- •Глава 1
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа, алгебраическая сложность
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 2. Асимптотические оценки (формализм)
- •§ 2. Асимптотические оценки (формализм)
- •§ 2. Асимптотические оценки (формализм)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера) 23
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •Глава 2
- •§ 5. Понятие сложности в среднем
- •§ 5. Понятие сложности в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 5. Понятие сложности в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства.
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства 47
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства 49
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства 51
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем в сравнении со сложностью в худшем случае
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем 55
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 3
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 75
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 77
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 79
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 81
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
- •§ 11. Завершимость работы алгоритма
- •§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
- •§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
- •§ 12. Вложенные циклы (дополнительные примеры)
- •§ 12. Вложенные циклы (дополнительные примеры)
- •§ 13. Нецелые размеры входа и непрерывные оценочные функции 97
- •§ 13. Нецелые размеры входа и непрерывные оценочные функции
- •§ 13. Нецелые размеры входа и непрерывные оценочные функции 99
- •Глава 4
- •§ 14. Понятие нижней границы сложности
- •§ 14. Понятие нижней границы сложности
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 16. Асимптотические нижние границы. Алгоритм, оптимальный по порядку сложности
- •§ 16. Асимптотические нижние границы
- •§ 16. Асимптотические нижние границы
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем 125
- •§ 18. Нижние границы сложности рандомизированных алгоритмов. Принцип Яо
- •§18. Нижние границы сложности рандомизированных алгоритмов 127
- •Глава 5
- •§ 19. Битовые операции
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 19. Битовые операции
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 20. Наивная арифметика: умножение
- •§ 20. Наивная арифметика: умножение
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 20. Наивная арифметика: умножение
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 21. Наивная арифметика: деление с остатком
- •§ 21. Наивная арифметика: деление с остатком
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 21. Наивная арифметика: деление с остатком
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 23. Булева арифметика
- •§ 23. Булева арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 23. Булева арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •Глава 5. Битовая сложность
- •Глава 6
- •§ 24. Простейшие рекуррентные уравнения
- •§ 24. Простейшие рекуррентные уравнения
- •§ 24. Простейшие рекуррентные уравнения
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений 163
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений 165
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений 167
- •§26. Асимптотические оценки решений рекуррентных неравенств 169
- •§ 26. Асимптотические оценки решений рекуррентных неравенств
- •§ 26. Асимптотические оценки решений рекуррентных неравенств 171
- •§ 27. Добавление нулей
- •§ 27. Добавление нулей 173
- •§ 27. Добавление нулей 175
- •§ 27. Добавление нулей
- •§ 27. Добавление нулей 179
- •Глава 7 Сводимость
- •§ 28. Линейная сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 28. Линейная сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 28. Линейная сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности
- •§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности 191
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности 193
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 30. Классы PиNp
- •§ 30. Классы р и np
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 30. Классы PuNp
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 30. Классы PuNp
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 31. Существование задач распознавания, не принадлежащих р 201
- •§ 31. Существование задач распознавания, не принадлежащих р. Связь моделей мт и рам
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 31. Существование задач распознавания, не принадлежащих р 203
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 32. Полиномиальная сводимость. Np-полные задачи
- •§ 32. Полиномиальная сводимость. Np-полные задачи
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 1. Сложности алгоритмов как функции числовых аргументов. Сложность в худшем случае
- •119002, Москва, Большой Власьевский пер., 11. Тел. (499) 241-74-83
§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
93
сов (не исключается равенство нулю каких-то кратностей); пусть т = тг + т2 + ■■■ + тп. Если т = О, то сеанс заканчивается, иначе выбирается очередной вопрос; вероятность того, что будет выбран i-й
вопрос, должна равняться —.
т
Сеанс обучения становится бесконечным, если, например, с некоторого момента обучаемый начинает давать только неправильные ответы. Но можно интересоваться вероятностями и средним временем ожидания некоторых событий в течение этого бесконечного сеанса. Пусть в некоторый момент только один вопрос, скажем, вопрос с номером 1, имеет кратность 1, а все остальные — кратности большие, чем 1. Предположим, что начиная с этого момента обучаемый стабильно дает неправильные ответы на предлагаемые вопросы. Найдем вероятность того, что рано или поздно обучаемый получит вопрос с номером 1, а также математическое ожидание времени, проходящего до появления этого вопроса (время измеряется количеством заданных вопросов). Пусть т — суммарная кратность, а п — общее число вопросов, т > п ^ 2. Вероятность получить вопрос с номером 1 после
i вопросов с другими номерами равна —, если i = 0, и равна
т
т-\ т m + i-2 1 т-1
. . ш
т т + 1'" m + i-1 m + i (m + i-l)(m + i)'
если i ^ 1. Поэтому вероятность получить рано или поздно вопрос с номером 1 равна
со
- + (т-1)Ут ^4тт ^- (11.1)
т-t—t (m + i- l)(m + 0
Так как
1 11
zz —
(m + i-l)(m + i) m + i-1 m + i' то для частичной суммы
%=Xi
1
(m + i-l)(m + i)
i = l
имеем
1 1
N m m + N'
и lim sN = —, откуда значение выражения (11.1) (искомая вероятность) есть
m m
94 Глава 3. Оценивание числа шагов (итераций) алгоритма
Математическое ожидание времени есть
со
При
этом
ряд
2 7—-L
i
_
iir—Тi)
расходится:
члены
этого
ряда
поло-
жительны, и i-й член есть в- (является величиной порядка -).
-) (является величиной порядка -Отсюда математическое ожидание (11.2) равно бесконечности.
Пусть теперь u вопросов (будем считать, что это вопросы с номерами 1,2,..., u) имеют кратность 1, а остальные n — u вопросов—кратность большую, чем 1, и пусть u ^2. Оказывается, что при стабильных неправильных ответах обучаемого на задаваемые вопросы математическое ожидание времени, проходящего до получения всех, кроме какого-то одного, вопросов с номерами 1,2,...,u, есть конечная величина. Докажем конечность среднего времени ожидания какого-нибудь одного вопроса с номером от 1 до u, далее можно применить индукцию. Вероятность получить такого рода вопрос после i вопросов с номерами из диапазона от u + 1 до n полностью определяется значениями u,m,i:
m-u m-u+1 m-u+i-l u m ' m+1 '" m + i-1 ' m + i
Эта вероятность при i > u равна
u(m-u)(m-u+l)...(m-l)
-u+l)...(m-
(m-u + i)(m-u + i + l)...(m + i-l)(m + i)
Поэтому искомое математическое ожидание есть сумма некоторого конечного числа слагаемых и ряда
со
v-< u(m-u)(m-u+l)...(m-l) fi ^
2-1 (m - u + i)(m - u + i + 1)... (m + i - 1)(m + i) U J'
i=u+l или
со
u(m-u)(m-u
+
l)...(m-l)
V
7 -- i
+
1
„ -■.
' i—i (m-u + i)(m-u + i + l)...(m + i)
i=u+l
Упрощая, получаем
j + u+1
u(m-u)(m-u + 1)...(m-1)У
j^ (j +m)(j +m + l)...(j + m + u)