Computability is the ability to solve a problem in an effective manner. It is a key topic of the field of computability theory within mathematical logic and the theory of computation within computer science. The computability of a problem is closely linked to the existence of an algorithm to solve the problem.
The most widely studied models of computability are the Turing-computable and μ-recursive functions, and the lambda calculus, all of which have computationally equivalent power. Other forms of computability are studied as well: computability notions weaker than Turing machines are studied in automata theory, while computability notions stronger than Turing machines are studied in the field of hypercomputation.
A central idea in computability is that of a (computational) problem, which is a task whose computability can be explored.
There are two key types of problems:
A decision problem fixes a set S, which may be a set of strings, natural numbers, or other objects taken from some larger set U. A particular instance of the problem is to decide, given an element u of U, whether u is in S. For example, let U be the set of natural numbers and S the set of prime numbers. The corresponding decision problem corresponds to primality testing.
A function problem consists of a function f from a set U to a set V. An instance of the problem is to compute, given an element u in U, the corresponding element f(u) in V. For example, U and V may be the set of all finite binary strings, and f may take a string and return the string obtained by reversing the digits of the input (so f(0101) = 1010).
Other types of problems include search problems and optimization problems.
One goal of computability theory is to determine which problems, or classes of problems, can be solved in each model of computation.
Model of computation
A model of computation is a formal description of a particular type of computational process. The description often takes the form of an abstract machine that is meant to perform the task at hand.
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Branche des mathématiques en lien avec le fondement des mathématiques et l'informatique théorique. Le cours est centré sur la logique du 1er ordre et l'articulation entre syntaxe et sémantique.
This course constitutes an introduction to theory of computation. It discusses the basic theoretical models of computing (finite automata, Turing machine), as well as, provides a solid and mathematica
The student will learn state-of-the-art algorithms for solving differential equations. The analysis and implementation of these algorithms will be discussed in some detail.
En informatique théorique, un algorithme de Markov est un système de réécriture de chaîne qui utilise des règles de grammaire pour agir sur une chaîne de symboles. Il a été démontré que les algorithmes de Markov étaient Turing-complets, ce qui signifie qu'ils constituent un modèle de calcul suffisamment général. Les algorithmes de Markov ont été nommées d'après le mathématicien Andreï Markov. Refal est un langage de programmation basé sur les algorithmes de Markov.
En informatique, une machine à registres illimités ou URM (de l'anglais : Unlimited Register Machine) est un modèle abstrait du fonctionnement des appareils mécaniques de calcul, tout comme les machines de Turing et le lambda-calcul. Une URM est Turing-complète. Les registres de la machine sont représentés par : et peuvent contenir des éléments de . Un programme pour cette machine est représenté par toute suite de la forme : qui contient une suite finie d'instructions.
La thèse de Church est une thèse concernant la définition de la notion de calculabilité. Dans une forme dite « physique », elle affirme que la notion physique de la calculabilité, définie comme étant tout traitement systématique réalisable par un processus physique ou mécanique, peut être exprimée par un ensemble de règles de calcul, défini de plusieurs façons dont on a pu démontrer mathématiquement qu'elles sont équivalentes.
Couvre les calculs explicites des nerfs des catégories et des réalisations géométriques des ensembles simpliciaux.
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Dynamic aperture is an important concept for the study of non-linear beam dynamics in circular accelerators. It describes the extent of the phase-space region where a particle's motion remains bounded over a given number of turns. Understanding the feature ...
Artificial intelligence and machine learning algorithms have become ubiquitous. Although they offer a wide range of benefits, their adoption in decision-critical fields is limited by their lack of interpretability, particularly with textual data. Moreover, ...
Succinct non-interactive arguments of knowledge (SNARKs) are cryptographic proofs with strong efficiency properties. Applications of SNARKs often involve proving computations that include the SNARK verifier, a technique called recursive composition. Unfort ...