reduction

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    我想問一下有關減少。 在證明ETM是在M1的定義undecideable是 1.如果X!= W,拒絕 2.如果X = W,輸入運行男女並接受如果M確實 在我遇到的很多證據中,我看到了粗線,但我不明白我該怎麼做,因爲我不知道它是否會停止。 我會很高興知道我在哪裏錯了。 謝謝。

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    我有使用兩個裝配的矩陣for循環的基礎上,從不同的庫基質,使用以下算法(此基於犰狳): inline void loop_over_matrix_serial(const size_t &size, arma::mat &matrix) { for (size_t i = 0; i < size; ++i) for (size_t j = 0; j < size; ++j)

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    我想計算CUDA中數組的所有元素的總和。我想出了這個代碼。它編譯沒有任何錯誤。但結果總是爲零。我從cudaMemcpyFromSymbol得到了無效的設備符號。我不能使用任何類似Thrust或Cublas的庫。 #define TRIALS_PER_THREAD 4096 #define NUM_BLOCKS 256 #define NUM_THREADS 256 double *dev;

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    我想使這個代碼的並行: std::vector<float> res(n,0); std::vector<float> vals(m); std::vector<float> indexes(m); // fill indexes with values in range [0,n) // fill vals and indexes for(size_t i=0; i<m; i++){

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    我正在計算lambda Term的正常形式。我也有解決方案,所以我知道我的步驟直到「結束」是正確的。 給定的期限是 (\a.\b.(\x.a b x)(\y. b y x) a) (\f. f f)g 和該normalform是 g g (\y. g y x)(\f. f f) 我也得到了這一點,但後來我繼續,我不明白爲什麼這是最後期限。我繼續 g g g (\f. f f) x 然後

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    //In other words, this equilavent to cv::Mat1f mat(5,n) //i.e. a matrix 5xn std::vector<cv::Mat1f> mat(5,cv::Mat1f::zeros(1,n)); std::vector<float> indexes(m); // fill indexes // m >> nThreads (f

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    我知道如何將子集和減少到0,1揹包。但是是否有可能將揹包減少到子集總和?怎麼樣?

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    我正在尋找一種快速方法來減少排列爲大向量的等長度的多個塊 。 我有N個排列成一個大陣列的子陣列(連續元素)。每個子陣列都有一個固定的大小:k。 所以整個陣列的大小是:N * K 我正在做的是調用內核N次。每次在它計算子陣如下還原: 我會遍歷包含在大矢量的所有子陣列: for(i=0;i<N;i++){ thrust::device_vector<float> Vec(subarray,

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    我有以下問題,我一直在努力一段時間。 我有一個下面的數組,其由,比方說,16元件實際上是在從許多小陣列組裝: [1,1,1,1 | 2,2,2,2 ,2,2 | 3,3,3,3,3,3 | 4,4,4,4] 實際上,一個數組很長,大約512或1024,總的數組長度是小於最大塊大小,小於1024.數組駐留在共享內存中,因爲它是以前計算的結果。每個子陣列,除了第一個和最後一個是相同的大小,所有的子陣列

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    我現在正在研究複雜性理論,只是滿足'映射減少'。 我明白'從A到B的多項式時間約簡'爲'如果一個人可以求解B並且有多項式時間,那麼可以解答A. (對嗎?) 這意味着問題的不超過(含多項式時間)B. 那麼困難,應該是附近降低到B?我如何理解「減少」這個詞?