Diferencia entre revisiones de «Algoritmos no determinísticos»
| (No se muestran 2 ediciones intermedias de 2 usuarios) | |||
| Línea 1: | Línea 1: | ||
| − | '''Algoritmo no determinístico'''. En Ciencias de la computación, es un algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados. No se puede saber de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un algoritmo no determinístico. | + | {{Definición|Nombre=Algoritmo no determinístico|imagen=Tiles_Scrambled.jpg|concepto=Algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados}}'''Algoritmo no determinístico'''. En Ciencias de la computación, es un algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados. No se puede saber de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un algoritmo no determinístico. |
== Uso == | == Uso == | ||
| − | En la teoría estándar de la computación la definición de algoritmo deja en claro que de por sí un algoritmo es determinístico. Sin embargo, los algoritmos no determinísticos emplean modelos de computación tales como la Máquina de Turing probabilística, que no son determinísticos. Se considera entonces que los algoritmos no determinísticos son un caso especial. | + | En la teoría estándar de la computación la definición de algoritmo deja en claro que de por sí un algoritmo es determinístico. Sin embargo, los algoritmos no determinísticos emplean modelos de computación tales como la [[Máquina de Turing|Máquina de Turing]] probabilística, que no son determinísticos. Se considera entonces que los algoritmos no determinísticos son un caso especial. |
== Convirtiendo algoritmos no determinísticos en determinísticos == | == Convirtiendo algoritmos no determinísticos en determinísticos == | ||
| − | Una forma de simular algoritmos no determinísticos N mediante el empleo de otros deterministícos D puede realizarse tratando los estados de N como estados de D. Esto significa que D puede tracear todas las posibilidades y trayectorias de ejecución del algoritmo N. Otra posibilidad es emplear algoritmos de generación de números aleatorios que consisten en perturbar los estados mediante el establecimiento de todas las posibilidades mediante un generador de números aleatorios. El resultado es un algoritmo determinístico probabilístico. | + | Una forma de simular algoritmos no determinísticos N mediante el empleo de otros deterministícos D puede realizarse tratando los estados de N como estados de D. Esto significa que D puede tracear todas las posibilidades y trayectorias de ejecución del algoritmo N. |
| + | |||
| + | Otra posibilidad es emplear algoritmos de generación de números aleatorios que consisten en perturbar los estados mediante el establecimiento de todas las posibilidades mediante un generador de números aleatorios. El resultado es un algoritmo determinístico probabilístico. | ||
== Fuente == | == Fuente == | ||
| Línea 13: | Línea 15: | ||
*[http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_no_determinista Wikipedia, enciclopedia libre] | *[http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_no_determinista Wikipedia, enciclopedia libre] | ||
| + | == Véase también == | ||
| + | *[[Algoritmo pro determinístico |Algoritmo pro determinístico]] | ||
[[Category:Algoritmos]] | [[Category:Algoritmos]] | ||
última versión al 10:46 28 may 2010
| ||||||
Algoritmo no determinístico. En Ciencias de la computación, es un algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados. No se puede saber de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un algoritmo no determinístico.
Sumario
Uso
En la teoría estándar de la computación la definición de algoritmo deja en claro que de por sí un algoritmo es determinístico. Sin embargo, los algoritmos no determinísticos emplean modelos de computación tales como la Máquina de Turing probabilística, que no son determinísticos. Se considera entonces que los algoritmos no determinísticos son un caso especial.
Convirtiendo algoritmos no determinísticos en determinísticos
Una forma de simular algoritmos no determinísticos N mediante el empleo de otros deterministícos D puede realizarse tratando los estados de N como estados de D. Esto significa que D puede tracear todas las posibilidades y trayectorias de ejecución del algoritmo N.
Otra posibilidad es emplear algoritmos de generación de números aleatorios que consisten en perturbar los estados mediante el establecimiento de todas las posibilidades mediante un generador de números aleatorios. El resultado es un algoritmo determinístico probabilístico.
