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数を複雑性とすることを暗に示していると言えるかもしれない。 定義によっては複雑な現象やモデルや数式を説明するアルゴリズムとの関係が深いものもある。 マサチューセッツ工科大学のセス・ロイドは、複雑性の定義を32種類集めてプレゼンテーションしたことがあるという。 複雑
例えば、クラスNPは非決定性チューリングマシンで多項式時間で解く事が出来る決定問題の集合である。また、クラスPSPACEはチューリングマシンで多項式領域で解く事が出来る決定問題の集合である。ここで、領域とは、実世界ではメモリ空間、チューリングマシンではテープの長さと考えればよい。一部の複雑性クラスは函数問題の集合である(例えばFP)。
dissociation)、解離性健忘(dissociative amnesia)、解離性遁走(dissociative fugue)、特定不能の解離性障害(dissociative disorders not otherwise specified、DDNOS)の順に複雑性が増していくとされる。 この外傷的解離
コルモゴロフ複雑性の概念は一見すると単純なものであるが、チューリングの停止問題やゲーデルの不完全性定理と関連する深遠な内容をもつ。コルモゴロフ複雑性やその他の文字列やデータ構造の複雑性の計量を研究する計算機科学の分野はアルゴリズム情報理論と呼ばれており、1960 年代末にアンドレイ・コルモゴロフ
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複雑系(ふくざつけい、英: complex system)とは、相互に関連する複数の要因が合わさって全体としてなんらかの性質(あるいはそういった性質から導かれる振る舞い)を見せる系であって、しかしその全体としての挙動は個々の要因や部分からは明らかでないようなものをいう。
複雑ネットワーク(ふくざつネットワーク、complex networks)は、現実世界に存在する巨大で複雑なネットワークの性質について研究する学問である。 複雑ネットワークは、1998年に「ワッツ・ストロガッツモデル」という数学モデルが発表されたことを契機に、現実世界の様々な現象を説明する新たなパラ
計算複雑性理論は計算可能関数の計算の複雑さを扱う。計算理論のもう一つの重要な分野である計算可能性理論では問題の解法があるかどうかだけを扱い、その複雑さや必要とする計算資源量は問わない点が異なる。 具体的には、計算複雑性理論