L = {T | T是可识别{00，01}}的图灵机
L = { | T是可识别{00，01}} 的图灵机 证明L不确定. 我什至在理解要在此处使用减少量的过程中都遇到了困难. 我不是要免费午餐，只是朝着正确的方向前进. 解决方案 赖斯定理的直接应用将使您无需做任何工作即可证明这一点. 某些图灵机识别出{00，01}.有些没有.区别在于语义，因为它与接受的字符串有关，而不与自动机的结构有关.因此，根据赖斯定理，该
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SMT究竟要完成哪些量词?
我一直在研究各种SMT求解器，主要是Z3，CVC4和VeriT.他们对用量词解决SMT问题的能力都有模糊的描述.他们的文档主要基于示例(Z3)，或由学术论文组成，描述了可能会或可能不会实际实施的更改. 我知道一阶逻辑存在可确定的片段，例如: 有限界量词 一元一阶逻辑 我想知道的是，各种SMT求解器可以保证完成哪些FOL类(如果有)?我怎么知道我要解决的问题是在完整的片段中?
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对于不确定的问题和NP难题之间的关系有些困惑. NP困难问题是不确定问题的子集，还是相同和相等，或者它们是不可比较的? 对于我来说，我一直在和我的朋友争论说，无法解决的问题是NP难题的超集.将会存在一些不是NP难但无法确定的问题.但是我发现这个论点太弱了，有些困惑.是否存在无法确定的NP完全问题? NP hard中是否有任何问题是可以确定的?? 一些讨论会很有帮助！谢谢！ 解决方
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在Idris中使用类型谓词生成运行时证明
我正在使用这种类型来推理可以在其上执行可确定的解析的字符串: data Every : (a -> Type) -> List a -> Type where Nil : {P : a -> Type} -> Every P [] (::) : {P : a -> Type} -> P x -> Every P xs -> Every P (x::xs) 例如，如下定义数字[0-
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