多項式時間近似スキーム
0-1ナップサック問題や部分和問題などのNP完全問題の多項式時間解を見つけることができます。これらの問題は現実の世界で非常に人気があるため、これらの問題を処理する方法がいくつかあるはずです。
多項式時間近似スキーム（PTAS）は、最適化問題のアルゴリズムを近似するタイプです。 0-1ナップサック問題には、疑似多項式解がありますが、値が大きい場合、解は実行可能ではありません。次に、PTASソリューションが必要です。
グラフ彩色、K-Center問題など、いくつかのNP完全問題には、既知の多項式時間解がありません。 PTAS アルゴリズムを概算するために使用されます。これらのアルゴリズムはパラメータε>0を取り、近似するために最小化（1 +ε）および最大化（1-ε）します。
例として、最小化問題を選択し、ε=0.5をとると、PTASを使用した解はほぼ1.5になります。したがって、実行時間はnに関しては多項式でなければなりませんが、εに関しては指数関数的になる可能性があります。
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非永続的なCSMAプロトコル
非永続的CSMAは、メディアアクセス制御（MAC）層で動作するCarrier Sense Multiple Access（CMSA）プロトコルの非アグレッシブバージョンです。 CMSAプロトコルを使用して、複数のユーザーまたはノードが、複数のノードを接続する単一のケーブルまたは光ファイバー、あるいはワイヤレススペクトルの一部である共有メディアを介してデータを送受信します。 非永続的CSMAでは、送信ステーションに送信するフレームがあり、ビジーチャネルを検出すると、その間にチャネルを検出せずにランダムな時間待機し、アルゴリズムを再度繰り返します。 アルゴリズム 非永続的CMSAのアルゴリズム
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Pythonでのベクトル化
この記事では、Python3.xを使用した実装に関連するベクトル化とさまざまな手法について学習します。またはそれ以前。 ベクトル化とは何ですか？ ベクトル化は、ループを使用せずに配列を実装する手法です。代わりに関数を使用すると、コードの実行時間と実行時間を効率的に最小化するのに役立ちます。さまざまな演算が、ベクトルの内積などの配列ではなく、ベクトルに対して実行されています。これは、単一の出力を生成するため、スカラー積とも呼ばれます。外部積は、ベクトルの（長さXの長さ）に等しい次元の二乗行列になります。要素同じインデックスの要素と行列の次元を積む賢明な乗算は変更されません。 内積/内積