What is the translation of " COMPLEXITY CLASSES " in Serbian?

• класе сложености
• класа комплексности
• класа сложености
• сложеност класе

Examples of using Complexity classes in English and their translations into Serbian

Important complexity classes.
Важне класе сложености.

Many complexity classes can be characterized in terms of the mathematical logic needed to express them; see descriptive complexity..
Многе класе сложености се могу окарактерисати као математичка логика која жели да их изрази;

Relationships between complexity classes.
Односи између класа сложености.

Simpler complexity classes are defined by the following factors.
Најједноставније класе сложености су дефинисане следећим факторима.

But bounding the computation time above by some concrete function f(n) often yields complexity classes that depend on the chosen machine model.
Гранично време израчунавања неке конкретне фукнције f( n) чсто даје сложеност класе која зависи од изабраног модела машине.

Many complexity classes are defined using the concept of a reduction.
Многе класе сложености су дефинисане коришћењем појма редукције.

Purpose bounding the computation time by Above Some concrete function f( n) Often yields complexity classes That depends on the Machine Chosen model.
Гранично време израчунавања неке конкретне фукнције f( n) чсто даје сложеност класе која зависи од изабраног модела машине.

Several important complexity classes are defined in terms of DSPACE.
Неколико важних класа сложености је дефинисано у односу на DSPACE.

P(complexity) In computational complexity theory, P, also known as PTIME or DTIME(nO(1)), is one of the most fundamental complexity classes.
У рачунарској теорији сложености, P позната као PTIME или DTIME( nO( 1)) је једна од фундаменталних класа сложености.

Several important complexity classes can be defined in terms of NSPACE.
Неколико важних класа сложености може да се дефинише у односу на NSPACE.

Polynomial-time reductions are frequently used in complexity theory for defining both complexity classes and complete problems for those classes..
Редукције полиномијалне временске сложености се често користе у теорији сложености за дефинисање класе сложености, као и комплетних проблема за те класе..

Several important space complexity classes are sublinear, that is, smaller than the size of the input.
Неколико важних просторних класа сложености су сублинеарне, то јест мање су од величине улаза.

Counting techniques(rule of sum and product, inclusion-exclusion principle, generating functions); computational complexity theory(basic concepts and complexity classes); applications in cryptography(symmetric and asymmetric cryptography systems).
Технике пребројавања( принцип збира и производа, принцип укључења-искључења, генераторне функције); графови и дрвета( дефиниција, планарност, обојивост); алгоритамски системи и сложеност израчунавања( основни појмови и класе сложености); примене у криптографији( симетрични асиметрични криптографски системи).

The relationship between the complexity classes P and NP is an unsolved question in theoretical computer science.
Однос између класа комплексности П и НП представља нерешен проблем теоријског рачунарства.

Simpler complexity classes are defined by the following factors: The type of computational problem: The most commonly used problems are decision problems.
Најједноставније класе сложености су дефинисане следећим факторима: Тип рачунарских проблема: Најчешће коришћени проблеми су проблеми одлучивања.

Polynomial-time many-one reductions have been used to define complete problems for other complexity classes, including the PSPACE-complete languages and EXPTIME-complete languages.
Многобројне редукције полиномијалне временске сложености су се користиле да дефинишу проблеме комплетности за друге класе сложености, укључујући PSPACE-комплетне језике и EXPTIME-комплетне језике.

Many important complexity classes can be defined by bounding the time or space used by the algorithm.
Многе важне класе сложености могу бити дефинисане помоћу граница времена или простора које користи алгоритам.

The model of computation: The most common model of computation is the deterministic Turing machine, but many complexity classes are based on non-deterministic Turing machines, Boolean circuits, quantum Turing machines, monotone circuits, etc.
Модел рачунања: Најчешћи модел рачунања је детерминистичка Тјурингова машина, али многе класе сложености су засноване на недетерминистичким Тјуринговим машинама, логички склоп, квантна Тјурингова машина, монотон склоп, итд.

Other important complexity classes include BPP, ZPP and RP, which are defined using probabilistic Turing machines.
Друге важне класе сложености укључују BPP, ZPP и RP, које су дефинисане користећи пробабилистичке Тјуринове машине.

The Blum axioms can be used to define complexity classes without referring to a concrete computational model.
Блумове аксиоме се могу користити за дефинисање класа сложености без позивања на неки конкретни рачунски модел.

For the complexity classes defined in this way, it is desirable to prove that relaxing the requirements on(say) computation time indeed defines a bigger set of problems.
За класе сложености дефинисане на овај начин, пожељно је доказати да опуштање услова за( рецимо) рачунање времена заиста дефинише већи скуп проблема.

One possible route to separating two complexity classes is to find some closure property possessed by one and not by the other.
Један од могућих путева за раздвајање две класе сложености је да се пронађе особина затворења једног, а не другог.

However, complexity classes can be defined based on function problems(an example is FP), counting problems(e.g. P), optimization problems, promise problems, etc.
Међутим, класе сложености се могу дефинисати на основу функцијских проблема( пример је FP), рачунарских проблема( нпр. P), оптимизационих проблема, обећавајућих проблема итд….

Oracle machines are useful for investigating the relationship between complexity classes P and NP, by considering the relationship between PA and NPA for an oracle A. In particular, it has been shown there exist languages A and B such that PA=NPA and PB≠NPB(Baker, Gill, and Solovay 1975).
Пророчке машине су корисне за изучавање односа између класа комплексности P и NP, разматрањем односа између PA и NPA за пророчку машину A. Специјално, показано је да постоје језици A и B, такви да PA=NPA и PB≠NPB.

Provided that the complexity classes P and NP are not equal, neither 2-, nor Horn-, nor XOR-satisfiability is NP-complete, unlike SAT.
Ако класе комплексности П и НП нису једнаке, ниједна од ових верзија није НП-комплетна, за разлику од САТ проблема.

The relation between the complexity classes P and NP is studied in computational complexity theory, the part of the theory of computation dealing with the resources required during computation to solve a given problem.
Релација између класа комплексности П и НП се проучава у рачунарској теорији комплексности, која се бави ресурсима неопходним током израчунавања како би се решио дати проблем.

Therefore, for complexity classes within P such as L, NL, NC, and P itself, polynomial-time reductions cannot be used to define complete languages: if they were used in this way, every nontrivial problem in P would be complete.
Стога, за класе комплексности унутар P, као што су L, NL, NC, и само P, редукције полиномијалне временске сложености не могу бити коришћене за дефинисање комплетних језика: ако би се користиле на овај начин, сваки нетривијални проблем у P би био комплетан.

This motivates the concept of a problem being hard for a complexity class.
Ова мотивација концепта проблема је тежа за класе сложености.

The complexity class NP can be defined in terms of NTIME as.
Добро позната класа сложености NP може да се дефинише у терминима NTIME на следећи начин.

However, in some cases a complexity class may be defined by reductions.
Међутим, у неким случајевима класа комплексности се може дефинисати редукцијом.