Merkzettel Warenkorb
Produktbild: Complexity Theory of Real Functions
- 13%

Complexity Theory of Real Functions

Aus der Reihe Progress in Theoretical Computer Science
13% sparen

78,99 € UVP 90,94 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Lieferung nach Hause

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.03.2012

Verlag

Birkhäuser Boston

Seitenzahl

310

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,8 cm

Gewicht

493 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1991

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4684-6804-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.03.2012

Verlag

Birkhäuser Boston

Seitenzahl

310

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,8 cm

Gewicht

493 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1991

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4684-6804-5

Herstelleradresse

Springer Nature c/o IBS
Benzstrasse 21
48619 Heek
DE

Email: Tanja.Keller@springer.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern
  • Produktbild: Complexity Theory of Real Functions
  • Mathematics background.- Notation.- 1 Basics in Discrete Complexity Theory.- 1.1 Models of computation and complexity classes.- 1.2 NP-completeness.- 1.3 Polynomial-time hierarchy.- 1.4 Relativization.- 1.5 Probabilistic complexity classes.- 1.6 Complexity of counting.- 1.7 One-way functions.- 1.8 Polynomial-size circuits and sparse sets.- 2 Computational Complexity of Real Functions.- 2.1 Computable real numbers.- 2.2 Complexity of computable real numbers.- 2.3 Computable real functions.- 2.4 Complexity of computable real functions.- 2.5 Computable multi-dimensional functions.- 2.6 Partial computable real functions and recursively open sets.- 2.7 Computable numerical operators.- 3 Maximization.- 3.1 Computability of the maximum points.- 3.2 Maximization and nondeterminism.- 3.3 Maximum values and NP real numbers.- 3.4 Complexity of NP real numbers.- 3.5 Maximization and NP real functions.- 3.6 Hierarchy of min-max operations.- 3.7 Complexity of NP real functions.- 3.8 Open questions.- 4 Roots and Inverse Functions.- 4.1 Computability of roots.- 4.2 Complexity of roots and inverse modulus of continuity.- 4.3 Complexity of roots and differentiability.- 4.4 Log-space computable real functions.- 4.5 Log-space computability of roots of one-to-one functions.- 4.5.1 A discrete version.- 4.5.2 Log-space computability of roots.- 4.5.3 Differentiability does not help131 One-way functions and roots of two-dimensional one-to-one functions.- 4.6.1 A sufficient condition.- 4.6.2 Strong one-way functions.- 4.6.3 Necessary conditions137 Roots of one-dimensional k-to-one functions.- 4.7.1 Inverse modulus of continuity.- 4.7.2 Roots of three-to-one functions.- 4.7.3 Roots of four-to-one functions.- 4.8 Open questions.- 5 Measure and Integration.- 5.1 Recursive measure theory.- 5.1.1 Recursively approximable sets.- 5.1.2 Recursively approximable functions.- 5.1.3 Recursive approximability versus computability.- 5.2 Polynomial-time approximation.- 5.3 Polynomial-time approximation and probabilistic computation.- 5.4 Complexity of integration.- 5.5 Open questions.- 6 Differentiation.- 6.1 Computability of derivatives.- 6.2 Derivatives of analytic functions.- 6.3 Functions of bounded variations.- 7 Ordinary Differential Equations.- 7.1 ODEs without the Lipschitz condition.- 7.2 ODEs with the Lipschitz condition: upper bound.- 7.2.1 Polynomial-space computable real numbers and real functions.- 7.2.2 Proof for upper bound.- 7.3 ODEs with the Lipschitz condition: lower bound.- 7.3.1 A discrete initial value problem.- 7.3.2 The basic construction.- 7.3.3 Proofs for lower bounds.- 7.4 Open questions.- 8 Approximation by Polynomials.- 8.1 Polynomial Version of the Weierstrass approximation theorem.- 8.2 Best Chebyshev approximation: complexity of the errors.- 8.3 Best Chebyshev approximation: complexity of the approximation functions.- 9 An Optimization Problem in Control Theory.- 9.1 A discrete version.- 9.2 The basic construction.- 9.3 The complexity of LCTEAM.