Computational problems are classified into computable and uncomputable problems.If there exists an effective procedure (algorithm) to compute a problem then the problem is computable otherwise it is uncomputable.Turing machines can execute any algorithm therefore every computable problem is Turing computable.There are some variants of Turing machine that appear computationally more powerful but all these variants have been proven equally powerful.The main objective of this work is to revisit and examine the computational power of different variants of Turing machines at very fine-grain level.We achieve this objective by constructing a transform technique for Turing computable problems that transforms computable problems into another type of problems, and then we try to compute the transformed problems through different variants of Turing machine.This paper shows the existence of a realizable computational scheme that can establish a framework to analyze computational characteristics of different variants of Turing machine at infinitesimal scale.


翻译:计算问题被分为可计算问题与不可计算问题。若存在有效过程(算法)能求解某问题,则该问题为可计算的,否则为不可计算的。图灵机可执行任意算法,因而所有可计算问题均为图灵可计算的。存在一些看似具有更强计算能力的图灵机变体,但已被证明所有变体在计算能力上等价。本文的主要目标是在极细粒度层面重新审视并检验不同图灵机变体的计算能力。我们通过构建一种面向图灵可计算问题的变换技术来实现该目标,该技术将可计算问题转化为另一类问题,进而尝试通过不同图灵机变体计算转换后的问题。本文证明了一种可实现的计算方案的存在性,该方案能建立框架,在无穷小尺度上分析不同图灵机变体的计算特性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
最新内容
面向2027年及未来的海军情报改革
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:49
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:16
美海军陆战队将三型无人机整合入统一战场网络
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:39
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:12
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:08
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
21+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员