如果你也在 怎样代写计算复杂度Computational Complexity MAST31213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。计算复杂度Computational Complexity在计算机科学中，一个算法的计算复杂性或简单的复杂性是运行该算法所需的资源数量。特别关注的是计算时间（一般以所需的基本操作的数量来衡量）和内存存储要求。一个问题的复杂性是允许解决该问题的最佳算法的复杂性。
计算复杂度Computational Complexity对明确给出的算法的复杂性的研究被称为算法分析，而对问题的复杂性的研究被称为计算复杂性理论。这两个领域都是高度相关的，因为算法的复杂性总是这个算法所解决的问题的复杂性的一个上限。此外，为了设计有效的算法，将特定算法的复杂性与要解决的问题的复杂性进行比较往往是最基本的。另外，在大多数情况下，人们对一个问题的复杂性的唯一认识是它低于已知的最有效算法的复杂性。因此，算法分析和复杂性理论之间有很大的重叠。
计算复杂度Computational Complexity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。 最高质量的计算复杂度Computational Complexity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，因此计算复杂度Computational Complexity作业代写的价格不固定。通常在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。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在数学Mathematics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。我们的专家在组合数学 Combinatorial Mathematics代写方面经验极为丰富，各种组合数学 Combinatorial Mathematics相关的作业也就用不着 说。
数学代写|计算复杂度代写Computational Complexity代考|Deterministic time and the class P
A complexity class is a set of functions that can be computed within a given resource. We will now introduce our first complexity classes. For reasons of technical convenience, throughout most of this book we will pay special attention to Boolean functions (that have one bit output), also known as decision problems or languages. (Recall that we identify a Boolean function $f$ with the language $\left.L_f={x: f(x)=1}.\right)$
DEFINITION $1.19$ (ThE CLASS DTIME.)
Let $T: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{N}$ be some function. We let $\mathbf{D T I M E}(T(n))$ be the set of all Boolean (one bit output) functions that are computable in $c \cdot T(n)$-time for some constant $c>0$.
The following class will serve as our rough approximation for the class of decision problems that are efficiently solvable.
DEFINITION $1.20$ (THE CLASS P)
$\mathbf{P}=\cup_{c \geq 1} \mathbf{D T I M E}\left(n^c\right)$
Thus, we can phrase the question from the introduction as to whether the dinner party problem has an efficient algorithm as follows: “Is INDSET in $\mathbf{P}$ ?”, where INDSET is the language defined in Example 1.6.
数学代写|计算复杂度代写Computational Complexity代考|On the philosophical importance of P
The class $\mathbf{P}$ is felt to capture the notion of decision problems with “feasible” decision procedures. Of course, one may argue whether DTIME $\left(n^{100}\right)$ really represents “feasible” computation in the real world. However, in practice, whenever we show that a problem is in $\mathbf{P}$, we usually find an $n^3$ or $n^5$ time algorithm (with reasonable constants), and not an $n^{100}$ algorithm. (It has also happened a few times that the first polynomial-time algorithm for a problem had high complexity, say $n^{20}$, but soon somebody simplified it to say an $n^5$ algorithm.)
Note that the class $\mathbf{P}$ is useful only in a certain context. Turing machines are a poor model if one is designing algorithms that must run in a fraction of a second on the latest PC (in which case one must carefully account for fine details about the hardware). However, if the question is whether any subexponential algorithms exist for say INDSET then even an $n^{20}$ algorithm would be a fantastic breakthrough.
$\mathbf{P}$ is also a natural class from the viewpoint of a programmer. Suppose undergraduate programmers are asked to invent the definition of an “efficient” computation. Presumably, they would agree that a computation that runs in linear or quadratic time is “efficient.” Next, since programmers often write programs that call other programs (or subroutines), they might find it natural to consider a program “efficient” if it performs only “efficient” computations and calls subroutines that are “efficient”. The notion of “efficiency” obtained turns out to be exactly the class $\mathbf{P}$ [Cob64].
计算复杂度代写
数学代写|计算复杂度代写计算复杂度代考|确定性时间和类P
复杂度类是一组可以在给定资源内计算的函数。现在我们将介绍我们的第一个复杂性类。出于技术上的方便，本书的大部分内容我们将特别关注布尔函数(只有一位输出)，也被称为决策问题或语言。(回想一下，我们用$\left.L_f={x: f(x)=1}.\right)$
DEFINITION $1.19$ (the CLASS DTIME.)
来标识一个布尔函数$f$，设$T: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{N}$是某个函数。我们让$\mathbf{D T I M E}(T(n))$是所有布尔(位输出)函数的集合，这些函数可以在$c \cdot T(n)$时间内计算某个常数$c>0$ .
下面这类将作为我们对这类有效可解决的决策问题的粗略近似。
DEFINITION $1.20$ (THE CLASS P)
$\mathbf{P}=\cup_{c \geq 1} \mathbf{D T I M E}\left(n^c\right)$
因此，我们可以将介绍中关于晚宴问题是否有有效算法的问题表述为:“Is INDSET in $\mathbf{P}$ ?”，其中INDSET是例1.6中定义的语言
数学代写|计算复杂度代写计算复杂度代考|关于P的哲学重要性
类$\mathbf{P}$被认为可以用“可行的”决策过程来捕获决策问题的概念。当然，有人可能会争论DTIME $\left(n^{100}\right)$是否真的代表了现实世界中的“可行”计算。然而，在实践中，每当我们发现$\mathbf{P}$中存在问题时，我们通常会找到$n^3$或$n^5$时间算法(具有合理的常数)，而不是$n^{100}$算法。(它也发生过几次，第一个多项式时间算法的问题有很高的复杂性，例如$n^{20}$，但很快有人简化了它，说$n^5$算法。)
注意，类$\mathbf{P}$只在特定的上下文中有用。如果设计的算法必须在最新的PC上在几分之一秒内运行，那么图灵机是一个糟糕的模型(在这种情况下，必须仔细考虑硬件的细节)。然而，如果问题是是否存在子指数算法，比如INDSET，那么即使是$n^{20}$算法也将是一个了不起的突破。
$\mathbf{P}$从程序员的角度来看也是一个自然的类。假设要求大学生程序员发明“高效”计算的定义。大概，他们会同意在线性或二次时间内运行的计算是“高效的”。其次，由于程序员经常编写调用其他程序(或子例程)的程序，如果程序只执行“有效”的计算并调用“有效”的子例程，他们可能会很自然地认为程序是“有效的”。得到的“效率”的概念恰恰是类$\mathbf{P}$ [Cob64].
数学代写|计算复杂度代写Computational Complexity代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
