computableness of logic
논리의 계산 가능성
high computableness
높은 계산 가능성
low computableness
낮은 계산 가능성
computableness issue
계산 가능성 문제
computableness question
계산 가능성 질문
computableness level
계산 가능성 수준
computableness theory
계산 가능성 이론
computableness model
계산 가능성 모델
computableness feature
계산 가능성 기능
computableness aspect
계산 가능성 측면
the notion of computableness is central to theoretical computer science.
계산 가능성의 개념은 이론 컴퓨터 과학의 핵심이다.
researchers often examine the limits of computableness to understand what algorithms can achieve.
연구자들은 알고리즘이 달성할 수 있는 것을 이해하기 위해 계산 가능성의 한계를 자주 조사한다.
the theory of computableness provides a framework for classifying solvable and unsolvable problems.
계산 가능성 이론은 해결 가능한 문제와 해결 불가능한 문제를 분류하는 프레임워크를 제공한다.
understanding the concept of computableness helps students grasp the foundations of algorithm design.
계산 가능성의 개념을 이해하는 것은 학생들이 알고리즘 설계의 기초를 파악하는 데 도움을 준다.
the problem of computableness arises when we ask whether a given function can be computed by a machine.
주어진 함수가 기계에 의해 계산될 수 있는지 묻는 순간 계산 가능성의 문제는 발생한다.
in the study of computableness, researchers develop models such as turing machines to formalize computation.
계산 가능성의 연구에서 연구자들은 계산을 형식화하기 위해 튜링 기계와 같은 모델을 개발한다.
the analysis of computableness often involves proving that certain problems are inherently uncomputable.
계산 가능성의 분석은 특정 문제들이 본질적으로 계산 불가능하다는 것을 증명하는 것을 포함한다.
a key question in the theory of computableness is whether p equals np, which relates to the efficiency of computableness.
계산 가능성 이론에서 핵심적인 질문은 P가 NP와 같냐는 것이며, 이는 계산 가능성의 효율성과 관련이 있다.
the criteria of computableness are used to determine whether a problem can be solved by an algorithm.
계산 가능성의 기준은 문제를 알고리즘으로 해결할 수 있는지 결정하는 데 사용된다.
when discussing computableness, we often refer to the church–turing thesis as a foundational principle.
계산 가능성을 논의할 때 우리는 교회-튜링 가설을 기초 원리로 자주 언급한다.
the measure of computableness can be expressed in terms of time and space complexity for algorithms.
계산 가능성의 측정은 알고리즘에 대한 시간과 공간 복잡도로 표현될 수 있다.
in practice, the extent of computableness limits what software can realistically achieve on modern hardware.
실제적으로, 계산 가능성의 범위는 현대 하드웨어에서 소프트웨어가 실제로 달성할 수 있는 것을 제한한다.
computableness of logic
논리의 계산 가능성
high computableness
높은 계산 가능성
low computableness
낮은 계산 가능성
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computableness question
계산 가능성 질문
computableness level
계산 가능성 수준
computableness theory
계산 가능성 이론
computableness model
계산 가능성 모델
computableness feature
계산 가능성 기능
computableness aspect
계산 가능성 측면
the notion of computableness is central to theoretical computer science.
계산 가능성의 개념은 이론 컴퓨터 과학의 핵심이다.
researchers often examine the limits of computableness to understand what algorithms can achieve.
연구자들은 알고리즘이 달성할 수 있는 것을 이해하기 위해 계산 가능성의 한계를 자주 조사한다.
the theory of computableness provides a framework for classifying solvable and unsolvable problems.
계산 가능성 이론은 해결 가능한 문제와 해결 불가능한 문제를 분류하는 프레임워크를 제공한다.
understanding the concept of computableness helps students grasp the foundations of algorithm design.
계산 가능성의 개념을 이해하는 것은 학생들이 알고리즘 설계의 기초를 파악하는 데 도움을 준다.
the problem of computableness arises when we ask whether a given function can be computed by a machine.
주어진 함수가 기계에 의해 계산될 수 있는지 묻는 순간 계산 가능성의 문제는 발생한다.
in the study of computableness, researchers develop models such as turing machines to formalize computation.
계산 가능성의 연구에서 연구자들은 계산을 형식화하기 위해 튜링 기계와 같은 모델을 개발한다.
the analysis of computableness often involves proving that certain problems are inherently uncomputable.
계산 가능성의 분석은 특정 문제들이 본질적으로 계산 불가능하다는 것을 증명하는 것을 포함한다.
a key question in the theory of computableness is whether p equals np, which relates to the efficiency of computableness.
계산 가능성 이론에서 핵심적인 질문은 P가 NP와 같냐는 것이며, 이는 계산 가능성의 효율성과 관련이 있다.
the criteria of computableness are used to determine whether a problem can be solved by an algorithm.
계산 가능성의 기준은 문제를 알고리즘으로 해결할 수 있는지 결정하는 데 사용된다.
when discussing computableness, we often refer to the church–turing thesis as a foundational principle.
계산 가능성을 논의할 때 우리는 교회-튜링 가설을 기초 원리로 자주 언급한다.
the measure of computableness can be expressed in terms of time and space complexity for algorithms.
계산 가능성의 측정은 알고리즘에 대한 시간과 공간 복잡도로 표현될 수 있다.
in practice, the extent of computableness limits what software can realistically achieve on modern hardware.
실제적으로, 계산 가능성의 범위는 현대 하드웨어에서 소프트웨어가 실제로 달성할 수 있는 것을 제한한다.
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