2-EXPTIME
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在計算複雜度理論內，2-EXPTIME這個複雜度類 (有時寫作2-EXP)是在O(22p(n))時間內，可以使用決定型圖靈機解決掉決定型問題的集合，這裡 p(n) 是n的一個多項式
用DTIME的方式說明，
- <math> \mbox{2-EXPTIME} = \bigcup_{k \in \mathbb{N} } \mbox{ DTIME } \left( 2^{ 2^{n^k} } \right) . </math>
我們已經知道
- P <math>\subseteq</math> NP <math>\subseteq</math> PSPACE <math>\subseteq</math>EXPTIME <math>\subseteq</math> NEXPTIME <math>\subseteq</math> EXPSPACE <math>\subseteq</math> 2-EXPTIME <math>\subseteq</math> ELEMENTARY.
2-EXPTIME也可以被重構成AEXPSPACE這個空間複雜度類(使用交替式圖靈機可以在指數空間內解決的問題)。因為交替式圖靈機至少有跟決定型圖靈機一樣的計算力，所以這也是一個看出EXPSPACE <math>\subseteq</math> 2-EXPTIME的方式。[1]
2-EXPTIME這個複雜度類，是在一種可以不斷提昇時間上限的複雜度類層級裡面的其中一類。像3-EXPTIME 這個類別，類似於2-EXPTIME的定義方式，可以用三倍指數時間限制 <math>2^{2^{2^{n^k}}}</math>來定義。用同樣的方法可以定義出更高的時間上限(4-EXP，5-EXP…之類)。
2-EXPTIME-完全問題[編輯]
許多一般化之後全部資訊可觀察的遊戲(fully observable games)是EXPTIME-完全問題。
一般化的部份資訊可觀察遊戲(partially observable problems)相較於全部資訊可觀察的遊戲，其困難度則從EXPTIME-完全問題變成了2-EXPTIME-完全問題。[2]
相關頁面[編輯]
參考資料[編輯]
- ↑ Christos Papadimitriou, Computational Complexity (1994), ISBN 9780201530827. Section 20.1, corollary 3, page 495.
- ↑ Jussi Rintanen. Complexity of Planning with Partial Observability. Proceedings of International Conference on Automated Planning and Scheduling (AAAI Press). 2004: 345–354.
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