Vplyv veľkosti a štruktúry dát na algoritmickú zložitosť v triedach P a NP

Výpočtová zložitosť a klasifikácia problémov do kategórií P a NP predstavujú kritické aspekty v oblasti algoritmickej zložitosti. Tento článok sa zameriava na interakciu medzi veľkosťou a štruktúrovanosťou dátových setov a ich vplyv na zaradenie problémov do týchto kategórií. Zatiaľ čo problémy v ka...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Schmidt, Peter, 1968-
Formato: Capítulo de libro
Lenguaje:eslovaco
Materias:
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
Descripción
Sumario:Výpočtová zložitosť a klasifikácia problémov do kategórií P a NP predstavujú kritické aspekty v oblasti algoritmickej zložitosti. Tento článok sa zameriava na interakciu medzi veľkosťou a štruktúrovanosťou dátových setov a ich vplyv na zaradenie problémov do týchto kategórií. Zatiaľ čo problémy v kategórii P sú efektívne riešiteľné, problémy v kategórii NP sú charakterizované rýchlym overením ich riešení. V kontexte Big Data sa objavuje nová úroveň komplexity, ktorá komplikuje klasifikáciu problémov. Článok tiež rozširuje diskusiu na NosNob dátové sety, ktoré sú príliš veľké na bežné počítače, ale príliš malé na distribuované systémy, a často vyžadujú špeciálny prístup. Na základe analýzy v rámci štruktúrovaných, semištruktúrovaných a neštruktúrovaných dát v kontexte small, big a nos-nob dát, článok ukazuje, že je možné odhadnúť, do akej kategórie dát úloha spadá, a tým pádom aj najvhodnejšiu technológiu spracovania, na základe jej zaradenia do kategórie P alebo NP.