Automatas y compejidad fundamentos base de datos

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1.1 autómatas, computabilidad y complejidad,
Los autómatas vienen a ser mecanismos formales que "realizan'' derivaciones en gramáticas formales. La manera en que las realizan es mediante la noción de reconocimiento. Una palabra será generada en una gramática si y sólo si la palabra hace transitar al autómata correspondiente a sus condiciones terminales. Por esto es que los autómatas sonanalizadores léxicos (llamados en inglés " parsers'') de las gramáticas a que corresponden.

computabilidad: qué cosas pueden ser computadas por un ser humano que trabajo era el desarrollar máquinas que computaran, y que pudieran automatizar el tedioso y lleno de errores trabajo de la computación humana.

Complejidad computacional

La complejidad, es el estudio de la cantidad de tiempo y de espacioen memoria que toma la ejecución de un cómputo dado. La Teoría de la complejidad computacional es la parte de la teoría de la computación que estudia los recursos reqprocesadores necesarios para resolver el problema en paralelo. La teoría de la complejidad ueridos durante el cálculo para resolver un problema. Los recursos comúnmente estudiados son el tiempo (número de pasos de ejecución de unalgoritmo para resolver un problema) y el espacio (cantidad de memoria utilizada para resolver un problema). Se pueden estudiar igualmente otros parámetros, tales como el número de defiere de la teoría de la computabilidad en que esta última se ocupa de la factibilidad de expresar problemas como algoritmos efectivos sin tomtienen una solución ejidad NP es el ar en cuenta los recursos necesarios paraello. Los problemas que tienen una solución con orden de complejidad lineal son los probproblemas con coste factorial o combinatorio están agrupados en NP. Estos problemas no conjunto de los problemas de decisión que pueden ser resueltos lemas que se resuelven en un tiempo que se relaciona linealmente con su tamaño. Hoy ejecución es polinómica. Éstos son problemas agrupados en el conjunto práctica,es decir, una máquina no puede resolverlos en un tiempo razonable.

Clases de complejidad

Los problemas de decisión se clasifican en conjuntos de complejidad comparable llamados clases de complejidad. La clase de complejidad P es el conjunto de los problemas de decisión que pueden lo que corresponde intuitivamente a problemas que pueen día las máquinas resuelven problemas mediante algoritmosque tienen como máximo una complejidad o coste computacional polinómico, es decir, la relación entre el tamaño del problema y su tiemser resueltos en una máquina determinista en tiempo polinómico, po de den ser resueltos aun en el peor de sus casos. La clase de complP. Los por una máquina no determinista en tiempo polinómico. Esta clase contiene muchos problemas que se desean resolver en lapráctica, incluyendo el problema de satisfacibilidad booleana, el problema del camino de Hamilton y el problema de la cobertura de de problemas vértices. Todos los problemas de esta clase tienen la propiedad de que su solución puede ser verificada efectivamente.

La pregunta P=NP

El saber si las clases P y NP son iguales es el más importante problema abierto en Computación teórica. Inclusive hay unpremio de un millón de dolares para quien lo resuelva. Preg hard más importante es NP-hard. El conjunto X es completo para Y si es hard para Y y es también un subconjunto de Y. El untas como esta motivan la introducción de los conceptos de hard (difícil) y completo. Un conjunto X de problemas es hard con respecto a un conjuntoY si todo problema en Y puede ser transformado sencillamente en algúnproblema de X con la misma respuesta. El término sencillo se define precisamente en cada caso. El conjuntoconjunto completo más importante es NP-completo

1.2 nociones matematicas

1.2.1- Conjuntos

El término conjunto juega un papel fundamental en el desarrollo de las matemáticas modernas; Además de proporcionar las bases para comprender con mayor claridad algunos aspectos de la teoría de...
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