DevBookmark

134 votes, 114 comments. Im aiming to get my bachelor’s in software engineering and I have seen strong backlash of this degree, and the idea that a…

均一教育平台提供了從國小到高中的數學、自然、電腦科學、語文等科目的免費學習資源，共計有 5 萬部教學影片與練習題，希望讓每一位孩子都能享有優質的學習資源，從中發覺學習的動機與樂趣。

前言

近似演算法的設計及分析過程中都包含一系列的數學證明，以保證其最差情況效率仍可接受[2]。這點也是它與類比退火等啟發式演算法之間的不同之處，啟發式演算法通常能夠找到一個比較好的近似解，但其設計及分析之初往往並不涉及最差情況效率的證明。

Turing Machine / 時間複雜度 / P＝NP？ / NP-Complete 問題

NP完備或NP完全 （NP-Complete，縮寫為NP-C或NPC），是計算複雜度理論中，決定性問題的等級之一。NP完備是NP與NP困難問題的交集，是NP中最難的決定性問題，所有NP問題都可以在多項式時間內被歸約（reduce to）為NP完備問題。倘若任何NP完備問題得到多項式時間內的解法，則該解法就可應用在所有NP問題上，亦可證明NP問題等於P問題，然而目前為止並未發現任何能在多項式時間內解決NP完備問題的方法。

在可計算性理論，如果一系列運算元據的規則（如指令集、程式語言、細胞自動機）可以用來類比任何圖靈機，那麼它便符合圖靈完備（Turing-complete或computationally universal）。這意味著這個系統也可以辨識其他資料處理規則集，圖靈完備性被用作表達這種資料處理規則集的一種屬性。如今，幾乎所有程式語言都是具有圖靈完備性的。這個詞以引入圖靈機概念的數學家艾倫·圖靈命名。

不可计算数——数学中的幽灵，揭示了一个深层次的数学哲学问题,计算数,希尔伯特,图灵机,定理,实数

數學是科學的工具，但是數學並不等於科學。某些數學的本質（無法判定、無法計算、無法預測）並不會影響大自然本身，但是會影響我們用數學來了解、預測大自然的能力。

艾倫·圖靈在1936年用對角論證法證明了，不存在解決停機問題的通用演算法。這個證明的關鍵在於對電腦和程式的數學定義，這被稱為圖靈機。停機問題在圖靈機上是不可判定問題。這是最早提出的決定性問題之一。

無論未來人類發明多少聰明的演算法，永遠都會有一些問題是不可計算，也就不可能被寫成電腦程式

不可判定問題是可計算性理論和計算複雜性理論中定義的一類決定性問題，此類問題無法總是用單一算法得出正確的是/否的答案。停機問題是這類問題的一個代表：對於停機問題，沒有算法能夠正確判定任意程序是否會終止運行。[1]

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法不可解性是指对于某个问题构造一个算法，通过这个算法可以决定任意给定的整系数多项式有无整数零点，很长一段时间，很多可判定问题没有得到解决，即问题本质是不可判定性。

在可计算性理论中，可计算函数（computable function）或图灵可计算函数是研究的基本对象。它们使我们直觉上的算法概念更加精确。使用可计算函数来讨论可计算性而不提及任何具体的计算模型，如图灵机或寄存器机。但是它们的定义必须提及某种特殊的计算模型。

停机问题（英語：halting problem）是逻辑数学中可计算性理论的一个问题。通俗地说，停机问题就是判断任意一个程序是否能在有限的时间之内结束运行的问题。该问题等价于如下的判定问题：是否存在一个程序P，对于任意输入的程序w，能够判断w会在有限时间内结束或者死循环。

因式分解，在这里是指多項式因式分解（英語：），在數學中一般理解為把一個多項式分解為兩個或多個的因式的過程。在這個過後會得出一堆較原式簡單的多項式的積。例如单元多項式可被因式分解為。又如二元多項式因式分解為。如果我们允许多項式系数从整数扩大到複整數，那么可被因式分解為。通常分解获得的每个因式要是不可约多项式（）。也就是不能再分解了。

“時間複雜度 — 漸進函數” is published by Sharon Peng.

想請問各位年薪300的前輩，上研究所後通常還會有交換學生的方案嗎，並非伸手牌，因為大學時期很想去交換已經有跟系上教授討論過幾次，但都因為疫情卡住QQQQQQ，然後也有去問過教授如果研究所交換的話可不可 - 交換學生,研究所,推甄,大學,請益

近五年，修讀跨國雙聯學制的學生數已達兩倍成長，主要原因就是可以省下國外留學的時間與金錢。 也因此，國內許多大學開始大力推動，讓社會新鮮人能贏在起跑點上。

最近在Dcard 科技版看到一篇很有趣的文章 是關於在台灣學AI是個大陷阱 大致上是說台灣很多研究所都往AI(ML, DL)方向擠，但大多又只會套模 根本沒有開發AI本身的能力導致學出來在就業上反而

課程撥放清單