Wurzelzieher

Inhalt

Komplexitätstheorie

Einordnung in die Theoretische Informatik

Probleme aus Sicht der Komplexitätstheorie

  

Berechnungsprobleme als Abbildungen

  

Probleminstanzen

  

Problemrepräsentationen

  

Problemgröße

  

Bester, schlechtester und durchschnittlicher Fall für Problemgrößen

  

Untere und obere Schranken für Probleme

Maschinenmodelle in der Komplexitätstheorie

  

Kostenmaße

  

Maschinenmodelle und Probleme

  

Häufig eingesetzte Maschinenmodelle/ Die erweiterte Church-Turing-These

  

Modellmodifikationen für Speicherplatzanalysen

Verwendung und Rechtfertigung der O-Notation

Bildung von Komplexitätsklassen

  

Hierarchiesätze

  

Wichtige Zeitklassen/ Wichtige Raumklassen

  

Komplementbildungen

Das P-NP-Problem und seine Bedeutung

  

Der Fall P = NP

  

Der Fall P ≠ NP

  

Konsequenzen für die Komplexitätstheorie

Sprachen und Komplexitätsklassen/ Geschichte der Komplexitätstheorie

  

Erforschung der Klasse NP

  

Randomisierte Komplexitätsklassen

Weblinks/ Literatur/ Fußnoten

 

 

Komplexitätstheorie

Die Komplexitätstheorie als Teilgebiet der Theoretischen Informatik befasst sich mit der Komplexität von algorithmisch behandelbaren Problemen auf verschiedenen mathematisch definierten formalen Rechnermodellen. Die Komplexität von Algorithmen wird in deren Ressourcenverbrauch gemessen, meist Rechenzeit oder Speicherplatzbedarf. Es werden jedoch auch speziellere Komplexitätsmaße wie die Größe eines Schaltkreises oder die Anzahl benötigter Prozessoren bei parallelen Algorithmen untersucht.

Die Komplexitätstheorie unterscheidet sich von der Berechenbarkeitstheorie, die sich mit der Frage beschäftigt, welche Probleme prinzipiell algorithmisch gelöst werden können. Demgegenüber besteht das wichtigste Forschungsziel der Komplexitätstheorie darin, die Menge aller lösbaren Probleme zu klassifizieren. Insbesondere versucht man, die Menge der effizient lösbaren Probleme von der Menge der inhärent schwierigen Probleme abzugrenzen.


 

 

 

 

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