Estafurullah; ama kendisiyle yakinen pek ilgilenemedim. Ruh molekülü olarak ünlendiğini duyduğumda bir kaç hekim arkadaşımla konuşmuşluğum var ama görüş bildirecek kadar ilgilenmedim.. En kısa zamanda inşallah :)

Ti yok.. Sün bu gün yarın.. Üzerinde düşününce de bundan derin cevap yok :)

Yetişmesine izin verilmeli, yetiştirilmemeli...

İyiliğin eksikliğidir... Kötülüğün zatı değil...

Hemen hemen her şey...

Computational problems



An optimal traveling salesperson tour through Germany’s 15 largest cities. It is the shortest among 43,589,145,600[nb 1] possible tours visiting each city exactly once.
[edit]Problem instances
A computational problem can be viewed as an infinite collection of instances together with a solution for every instance. The input string for a computational problem is referred to as a problem instance, and should not be confused with the problem itself. In computational complexity theory, a problem refers to the abstract question to be solved. In contrast, an instance of this problem is a rather concrete utterance, which can serve as the input for a decision problem. For example, consider the problem of primality testing. The instance is a number (e.g. 15) and the solution is "yes" if the number is prime and "no" otherwise (in this case "no"). Alternatively, the instance is a particular input to the problem, and the solution is the output corresponding to the given input.
To further highlight the difference between a problem and an instance, consider the following instance of the decision version of the traveling salesman problem: Is there a route of at most 2000 kilometres in length passing through all of Germany's 15 largest cities? The quantitative answer to this particular problem instance is of little use for solving other instances of the problem, such as asking for a round trip through all sites in Milan whose total length is at most 10 km. For this reason, complexity theory addresses computational problems and not particular problem instances.
[edit]Representing problem instances
When considering computational problems, a problem instance is a string over an alphabet. Usually, the alphabet is taken to be the binary alphabet (i.e., the set {0,1}), and thus the strings are bitstrings. As in a real-world computer, mathematical objects other than bitstrings must be suitably encoded. For example, integers can be represented in binary notation, and graphs can be encoded directly via their adjacency matrices, or by encoding their adjacency lists in binary.
Even though some proofs of complexity-theoretic theorems regularly assume some concrete choice of input encoding, one tries to keep the discussion abstract enough to be independent of the choice of encoding. This can be achieved by ensuring that different representations can be transformed into each other efficiently.
[edit]Decision problems as formal languages


A decision problem has only two possible outputs, yes or no (or alternately 1 or 0) on any input.
Decision problems are one of the central objects of study in computational complexity theory. A decision problem is a special type of computational problem whose answer is either yes or no, or alternately either 1 or 0. A decision problem can be viewed as a formal language, where the members of the language are instances whose answer is yes, and the non-members are those instances whose output is no. The objective is to decide, with the aid of an algorithm, whether a given input string is a member of the formal language under consideration. If the algorithm deciding this problem returns the answer yes, the algorithm is said to accept the input string, otherwise it is said to reject the input.
An example of a decision problem is the following. The input is an arbitrary graph. The problem consists in deciding whether the given graph is connected, or not. The formal language associated with this decision problem is then the set of all connected graphs—of course, to obtain a precise definition of this language, one has to decide how graphs are encoded as binary strings.
[edit]Function problems
A function problem is a computational problem where a single output (of a total function) is expected for every input, but the output is more complex than that of a decision problem, that is, it isn't just yes or no. Notable examples include the traveling salesman problem and the integer factorization problem.
It is tempting to think that the notion of function problems is much richer than the notion of decision problems. However, this is not really the case, since function problems can be recast as decision problems. For example, the multiplication of two integers can be expressed as the set of triples (a, b, c) such that the relation a × b = c holds. Deciding whether a given triple is member of this set corresponds to solving the problem of multiplying two numbers.
[edit]Measuring the size of an instance
To measure the difficulty of solving a computational problem, one may wish to see how much time the best algorithm requires to solve the problem. However, the running time may, in general, depend on the instance. In particular, larger instances will require more time to solve. Thus the time required to solve a problem (or the space required, or any measure of complexity) is calculated as function of the size of the instance. This is usually taken to be the size of the input in bits. Complexity theory is interested in how algorithms scale with an increase in the input size. For instance, in the problem of finding whether a graph is connected, how much more time does it take to solve a problem for a graph with 2n vertices compared to the time taken for a graph with n vertices?
If the input size is n, the time taken can be expressed as a function of n. Since the time taken on different inputs of the same size can be different, the worst-case time complexity T(n) is defined to be the maximum time taken over all inputs of size n. If T(n) is a polynomial in n, then the algorithm is said to be a polynomial time algorithm. Cobham's thesis says that a problem can be solved with a feasible amount of resources if it admits a polynomial time algorithm.
[edit]


(VAY CANINA!!!) :))

Ahmet abiye sorsak sanki daha iyi olacak gibi... Zira derin söylemiş...

Sadece 5A'nın; Akıl-Ahlak-Adalet-Adap ve Aşk'ın geçer akçe olduğu bir toplum :)

İyiyim çok şükür... :)

a.s.

Yarım kalmış :(

Hayır, şart değildir... Fakat neden kimseden cevap alamadığını merak ettim ben de...?? Bir tek ben mi kullanıyorum bu kredi kartını?

Bana biraz kimyasallar yardımıyla yapılabilecek bir gösteri gibi geldi.. Tabii adamın günahını almayayım ama, vücudun o kadar sıcaklık üretebileceği bir mekanizmayı ben sanırım bilmiyorum...

Bir bilsem...

Evet, önce tavuğun var olması lazım... :) Zira yumurta, tavuk taslağını içeren bir çekirdek, tavuk hakikati olmadan yumurtanın anlamı olmazdı...

Evet, benim de fizikçilerin ortak görüşünden anladığım şey bu; zaten zaman denen şeyi bir boyut olarak ele aldığımızda aslında bizim algımızla ilgili bir yanılsamadan bahsetmek mümkün, bunu da tersinmez olayların hissettirdiği şekliyle entropiye borçlumuşuz gibi duruyor. Entropi gerçekten de zaman dediğimiz şeyi oluşturuyor olabilir; ama "böyledir" demek benim alanımı çok aşan bir iddia olur :)

Olmaz mı... Bak mesela; Vietnam Hanoi'de trafik, herhangi bir sinyalizasyon olmadan nasıl da kendine göre bir düzen tutturuyor: http://wn.com/Hanoi_st_traffic Toplumda herkes kafasına göre takılır elbette; ama toplum içinde belli bazı basit ve paylaşılan ilkeler varsa, bu basit ilkeler neticede düzen doğuran kontrol noktaları olarak iş görür. Burada herkesin ortak hedefi, zarar görmeden hedefine varmak ve en yakınındaki trafik akışına dikkat ederek ilerlemek.. Bu örnek elbette uç bir örnek ama, kendi kendine düzen oluşumuna dair de güzel bir misal. Borsa da böyledir mesela; borsada herkes yaklaşık aynı amaçlarla para çevirdiği için, sonuçta borsa yüksek düzeyli kaotik bir düzenin ortaya çıktığı en bilinen sistemdir. Yani parçaların düzensizliğine rağmen, çok sayıda parçanın birlikte hareketi genellikle bir düzene tabidir ve bazen de parçalar (insanlar) hiç fark etmese de, özgür iradeleri ile davrandıkları halde, üst düzey bir düzen tarafından yönlendirilirler...

Önce sakin olmayı, sonra da "önümüzdeki maçlara bakmayı" tavsiye edebilirim :)

Fiziksel anlamda beynin kullanılmayan bir yeri yok; ama kapasite anlamında gerçekten sadece çok yüzeysel bir kısmını kullanıyoruz. Modern bilim ve teknoloji nedeniyle bizler bunu genellikle hep "data" (dijital veri) olarak anlama eğiliminde olsak da, bu kapasite çok daha geniştir; duygular, anlam, aşk, hafıza, bağlantı vs vs... bütün kainatı anlayabilme ve anlamlandırabilme kapasitesine sahip bir zihin enstrümanı verilmiştir bize. Biz ise bunu takımımızın fikstürü veya önümüzdeki beş yıllık parasal planlarımız için harcamakta beis görmeyiz... İlginçtir... İşte o yüzden bu kapasiteyi ne yaptığımızı elbet birisi bir gün bize soracaktır...

İnsanca.. pek insanca :)) Nefret zaten başlı başına bir sorun; neden, niye, nasıl nefret eder ki insan? Nefret ettiği başka bir insansa, o insanda nefret ettiği şeyin bizzat kendi yansıması olduğunu görmemek için belki de bu şiddetli tepkileri gösterir... Yoksa zaten adamımız bir "ermiş"tir veya erecektir herhalde :)