伊什多尔贾·泽伦·诺特;阿尔贝托·勒波拉蒂 通过使用预先计算的资源对神经P系统进行峰值处理,实现SAT和3-SAT的统一解。 (英语) Zbl 1187.68239号 自然计算。 7,第4号,519-534(2008). 小结:我们考虑使用峰值神经P系统解决计算困难问题的可能性,前提是预先给定一些(可能是指数级的)预先计算的资源。特别地,我们提出了两个统一的脉冲神经P系统族,分别用于解决(mathbf{NP})-完全问题sat和3-sat。第一类中的每个系统都能够在(n)为二次(m)为线性(m)的时间内,求解所有可以使用布尔变量和(m)子句构建的sat实例。类似地,第二个系列的每个系统都能够在立方英寸的时间内求解包含布尔变量的所有3-sat实例。这里考虑的所有系统都是确定性的。 引用于11文件 理学硕士: 2010年第68季度 计算模式(非确定性、并行、交互式、概率性等) 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词:膜计算;预先计算的资源;坐;3-SAT(3-SAT);尖峰神经P系统 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.-O.Ishdorj}和\textit{A.Leporati},自然计算。7,第4号,519--534(2008;Zbl 1187.68239) 全文: 内政部 参考文献: [1] Balcázar JL,Díaz J,GabarróJ(1988–1990)结构复杂性。柏林斯普林格-Verlag第一卷和第二卷 [2] Chen H、Freund R、Ionescu M、Péun Gh和Pérez-Jiménez MJ(2006年a),关于尖峰神经P系统生成的字符串语言。收录于:Gutiérrez-Naranjo MA、Pun Gh、Riscos-Nüñez A、Romero-Campero FJ(编辑)第四次关于膜计算的头脑风暴周。RGCN报告02/2006,塞维利亚大学,Fénix Editora,第一卷,第169-194页 [3] Chen H,Ionescu M,Ishdorj T-O(2006b)《关于脉冲神经P系统的效率》。收录:第八届电子、信息和通信国际会议记录。2006年6月,蒙古乌兰巴托,第49-52页 [4] Chen H,Ishdorj T-O,Păun Gh,Pérez Jiménez MJ(2006c)具有扩展规则的Spiking神经P系统。收录于:Gutiérrez-Naranjo MA、Pun Gh、Riscos-Nüñez A、Romero-Campero FJ(编辑)第四次关于膜计算的头脑风暴周。RGCN报告,2006年2月,塞维利亚大学,Fénix Editora,第一卷,第241–265页 [5] García-Arnau M,Pérez D,Rodríguez-Patón a,Sosík P(2007)Spiking neural P systems。更强的正规形式。收录于:Gutiérrez-Naranjo MA、Pun Gh、Romero-Jiménez A、Riscos-Nüñez A(eds)第五次关于膜计算的头脑风暴周。RGCN报告01/2007,塞维利亚大学,Fénix Editora,第157–178页 [6] Garey MR、Johnson DS(1979)《计算机与棘手》。NP-完备性理论指南。W.H.Freeman公司·Zbl 0411.68039号 [7] Gerstner W,Kistler W(2002)尖峰神经元模型。单个神经元,群体,可塑性。剑桥大学出版社·Zbl 1100.92501号 [8] Ibarra OH,Péun A,Páun Gh,Rodríguez-Patón A,Sosík P,Woodworth S(2007)尖峰神经P系统的正常形式。《Theor Comp Sci》372(2–3):196–217·Zbl 1111.68040号 ·doi:10.1016/j.tcs.2006.11.025 [9] Ionescu M,Péun A,Páun Gh和Pérez-Jiménez MJ(2006年A)《使用峰值神经P系统的计算:痕迹和小型通用系统》。DNA计算,第12届DNA计算国际会议(DNA12)。修订论文集,LNCS 4287,Springer-Verlag,柏林,第1-16页 [10] Ionescu M,Péun Gh,Yokomori T(2006b)尖峰神经P系统。Fundam Informaticae杂志71(2–3):279–308·兹比尔1110.68043 [11] Leporati A、Mauri G、Zandron C、Péun Gh和Pérez-Jiménez MJ(2008)通过峰值神经P系统获得SAT和子集和的统一解。提交出版 [12] Leporati A,Zandron C,Ferretti C,Mauri G(2007a)用尖峰神经P系统解决数值NP-完全问题。发表于:Eleftherakis G、Kefalas P、Pun Gh、Rozenberg G、Salomaa A(eds)膜计算国际研讨会,WMC8,希腊塞萨洛尼基,2007年,精选和邀请论文。LNCS 4860,柏林斯普林格·弗拉格,第336–352页·Zbl 1137.68396号 [13] Leporati A、Zandron C、Ferretti C、Mauri G(2007b),关于峰值神经P系统的计算能力。国际J非常规计算(出版中)·Zbl 1137.68396号 [14] Maass W(2002)《尖峰计算》。电信信息处理基础专刊8(1):32–36 [15] Maass W,Bishop C(eds)(1999),脉冲神经网络。麻省理工学院出版社·Zbl 0935.68087号 [16] Păun A,Păun Gh(2007)小型通用尖峰神经P系统。生物系统90(1):48–60·doi:10.1016/j.biosystems.2006.06.006 [17] Péun Gh(1999)《膜计算》。引言。收录于:EATCS公报,第67卷,1999年2月,第139-152页·Zbl 0936.68040号 [18] Péun Gh(2000)《膜计算》。计算机系统科学杂志61:108–143。另请参阅图尔库计算机科学中心——1998年第208号TUCS报告,网址:http://www.tucs.fi/Publications/techreports/TR208.php [19] Péun Gh(2002)膜计算。引言。斯普林格-弗拉格 [20] Páun Gh,Pérez-Jiménez MJ,Rozenberg G(2007),尖峰神经P系统中的无限尖峰训练。手稿 [21] Páun Gh,Rozenberg G(2002)《膜计算指南》。计算机科学理论287(1):73–100·Zbl 1061.68054号 ·doi:10.1016/S0304-3975(02)00136-6 [22] P系统网页:http://ppage.psystems.eu/ 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。