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通用顺序搜索问题-Lance Fortnow
证明。让P是一个顺序搜索问题，与n相当的参数长度无法及时求解。我们将证明每个问题1-6至少与p一样困难。通过引理1（以下证明），问题1-6是通用的顺序搜索问题。这意味着可以将P减少到这些问题中的每一个。让我们考虑将P减少到问题I（其中我是1到6的任何数字）。There exist three algorithms r ( x ), p ( y ), and s ( y ), working in time compara- ble to the length of the argument, such that: 1) P ( x, p ( y )) ⇔ Problem i ( r ( x ) , y ) 2) P ( x, y ) ⇔ Problem i ( r ( x ) , s ( y )) Suppose, for contradiction, that problem i can be solved in time less than f ( n ).然后我们可以如下求解P：1）给定X的输入X，计算R（x）。2）时间少于f（n）解决问题I（r（x），y）。3）如果找到溶液y，请计算p（y）以获取p。
通用顺序搜索问题-Lance Fortnow
在阐明了算法的概念后，证明了许多经典问题的算法不可分辨性（例如，小组元素的认同，流形的同态性，同型二芬太汀方程的溶解性等）。这消除了找到解决方案的实用方法的问题。然而，由于这些算法规定的大量工作，解决其他问题的算法并不能消除它们的类似问题。这是所谓的顺序搜索问题的情况：最小化布尔功能，搜索有限的长度证明，确定图同构以及其他。所有这些问题都是通过列举所有可能性组成的琐碎算法来解决的。但是，这些算法需要指数级的工作时间，而数学家已经形成了信念，即对它们的简单算法是不可能的。已经获得了许多认真的论点以支持其有效性（见[1，2]），但没有人能够证明这一说法。（例如，尚未证明找到数学证据比验证它们需要更多的时间。）但是，如果我们假设存在无法通过简单算法解决的顺序搜索类型的某些（甚至是人为构造的）问题（就计算量而言），则可以证明许多“经典”顺序搜索问题（包括最小化问题，包括最小化问题，证明搜索问题等）也具有此属性。这构成了本文的主要结果。
编程工程和应用 Web 开发
本课程旨在提高学生的编程技能。它强调了信息隐藏的重要性以及如何在良好的程序设计中使用抽象。本课程介绍了基本数据结构和算法分析，可用作设计问题解决方案的工具。本课程包括：算法分析和设计，学生将能够估计算法增长率并使用大 O 符号对其进行描述。数据结构包括：列表和链接列表、堆栈、队列、优先级队列、树及其遍历、二叉搜索树、堆、哈希表和图以及图的算法。此外，还将讨论重要的排序和搜索算法，包括：冒泡排序、插入排序、选择排序、合并排序、堆排序和基数排序、顺序搜索和二分搜索。
DGAFF：EEG 的深度遗传算法适应度形成......
脑机接口系统旨在通过直接将脑信号翻译成计算机信号来促进人机交互。最近，使用多个电极使这些系统的性能更好。然而，增加记录电极的数量会导致额外的时间、硬件和计算成本，以及记录过程不必要的复杂性。通道选择已被用于降低数据维度并消除不相关的通道，同时降低噪声影响。此外，该技术降低了实时应用中的时间和计算成本。我们提出了一种通道选择方法，它将顺序搜索方法与一种称为深度 GA 适应度形成 (DGAFF) 的遗传算法相结合。所提出的方法加速了遗传算法的收敛并提高了系统的性能。系统评估基于一个轻量级深度神经网络，该网络可自动化整个模型训练过程。所提出的方法在对所利用的数据集上的运动意象进行分类方面优于其他通道选择方法。
