Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
Explore les étapes d'élimination des quantificateurs pour Presbourger Arithmetic, en mettant l'accent sur les techniques permettant de simplifier et d'éliminer efficacement les quantificateurs.
Explore les progrès dans les résolveurs de flux de puissance optimaux, en mettant l'accent sur l'optimisation multipériodes et les contraintes de sécurité.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
