2-EXPTIME e EXPSPACE

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra 2-EXPTIME e EXPSPACE

2-EXPTIME vs. EXPSPACE

Nella teoria della complessità computazionale, la classe di complessità 2-EXPTIME (talvolta chiamata 2-EXP, da 2-Exponential Time, "tempo 2-esponenziale") è l'insieme di tutti i problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica di Turing nel tempo O(22p(n)), dove p(n) è una funzione polinomiale di n. In termini di DTIME, Sappiamo che 2-EXPTIME può anche essere riformulato come la classe di spazio AEXPSPACE, i problemi che possono essere risolti da una macchina di Turing alternante in spazio esponenziale. Nella teoria della complessità, EXPSPACE è l'insieme di tutti i problemi di decisione risolvibili da una macchina deterministica di Turing nello spazio O(2p(n)), dove p(n) è una funzione polinomiale di n. (Alcuni autori restringono p(n) all'essere una funzione lineare, ma la maggior parte degli autori invece chiamano la classe risultante ESPACE.) Se usiamo invece una macchina non deterministica, otteniamo la classe NEXPSPACE, che è uguale a EXPSPACE per il teorema di Savitch.

EXPTIME

Nella teoria della complessità computazionale la classe di complessità EXPTIME (a volte chiamata EXP, da Exponential Time, "tempo esponenziale"), è l'insieme di tutti i problemi decisionali risolvibili da una macchina deterministica di Turing nel tempo O(2p(n)), dove p(n) è una funzione polinomiale di n. In termini di DTIME, Sappiamo che e inoltre, dal teorema della gerarchia temporale e dal teorema della gerarchia spaziale, che così almeno una delle prime tre inclusioni e almeno una delle ultime tre inclusioni deve essere corretta, ma non si sa quali sono, anche se la maggior parte degli esperti credono che tutte le inclusioni siano corrette.

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Insieme

In matematica, un raggruppamento di oggetti rappresenta un insieme se esiste un criterio oggettivo che permette di decidere univocamente se un qualunque oggetto fa parte o no del raggruppamento.

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Macchina di Turing

In informatica una macchina di Turing (o più brevemente MdT) è una macchina ideale che manipola i dati contenuti su un nastro di lunghezza potenzialmente infinita, secondo un insieme prefissato di regole ben definite.

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NP (complessità)

La classe di problemi NP comprende tutti quei problemi decisionali che, per trovare una soluzione su una macchina di Turing non deterministica, impiegano un tempo polinomiale.

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O-grande

La notazione matematica O-grande è utilizzata per descrivere il comportamento asintotico delle funzioni.

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P (complessità)

Nella teoria della complessità computazionale, P, anche conosciuto come PTIME o DTIME(nO(1)), è una delle più importanti classi di complessità.

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PSPACE

Nella teoria della complessità algoritmica, la classe di problemi PSPACE (da polynomial space) è l'insieme di tutti i problemi che possono essere risolti da una macchina di Turing deterministica usando una quantità di memoria di O(n^k), dove n è la dimensione dei dati di ingresso e k è un qualsiasi valore finito.

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Teoria della complessità computazionale

In informatica, la teoria della complessità computazionale è una branca della teoria della computabilità che studia le risorse minime necessarie (principalmente tempo di calcolo e memoria) per la risoluzione di un problema.

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