Exemplos de uso de Algoritmo eficiente em Português e suas traduções para o Inglês
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Ecclesiastic
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Apesar disso, não foi provado que nenhum algoritmo eficiente exista.
Um algoritmo eficiente para um problema NP-completo é o santo graal da teoria da complexidade.
Falamos de conhecimento-nulo computacional, se nenhum algoritmo eficiente pode distinguir as duas distribuições.
Algoritmo eficiente para colisões conta de várias figuras geométricas em uma célula de malha de hexaedro no cálculo de seus volumes.
A primeira tarefa é definir precisamente o que se quer dizer por um algoritmo eficiente"na média.
Combinations with other parts of speech
Uso com adjetivos
algoritmo genético
novo algoritmoum algoritmo genético
um novo algoritmodiferentes algoritmoso algoritmo genético
algoritmos computacionais
diversos algoritmosalgoritmos inteligentes
algoritmos complexos
Mais
Acredita-se que não existe um algoritmo eficiente que encontre um menor conjunto dominante para um dado grafo.
Segundo nagy[1994], este problema é np-difícil e portanto,não se conhece um algoritmo eficiente que encontre a sua solução ótima.
Este trabalho apresenta um algoritmo eficiente, chamado sparsesite, para solucionar o problema do posicionamento de observadores em terrenos.
P versus NP A classe de complexidade P é muitas vezes vista como uma abstração matemática de modelagem dessas tarefas computacionais que admitem um algoritmo eficiente.
Este software é projetado com um algoritmo eficiente que tem a capacidade de encontrar a causa raiz do dano e corrigi-los.
A decisão variante do problema de cobertura de vértices é NP-completo, o que significa queé pouco provável que exista um algoritmo eficiente para resolvê-lo exatamente.
Como resultado dessa pesquisa espera-se obter um algoritmo eficiente para identificação de vazamentos a partir do monitoramento de vibrações.
Algoritmo eficiente para colisões conta de várias figuras geométricas em uma célula de malha de hexaedro no cálculo de seus volumes Simmakers Blog Corporativo.
Avaliação exata===A decisão variante do problema de cobertura de vértices é NP-completo, o que significa queé pouco provável que exista um algoritmo eficiente para resolvê-lo exatamente.
Pal, Shanmugasundaram eMemon apresentaram um algoritmo eficiente baseado em uma heurística e poda alfa-beta ambiciosa para remontar imagens fragmentadas.
Informalmente, a questão"P vs. NP" indaga se cada problema de otimização em que a resposta pode ser verificada por corretude/otimização também pode ser resolvido otimamente por um algoritmo eficiente.
No presente trabalho um algoritmo eficiente para o cálculo de volumes de várias figuras geométricas(eles formam colisões em uma célula malha hexahedral) Foi proposto.
Importantes problemas em aberto=====O problema P versus NP===A classe de complexidade P é muitas vezes vista como uma abstração matemática de modelagem dessas tarefas computacionais que admitem um algoritmo eficiente.
Um algoritmo eficiente que pode verificar o vazio de um autômato de Büchi: Considere o autômato como um grafo direcionado e decompô-lo em componentes fortemente conectados.
Como você pode ver neste exemplo, não é limpar ou não existe esse caminho, precisamos de um programa de computador para fazê-lo, em fato,precisamos de um algoritmo eficiente para fazê-lo. Neste caso, a resposta é que há é um caminho.
Essas reduções mostram que um algoritmo eficiente para o problema do conjunto dominante mínimo iria fornecer um algoritmo eficiente para o problema da conjunto de cobertura e vice-versa.
A classe de complexidade NP, por outro lado,contém muitos problemas que as pessoas gostariam de resolver de forma eficiente, mas para os quais nenhum algoritmo eficiente é conhecido, como o problema da satisfatibilidade booleana, o problema do caminho hamiltoniano e o problema da cobertura de vértices.
Um algoritmo eficiente para problemas NP-completos é geralmente caracterizado como um que é executado em tempo polinomial para todas as entradas; isso é equivalente à exigir complexidade de pior caso eficiente. .
Para acelerar esse processo, este trabalho de mestrado, utiliza os softwares matlab e visual studio como ferramentas de desenvolvimento, tendo comoobjetivo elaborar um algoritmo eficiente de decomposição do elemento estruturante facilitando uma possível aplicação em hardware, diminuindo ainda mais o tempo gasto no processamento de imagens.
Não apenas não se conhece algoritmo eficiente para os piores casos, mas a complexidade para os casos médios é demonstradamente quase tão difícil quanto o pior caso, demonstração esta que pode ser feita utilizando-se random self-reducibility.
Por exemplo, na primeira aula, nós vamos falar sobre o problema de conectividade de redes, onde o problema é: dado um grande conjunto de itens que são conectados juntos em pares, há um jeito de chegar de um, até algum outro por um caminho que haja conexões. Como você pode ver deste exemplo, não é claro quando ou não há um caminho, nós precisamos de um programa de computador para fazer isto, de fato,nós precisamos de um algoritmo eficiente para isto.
Note que não é desejável a função candidata ser NP-completa já que isso iria apenas garantir que é improvável existir um algoritmo eficiente para solucionar o problema no pior caso; o que na verdade queremos é uma garantia de que nenhum algoritmo eficiente possa resolver o problema sobre entradas aleatórias ex. o caso médio.
Algoritmos eficientes para casos de"N" e"P" pequenos são dados abaixo.
As técnicas propostas buscam construir algoritmos eficientes e com baixo custo computacional.
Bonadio, Ígor Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos….