Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
A practical guide to understanding the theory and practice of computational lower bounds.
A fundamental question in computer science is: “Given a problem, how hard is it to solve?” Usually, the answer to this question lies in determining how long it will take to solve a problem as a function of the length of the input. Yet this question has two different parts, with two different answers: (1) upper bounds, which show that a problem can be solved in time T(n), and (2) lower bounds, which show that a problem cannot be solved in time T(n). In Computational Intractability, Erik Demaine, William Gasarch, and Mohammad Hajiaghayi focus on the latter, providing a guidebook to navigating lower bounds via the study of P, NP, NP-completeness, and other related notions.
Computational Intractability covers virtually all aspects of lower bounds, from parallelism to undecidability, and explores this material from the point of view of actual problems rather than classes of problems. The authors show how to prove lower bounds on problems in a wide variety of settings: polynomial time, classes likely above polynomial time (e.g., polynomial space), and classes within polynomial time (e.g., quadratic time).