空间复杂性 造句
城市密度分布与异速生长定律的空间复杂性 探讨 但是，就我们所知，对于具有较小空间复杂性 的交替式下推自动机的研究还很少。 就问题类的时间或空间复杂性 来说，它们之间可以有多项式归约或指数归约。 但是,虽然高阶markov预测模型有比较好的预测效果,它仍具有以下不足:较高的状态,空间复杂性 较大。 然而，实化视图仍必须从数据源获得必要的信息，大多数更新操作不能使用实化视图可自维护来演算，而且它增加了空间复杂性 并导致信息冗余上升。 本文是一个过程性的研究,不以得出确定性的结论为最终目的,而是通过探索过程揭示城市系统空间复杂性 的理论规律。 标度律是全文的逻辑核心,通过它们将城市系统的宏观与微观、整体与局部、有序与无序、随机与确定、简单与复杂、对称与对称破缺等对立问题有机地统一起来。尽管如此,本文还是得出了一些基本结论:所谓地理学的区域独特性实则空间复杂性 ,微观层面的对称破坏与宏观层面的对称重组是“突现”和空间复杂化的动力根源,城市系统自组织演化的优化目标似乎就是重建大自然的对称律。 早期版本的读者将惊奇的发现新增的有关复杂性理论的章节：第8章，空间复杂性 ；第9章，不可证明性；第10章，高级话题，包括近似算法，交替，交互推理系统，密码学和并行计算。 从异速生长律的纵向、横向和切向三个角度将地理空间划分为实空间、相空间和序空间,分别对应于空间系列、时间序列和等级序列三个层面,每个层面的测度各有自己的空间维度。基于“空间循环细分-等级体系-网络结构”的数理等价关系,利用rmi (关系-映射-反演)原则,成功地实现了城市系统宏观模型的理论抽象,将空间复杂性 问题表征为简单的指数式标度定律(包括数量律、规模律和尺度律) ,这一组标度律可以与一组幂次定律(包括具有分形性质的规模-数目律、异速生长定律和三参数zipf定律)互为变换。 建立椭圆曲线密码体制的基础是有一条合适的椭圆曲线，在对已有的寻找椭圆曲线的方法后进行算法分析后，发现这些方法的算法复杂度较高，随着今后安全要求的提高，不适合用来选取椭圆曲线，因而提出了r & e ( random & extension )方法，该方法在算法的时间和空间复杂性 上都比较低，并用它找到了一条近似满足条件的椭圆曲线，同时对椭圆曲线的系数的选择作了研究。 用空间复杂性 造句挺难的，這是一个万能造句的方法 对于在用户的频繁使用之下的数据仓库系统，当务之急 是通过机器学习，利用专有软件系统经常性或阶段性地、主动地对数据仓库的元数据进行修正，以使数据仓库系统能够在最好的时间复杂性与空间复杂性 上响应用户的需求，从而提高数据仓库系统的执行效率，延长数据仓库系统的生命周期。 经过改进，算法的空间复杂性 得到降低，使之更适于大型程序文本的匹配； ( 2 )提出了程序碎片合并算法，判断通过参数化匹配算法找到的重复代码段之间的可合并性，从而能从程序中识别出非连续的近似重复代码。
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