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17 relaciones: Algoritmo determinista, Algoritmo probabilista, Bicondicional, Clase de complejidad, Clases de complejidad P y NP, Entrada, FNP (clase de complejidad), L (clase de complejidad), Máquina de Turing, NP-completo, P (clase de complejidad), Problema computacional, Problema de decisión, Relación binaria, Salida, Teoría de la complejidad computacional, Transformación polinómica.
Algoritmo determinista
En ciencias de la computación, un algoritmo determinista es un algoritmo que, en términos informales, es completamente predictivo si se conocen sus entradas.
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Algoritmo probabilista
Un algoritmo probabilista (o probabilístico) es un algoritmo que basa su resultado en la toma de algunas decisiones al azar, de tal forma que, en promedio, obtiene una buena solución al problema planteado para cualquier distribución de los datos de entrada.
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Bicondicional
En algunos contextos en matemáticas y lógica, un bicondicional (equivalencia o doble implicación, en ocasiones abreviado en español como si y solo si) es un operador lógico binario, es decir, una función \leftrightarrow: B \times B \rightarrow B, siendo B cualquier conjunto con |B|.
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Clase de complejidad
En teoría de la complejidad computacional, una clase de complejidad es un conjunto de problemas de decisión de complejidad relacionada.
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Clases de complejidad P y NP
La relación entre las clases de complejidad NP y P es una pregunta por primera vez formulada por el científico computacional Stephen Cook que la teoría de la complejidad computacional aún no ha podido responder.
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Entrada
En teoría de la información, el término entrada se refiere a la entrar recibida en un mensaje, o bien al proceso de recibirla.
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FNP (clase de complejidad)
En complejidad computacional, FNP (function NP o NP funcional) es la clase de complejidad que extiende la clase NP (la cual incluye exclusivamente problemas de decisión), hacia problemas computacionales de tipo funcional, es decir, aquellos que obtienen como salidas valores distintos de SÍ o NO.
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L (clase de complejidad)
En teoría de la complejidad computacional, la clase de complejidad L (LSPACE o espacio logarítmico determinista) es el conjunto de los problemas de decisión que pueden ser resueltos en espacio log(n) (sin contar el tamaño de la entrada), donde n es el tamaño de la entrada, por una máquina de Turing determinista tal que la solución si existe es única.
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Máquina de Turing
Una máquina de Turing es un dispositivo que manipula símbolos sobre una tira de cinta de acuerdo con una tabla de reglas.
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NP-completo
En teoría de la complejidad computacional, la clase de complejidad NP-completo es el subconjunto de los problemas de decisión en NP tal que todo problema en NP se puede reducir en cada uno de los problemas de NP-completo.
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P (clase de complejidad)
En computación, cuando el tiempo de ejecución de un algoritmo (mediante el cual se obtiene una solución al problema) es menor o igual que un cierto valor calculado a partir del número de variables implicadas (generalmente variables de entrada) usando una fórmula polinómica, se dice que dicho problema se puede resolver en un tiempo polinómico o polinomial P. La tesis de Cobham postula que la clase P es la que tiene los problemas tratables más grandes, es decir, los problemas de gran tamaño que se pueden calcular de forma eficiente con un ordenador.
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Problema computacional
En ciencia computacional teórica, un problema computacional o problema abstracto es una relación entre un conjunto de instancias y un conjunto de soluciones.
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Problema de decisión
En teoría de la computación, un problema es un conjunto de frases de longitud finita que tienen asociadas frases resultantes también de longitud finita.
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Relación binaria
Una relación binaria R es el subconjunto de los elementos del producto cartesiano A_1 \times A_2 \ que cumplen una determinada condición.
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Salida
Salida es la acción de salir, así como una puerta o similar por la que se sale de un recinto.
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Teoría de la complejidad computacional
La teoría de la complejidad computacional o teoría de la complejidad informática es una rama de la teoría de la computación que se centra en la clasificación de los problemas computacionales de acuerdo con su dificultad inherente, y en la relación entre dichas clases de complejidad.
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Transformación polinómica
En complejidad computacional, una transformación polinómica, reducción polinómica o reducción de Karp, es una manera de relacionar dos problemas de decisión, de manera que la existencia de un algoritmo que resuelve el primer problema, garantiza inmediatamente, y a través de un tiempo polinómico, la existencia de un algoritmo que resuelve el segundo.
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