NP-Problem

A problem is assigned to the NP (nondeterministic polynomial time) class if it is solvable in polynomial time by a nondeterministic Turing machine.

A P-problem (whose solution time is bounded by a polynomial) is always also NP. If a problem is known to be NP, and a solution to the problem is somehow known, then demonstrating the correctness of the solution can always be reduced to a single P (polynomial time) verification. If P and NP are not equivalent, then the solution of NP-problems requires (in the worst case) an exhaustive search.

Linear programming, long known to be NP and thought not to be P, was shown to be P by L. Khachian in 1979. It is an important unsolved problem to determine if all apparently NP problems are actually P.

A problem is said to be NP-hard if an algorithm for solving it can be translated into one for solving any other NP-problem. It is much easier to show that a problem is NP than to show that it is NP-hard. A problem which is both NP and NP-hard is called an NP-complete problem.

 

 

NP-Hard Problem  http://mathworld.wolfram.com/NP-HardProblem.html

 

A problem is NP-hard if an algorithm for solving it can be translated into one for solving any NP-problem (nondeterministic polynomial time) problem. NP-hard therefore means "at least as hard as any NP-problem," although it might, in fact, be harder.

 

NP-Complete Problem   http://mathworld.wolfram.com/NP-CompleteProblem.html

 

A problem which is both NP (verifiable in nondeterministic polynomial time) and NP-hard (any NP-problem can be translated into this problem). Examples of NP-hard problems include the Hamiltonian cycle and traveling salesman problems.

In a landmark paper, Karp (1972) showed that 21 intractable combinatorial computational problems are all NP-complete.

 

 

附:

 

 

 克雷数学研究所(Clay Mathematics Institute,简称CMI)七个千禧年大奖难题:

http://www.claymath.org/millennium/

 

P vs NP Problem

 

If it is easy to check that a solution to a problem is correct, is it also easy to solve the problem? This is the essence of the P vs NP question. Typical of the NP problems is that of the Hamiltonian Path Problem: given N cities to visit (by car), how can one do this without visiting a city twice? If you give me a solution, I can easily check that it is correct. But I cannot so easily (given the methods I know) find a solution.

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
03-10
### NP-Hard 问题概述 NP-hard 问题是计算复杂性理论中的一个重要类别,这类问题至少与 NP 完全问题一样难。即使一个问题不是决策问题或者不属于 NP 类,只要它比任何已知的 NP 问题更困难,则可以被归类为 NP-hard[^1]。 对于 NP-hard 问题的一个显著特点是其难以找到精确解。具体来说,在多项式时间内求得最优解通常是不可能的任务。因此,面对这些挑战时,往往需要采取不同的策略来处理这些问题[^3]。 #### 解决 NP-Hard 问题的方法 针对 NP-hard 问题的特点,常见的解决方案包括但不限于: - **近似算法**:设计能够在合理的时间内给出接近最佳答案的结果; - **启发式方法**:利用特定领域内的经验法则快速获得可行但不一定是最优的解答; - **元启发式技术**:如遗传算法、模拟退火等高级搜索机制,可以在更大范围内探索可能的解空间; 通过上述手段之一或组合使用,可以在一定程度上缓解因问题固有的高复杂度所带来的困扰,并实现较为满意的性能表现。 ### NP 完全问题与 NP-Hard 的区别和联系 NP 完全问题是一组特殊的 NP 问题,即那些既属于 NP 又具有如下性质的问题:任何一个其他 NP 中的问题都可以在多项式时间里转化为该问题。换句话说,如果能够有效地解决某个 NP 完全问题,那么理论上就可以有效解决所有的 NP 问题[^2]。 而 NP-hard 则涵盖了更为广泛的一系列难题,不仅限于 NP 范畴之内。这意味着某些 NP-hard 问题甚至不在 NP 或者更广泛的 co-NP 类别之中。然而,所有 NP 完全问题都是 NP-hard 的子集,因为它们同样具备很高的内在难度并能作为其他 NP 问题的有效转化目标。 ```python def is_np_complete(problem): """判断给定问题是否为NP完全""" # 假设这里实现了具体的逻辑... pass def solve_with_approximation_algorithm(problem_instance): """采用近似算法解决问题实例""" approximate_solution = ... return approximate_solution ```
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