Resumen

Los modelos computacionales se caracterizan por su capacidad para proporcionar soluciones en tiempo polinómico para problemas -completos. Dada una clase de sistemas de membrana reconocedores, denota el conjunto de problemas de decisión resolubles por familias de en tiempo polinómico y de manera uniforme. está cerrado bajo complemento y reducción en tiempo polinómico. Por lo tanto, si es un modelo computacional de sistemas de membrana reconocedores presumiblemente eficiente, entonces -. En este documento, el límite inferior - para la clase de complejidad temporal se mejora para cualquier modelo computacional de sistemas de membrana reconocedores presumiblemente eficiente que cumpla con algunos requisitos simples. Específicamente, se muestra que - es un límite inferior para tal , donde es la clase de diferencias de cualquier par de lenguajes en . Dado que --, este límite inferior para delimita una frontera más estrecha que la con -.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Modelos computacionales; Soluciones de tiempo polinomial; Sistemas de membranas reconocedores; Problemas de decisión; Forma uniforme; Clase de complejidad temporal
• Keywords:Computing models; Polynomial-time solutions; Recognizer membrane systems; Decision problems; Uniform way; Time complexity class