alpha|: \tilde{M}(x, \alpha)$ halts in exactly $|\alpha|$ moves $}$. The time complexity function of M is
$$
t_{M}(n)=\max \left{\text { time }_{M}(x):|x|=n\right}
$$
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|RANDOMIZED ALGORITHMS
随机算法是一种确定性算法，具有在计算期间做出与输入值无关的随机选择的额外能力。使用随机化，可能会隐藏一些最坏情况的场景，使其仅以很小的概率发生，因此预期的运行时间优于最坏情况的运行时间。我们通过例子来说明这个想法。
快速排序 我们考虑以下两个版本的著名快速排序算法。
确定性快速
排序输入：列表大号=(一种1,…,一种n)整数；
如果n≤1然后返回大号
else 开始
1：让一世:=1;
让大号1成为的子列表大号其元素是一种一世;
递归快速排序大号1和大号3;
返回大号作为列表的串联大号1,大号2， 和大号3结尾。
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|PROBABILISTIC TURING MACHINES
我们用于随机计算的正式模型是 PTM。多带概率图灵机磷吨米 米由两个组件组成(米~,φ)， 在哪里米~是一个常规的多磁带 DTM 和φ是一个随机位发生器。除了输入、输出和工作磁带，机器米有一个特殊的随机位磁带。机器的计算米在输入X可以非正式地描述如下：在每一步，生成器φ首先写入一个随机位b=0或随机位磁带的磁带头当前扫描的方块上的 1。然后是 DTM米~根据当前状态和所有磁头扫描的当前符号进行下一步b在吨这在吨p在吨磁带，包括随机位磁带。随机位磁带的磁带头在每次移动后总是向右移动。
为简单起见，我们只正式定义 2 磁带 PTM 的计算，其中第一个磁带是输入/输出/工作磁带，第二个磁带是随机位磁带。此外，我们将使用一个固定的随机位生成器φ当被问到时，它以相等的概率输出位 0 或 1。因此，这个生成器定义了一个均匀的概率分布在在无限序列中0,1∞.
使用这个固定的统一随机位生成器φ, 2 磁带 PTM米由五个组件正式定义(问,Σ,q0,F,d)，如第 1.2 节所述，它定义了一个 2 磁带 DTM米~，具有以下额外条件：
1 0,1⊆Σ.
2功能d定义自问×Σ×0,1到问×Σ×大号,R×R. 也就是说，随机位磁带是一个只读磁带，其中包含符号0,1并且总是向右移动。
数学代考|计算复杂性理论代写COMPUTATIKNAL COMPLEXITY THEORY代考|TIME COMPLEXITY OF PROBABILISTIC TURING MACHINES
PTM 的时间复杂度可以用两种方式定义：最坏情况时间复杂度和预期时间复杂度。PTM M 在输入 x 上的最坏情况时间复杂度衡量 M 的最长计算路径使用的时间X. M 在 x 上的预期时间复杂度是 M 的平均移动次数X停止使用的随机比特的均匀分布。在这两种情况下，如果停止米(X)<1，则 M 在 x 上的时间复杂度为 infty。
定义 8.10 令 M 为 PTM，xa 字符串，n 为整数。如果暂停吨米(X)<1 ，然后我们定义时间 ${ } {M}X=\infty;这吨H和r在一世s和,在和d和F一世n和吨一世米和{ } {M}X吨这b和吨H和米一种X一世米在米在一种l在和这F吨H和s和吨A_{x}={|\alpha|: \波浪号{M}X,一种H一种l吨s一世n和X一种C吨l是|\阿尔法|米这在和s}.吨H和吨一世米和C这米pl和X一世吨是F在nC吨一世这n这F米一世st_{M}(n)=\max \left{\text { 时间}_{M}(x):|x|=n\right}t_{M}(n)=\max \left{\text { 时间}_{M}(x):|x|=n\right}$
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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。
