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Hemaspandra，A巷。;克里斯托弗·霍曼（Christopher M.Homan）。;斯文·科苏布

集群计算和边缘识别的威力。 （英语） Zbl 1121.68099号

Inf.计算。 205，第8期，1274-1293（2007）.
摘要：虽然复杂性理论已经广泛研究了基于路径的限制对不确定性能力的影响，但本文的动机是一个更近期的目标：为了深入了解限制的程度，将机器限制为只有一个连续（相对于一些简单的顺序）是不确定性的接受路径的间隔。特别地，我们研究了集群类CL#P的健壮性——定义变化下的不变性。该类包含由平衡图灵机计算的每个#P函数，其接受路径总是相对于具有有效邻接检查的长度相关总顺序形成集群。CL#P的定义在很大程度上受到定义文件对（全球）订单的关注的影响。相反，我们定义了一个集群类CLU#P，以捕获我们认为更自然的集群计算模型。我们证明了自然性是无代价的：CL#P=CLU#P。然后我们利用CLU#P更自然、更灵活的特性来证明CL#P的新的鲁棒性结果，并扩展了关于CL#P闭包性质的已知内容。识别有序计算路径集合边缘或接受计算路径簇边缘的复杂性是本研究的核心。特别是，我们的证明利用了边的独特发现能力——在某些情况下，非确定性函数能够在一条计算路径上（某些情况下最多只能在一条）发现关于有序或簇的边的关键信息。

引用于1文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
2015年第68季度 复杂性类（层次结构、复杂性类之间的关系等）

关键词：

集群类别CL#P
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.A.Hemaspandra}等人，《Inf.Compute》。205，第8号，1274--1293（2007；Zbl 1121.68099）
全文： 内政部

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