randomness पर टैग किए गए जवाब

यादृच्छिकता संभाव्य एल्गोरिदम का एक प्रमुख घटक है, कई दहनशील अलंकरण, हैशिंग कार्यों का विश्लेषण, और अन्य अनुप्रयोगों के बीच क्रिप्टोग्राफी में।

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क्या आरपी के लिए सही यादृच्छिकता (साबित) को कोलमोगोरोव यादृच्छिकता के साथ बदल दिया जा सकता है?
क्या यह दिखाने का कोई प्रयास किया गया है कि आरपी के लिए कोलमोगोरोव यादृच्छिकता पर्याप्त होगी ? क्या कथन में प्रयोग की जाने वाली संभावना "यदि सही उत्तर हां है, तो यह (संभाव्य ट्यूरिंग मशीन) संभावना के साथ हाँ को लौटाता है ..." उस मामले में हमेशा अच्छी तरह …

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क्या नियतात्मक छद्मता संभवता समानांतर में यादृच्छिकता से अधिक मजबूत है?
कक्षा BPNC ( और का संयोजन ) लॉग समांतर एल्गोरिदम को बाउंड एरर प्रायिकता और एक यादृच्छिक स्रोत तक पहुंच के साथ होना चाहिए (मुझे यकीन नहीं है कि यह एक अलग नाम है)। डीबीपीएनसी को समान रूप से परिभाषित करें, सिवाय इसके कि सभी प्रक्रियाओं को एल्गोरिदम स्टार्टअप पर …

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लास वेगास एल्गोरिदम का उपयोग करके बीपीपी का सबसे तेजी से ज्ञात सिमुलेशन क्या है?
BPPBPP\mathsf{BPP} और दो बुनियादी संभाव्यता जटिलता वर्ग हैं।ZPPZPP\mathsf{ZPP} BPPBPP\mathsf{BPP} -टाइम ट्यूरिंग एल्गोरिदम द्वारा तय की गई भाषाओं की श्रेणी है जहाँ एल्गोरिथ्म की गलत उत्तर देने की संभावना होती है, अर्थात त्रुटि प्रायिकता अधिकांश (हाँ और दोनों के लिए कोई उदाहरण नहीं)।1313\frac{1}{3} दूसरी ओर, एल्गोरिदम को उन संभाव्य एल्गोरिदम के …

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Nondeterministic, probabilistic, और quantum अभिकलन में "शाखाओं में बँटने" का एकरूप तरीका?
एक nondeterministic ट्यूरिंग मशीन (NTM) की गणना अच्छी तरह से विन्यास के एक पेड़ के रूप में प्रतिनिधित्व करने के लिए जाना जाता है, जो शुरुआती कॉन्फ़िगरेशन में निहित है। कार्यक्रम में किसी भी संक्रमण को इस पेड़ में एक पिता-बच्चे लिंक द्वारा दर्शाया गया है। इसी तरह के पेड़ों …

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क्या संभावना है कि एक यादृच्छिक बूलियन फ़ंक्शन में एक तुच्छ स्वप्रवर्तनवाद समूह है?
एक बूलियन फ़ंक्शन को देखते हुए fff, हमारे पास ऑटोमोर्फिज्म समूह है Aut(f)={σ∈Sn ∣∀x,f(σ(x))=f(x)}Aut(f)={σ∈Sn ∣∀x,f(σ(x))=f(x)}Aut(f) = \{\sigma \in S_n\ \mid \forall x, f(\sigma(x)) = f(x) \}। क्या कोई ज्ञात सीमाएं हैं Prf( ए यू टी ( एफ)) ≠ 1 )Prf(Aut(f)≠1)Pr_f(Aut(f) \neq 1)? क्या फॉर्म की मात्राओं के लिए कुछ जाना …

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और उदासीन स्थान में लगभग सार्वभौमिक स्ट्रिंग हैशिंग
यहाँ स्ट्रिंग पर हैश फ़ंक्शंस के दो परिवार हैं :x⃗ =⟨x0x1x2…xm⟩x→=⟨x0x1x2…xm⟩\vec{x} = \langle x_0 x_1 x_2 \dots x_m \rangle के लिए प्रधानमंत्री और , के लिए एक \ में \ mathbb {जेड} _P । डाइटज़फेलबिंगर एट अल। "बहुपद हैश फंक्शंस विश्वसनीय हैं" में दिखाया गया है कि \ forall x …
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