id
string | title
string | context
string | question
string | answers
sequence |
|---|---|---|---|---|
5ad532575b96ef001a10ab7c | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা অন্তর্নিহিতভাবে কঠিন বলে মনে করা হয় যদি এর সমাধানে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ প্রয়োজন হয়, অ্যালগরিদম যা ব্যবহার করে। এই তত্ত্বটি গাণিতিক মডেলগুলিকে এই সমস্যাগুলি অধ্যয়ন করার জন্য এবং তাদের সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ গণনা করার মাধ্যমে এই স্বজ্ঞাকে আনুষ্ঠানিক করে, যেমন সময় এবং সঞ্চয়। অন্যান্য জটিলতাপূর্ণ ব্যবস্থাও ব্যবহার করা হয়, যেমন যোগাযোগের পরিমাণ (যোগাযোগ জটিলতায় ব্যবহৃত), একটি বর্তনীতে দ্বার সংখ্যা (সীমা জটিলতায় ব্যবহৃত) এবং প্রসেসরের সংখ্যা (সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত)। গণনীয় জটিলতা তত্ত্বের একটি ভূমিকা হল কম্পিউটার কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার ব্যবহারিক সীমা নির্ধারণ করা। | গাণিতিক সমস্যার কোন পরিমাপটি সমাধানের অন্তর্নিহিত সরলতাকে ব্যাপকভাবে সংজ্ঞায়িত করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad532575b96ef001a10ab7d | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা অন্তর্নিহিতভাবে কঠিন বলে মনে করা হয় যদি এর সমাধানে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ প্রয়োজন হয়, অ্যালগরিদম যা ব্যবহার করে। এই তত্ত্বটি গাণিতিক মডেলগুলিকে এই সমস্যাগুলি অধ্যয়ন করার জন্য এবং তাদের সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ গণনা করার মাধ্যমে এই স্বজ্ঞাকে আনুষ্ঠানিক করে, যেমন সময় এবং সঞ্চয়। অন্যান্য জটিলতাপূর্ণ ব্যবস্থাও ব্যবহার করা হয়, যেমন যোগাযোগের পরিমাণ (যোগাযোগ জটিলতায় ব্যবহৃত), একটি বর্তনীতে দ্বার সংখ্যা (সীমা জটিলতায় ব্যবহৃত) এবং প্রসেসরের সংখ্যা (সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত)। গণনীয় জটিলতা তত্ত্বের একটি ভূমিকা হল কম্পিউটার কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার ব্যবহারিক সীমা নির্ধারণ করা। | গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ স্বতঃস্ফুর্তভাবে পরিমাপ বা পরিমাপ করতে কী পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় না?? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad532575b96ef001a10ab7e | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা অন্তর্নিহিতভাবে কঠিন বলে মনে করা হয় যদি এর সমাধানে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ প্রয়োজন হয়, অ্যালগরিদম যা ব্যবহার করে। এই তত্ত্বটি গাণিতিক মডেলগুলিকে এই সমস্যাগুলি অধ্যয়ন করার জন্য এবং তাদের সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ গণনা করার মাধ্যমে এই স্বজ্ঞাকে আনুষ্ঠানিক করে, যেমন সময় এবং সঞ্চয়। অন্যান্য জটিলতাপূর্ণ ব্যবস্থাও ব্যবহার করা হয়, যেমন যোগাযোগের পরিমাণ (যোগাযোগ জটিলতায় ব্যবহৃত), একটি বর্তনীতে দ্বার সংখ্যা (সীমা জটিলতায় ব্যবহৃত) এবং প্রসেসরের সংখ্যা (সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত)। গণনীয় জটিলতা তত্ত্বের একটি ভূমিকা হল কম্পিউটার কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার ব্যবহারিক সীমা নির্ধারণ করা। | জটিলতা পরিমাপ করার জন্য তিনটে মৌলিক সম্পদ কী ব্যবহৃত হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad532575b96ef001a10ab7f | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা অন্তর্নিহিতভাবে কঠিন বলে মনে করা হয় যদি এর সমাধানে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ প্রয়োজন হয়, অ্যালগরিদম যা ব্যবহার করে। এই তত্ত্বটি গাণিতিক মডেলগুলিকে এই সমস্যাগুলি অধ্যয়ন করার জন্য এবং তাদের সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ গণনা করার মাধ্যমে এই স্বজ্ঞাকে আনুষ্ঠানিক করে, যেমন সময় এবং সঞ্চয়। অন্যান্য জটিলতাপূর্ণ ব্যবস্থাও ব্যবহার করা হয়, যেমন যোগাযোগের পরিমাণ (যোগাযোগ জটিলতায় ব্যবহৃত), একটি বর্তনীতে দ্বার সংখ্যা (সীমা জটিলতায় ব্যবহৃত) এবং প্রসেসরের সংখ্যা (সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত)। গণনীয় জটিলতা তত্ত্বের একটি ভূমিকা হল কম্পিউটার কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার ব্যবহারিক সীমা নির্ধারণ করা। | সীমার সহজ-সরলতা নির্ধারণ করার জন্য কোন ইউনিটকে পরিমাপ করা হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad532575b96ef001a10ab80 | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা অন্তর্নিহিতভাবে কঠিন বলে মনে করা হয় যদি এর সমাধানে গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ প্রয়োজন হয়, অ্যালগরিদম যা ব্যবহার করে। এই তত্ত্বটি গাণিতিক মডেলগুলিকে এই সমস্যাগুলি অধ্যয়ন করার জন্য এবং তাদের সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ গণনা করার মাধ্যমে এই স্বজ্ঞাকে আনুষ্ঠানিক করে, যেমন সময় এবং সঞ্চয়। অন্যান্য জটিলতাপূর্ণ ব্যবস্থাও ব্যবহার করা হয়, যেমন যোগাযোগের পরিমাণ (যোগাযোগ জটিলতায় ব্যবহৃত), একটি বর্তনীতে দ্বার সংখ্যা (সীমা জটিলতায় ব্যবহৃত) এবং প্রসেসরের সংখ্যা (সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত)। গণনীয় জটিলতা তত্ত্বের একটি ভূমিকা হল কম্পিউটার কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার ব্যবহারিক সীমা নির্ধারণ করা। | লম্ব কম্পিউটিং এ কোন সংখ্যা ব্যবহার করা হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e17644e3433e1400422f40 | Computational_complexity_theory | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ। অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হল যে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করতে প্রাক্তন নিবেদিত, যেখানে পরেরটি সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সাধারণ প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে যা যথাযথভাবে সীমিত সম্পদগুলির সাথে সমাধান করা যায় বা করা যায় না অন্যদিকে, উপলব্ধ সম্পদের উপর বিধিনিষেধ আরোপ করা গণনাযোগ্য জটিলতা থেকে গণনাগত জটিলতাকে পৃথক করে: পরের তত্ত্বটি জিজ্ঞাসা করে, নীতিগতভাবে, কি ধরণের সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে অ্যালগরিদমগতভাবে। | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের কোন দুটো ক্ষেত্র গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বকে ঘনিষ্ঠভাবে প্রতিফলিত করে? | {
"text": [
"অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ",
"অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ",
"অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ"
],
"answer_start": [
62,
62,
62
]
} |
5ad5344b5b96ef001a10ab86 | Computational_complexity_theory | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ। অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হল যে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করতে প্রাক্তন নিবেদিত, যেখানে পরেরটি সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সাধারণ প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে যা যথাযথভাবে সীমিত সম্পদগুলির সাথে সমাধান করা যায় বা করা যায় না অন্যদিকে, উপলব্ধ সম্পদের উপর বিধিনিষেধ আরোপ করা গণনাযোগ্য জটিলতা থেকে গণনাগত জটিলতাকে পৃথক করে: পরের তত্ত্বটি জিজ্ঞাসা করে, নীতিগতভাবে, কি ধরণের সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে অ্যালগরিদমগতভাবে। | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানের দুটি ক্ষেত্র কী যা গাণিতিক সরলতা তত্ত্বের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে প্রতিফলিত করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5344b5b96ef001a10ab87 | Computational_complexity_theory | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ। অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হল যে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করতে প্রাক্তন নিবেদিত, যেখানে পরেরটি সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সাধারণ প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে যা যথাযথভাবে সীমিত সম্পদগুলির সাথে সমাধান করা যায় বা করা যায় না অন্যদিকে, উপলব্ধ সম্পদের উপর বিধিনিষেধ আরোপ করা গণনাযোগ্য জটিলতা থেকে গণনাগত জটিলতাকে পৃথক করে: পরের তত্ত্বটি জিজ্ঞাসা করে, নীতিগতভাবে, কি ধরণের সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে অ্যালগরিদমগতভাবে। | আলগোরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী নয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5344b5b96ef001a10ab88 | Computational_complexity_theory | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ। অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হল যে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করতে প্রাক্তন নিবেদিত, যেখানে পরেরটি সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সাধারণ প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে যা যথাযথভাবে সীমিত সম্পদগুলির সাথে সমাধান করা যায় বা করা যায় না অন্যদিকে, উপলব্ধ সম্পদের উপর বিধিনিষেধ আরোপ করা গণনাযোগ্য জটিলতা থেকে গণনাগত জটিলতাকে পৃথক করে: পরের তত্ত্বটি জিজ্ঞাসা করে, নীতিগতভাবে, কি ধরণের সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে অ্যালগরিদমগতভাবে। | একটি অনুকল্প সমাধানের জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করার প্রক্রিয়া কি? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5344b5b96ef001a10ab89 | Computational_complexity_theory | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ। অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হল যে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করতে প্রাক্তন নিবেদিত, যেখানে পরেরটি সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সাধারণ প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে যা যথাযথভাবে সীমিত সম্পদগুলির সাথে সমাধান করা যায় বা করা যায় না অন্যদিকে, উপলব্ধ সম্পদের উপর বিধিনিষেধ আরোপ করা গণনাযোগ্য জটিলতা থেকে গণনাগত জটিলতাকে পৃথক করে: পরের তত্ত্বটি জিজ্ঞাসা করে, নীতিগতভাবে, কি ধরণের সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে অ্যালগরিদমগতভাবে। | কি প্রক্রিয়া যা সম্ভাব্য সব অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সুনির্দিষ্ট প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধানে ব্যবহার করা যাবে না? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5344b5b96ef001a10ab8a | Computational_complexity_theory | তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি অ্যালগরিদম এবং কম্পিউটেবিলিটি তত্ত্বের বিশ্লেষণ। অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ এবং গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বের মধ্যে একটি প্রধান পার্থক্য হল যে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য একটি নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সম্পদের পরিমাণ বিশ্লেষণ করতে প্রাক্তন নিবেদিত, যেখানে পরেরটি সমস্ত সম্ভাব্য অ্যালগরিদম সম্পর্কে আরো সাধারণ প্রশ্ন করে যা একই সমস্যা সমাধান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, এটি সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে যা যথাযথভাবে সীমিত সম্পদগুলির সাথে সমাধান করা যায় বা করা যায় না অন্যদিকে, উপলব্ধ সম্পদের উপর বিধিনিষেধ আরোপ করা গণনাযোগ্য জটিলতা থেকে গণনাগত জটিলতাকে পৃথক করে: পরের তত্ত্বটি জিজ্ঞাসা করে, নীতিগতভাবে, কি ধরণের সমস্যা সমাধান করা যেতে পারে অ্যালগরিদমগতভাবে। | কোন প্রক্রিয়া সেই সমস্যাগুলোকে শ্রেণীভুক্ত করে, যেগুলো প্রায় অসীম সম্পদের দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে এবং করা যায় না? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e17a7ccd28a01900c679a1 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিংকে প্রদত্ত নাম কি? | {
"text": [
"সমস্যা",
"সমস্যা দৃষ্টান্ত",
"সমস্যা"
],
"answer_start": [
125,
152,
125
]
} |
56e17a7ccd28a01900c679a2 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, সমাধান করা প্রয়োজন এমন বেসলাইন বিমূর্ত প্রশ্নকে বর্ণনা করার জন্য কী শব্দ দেওয়া হয়? | {
"text": [
"সমস্যা",
"সমস্যা",
"সমস্যা"
],
"answer_start": [
125,
272,
272
]
} |
56e17a7ccd28a01900c679a4 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | কোনো সমস্যার সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত কোনো নির্দিষ্ট পরিমাণ ইনপুটের অন্য নাম কী? | {
"text": [
"দৃষ্টান্ত",
"দৃষ্টান্ত"
],
"answer_start": [
646,
646
]
} |
56e17a7ccd28a01900c679a5 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | সমস্যার ক্ষেত্রে প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট বর্ণনা করতে সাধারণ শব্দটি কী ব্যবহৃত হয়? | {
"text": [
"সমাধান",
"সমাধান",
"সমাধান"
],
"answer_start": [
48,
692,
692
]
} |
5ad5364c5b96ef001a10ab90 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | কোন বিষয়টাকে প্রত্যেকটা উদাহরণের জন্য একটা সমাধানসহ সীমিত দৃষ্টান্তের সমষ্টি হিসেবে দেখা যেতে পারে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5364c5b96ef001a10ab91 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | একটি গণনীয় সমাধান ইনপুট স্ট্রিংকে প্রদত্ত নাম কি? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5364c5b96ef001a10ab92 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | কোন পরিভাষাটি বাস্তব প্রশ্নটিকে সমাধান করাকে নির্দেশ করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5364c5b96ef001a10ab93 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | প্রদত্ত প্রশ্নটির ফলাফল কী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5364c5b96ef001a10ab94 | Computational_complexity_theory | একটি গণনীয় সমস্যাকে প্রতিটি উদাহরণের জন্য একটি সমাধান সহ উদাহরণের একটি অসীম সংগ্রহ হিসাবে দেখা যেতে পারে। একটি কম্পিউটেশনাল সমস্যার ইনপুট স্ট্রিং একটি সমস্যা দৃষ্টান্ত হিসাবে উল্লেখ করা হয়, এবং সমস্যা নিজেই এর সাথে বিভ্রান্ত হওয়া উচিত নয়। গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে, একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য বিমূর্ত প্রশ্নকে বোঝায়। এর বিপরীতে, এই সমস্যার একটা উদাহরণ হল এক স্পষ্ট অভিব্যক্তি, যা সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এক সমস্যা হিসেবে কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিকতা পরীক্ষা করার সমস্যাটা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ একটি সংখ্যা (যেমন ১৫) এবং সমাধানটি হল "হ্যাঁ" যদি সংখ্যাটি মৌলিক হয় এবং অন্যথায় "না" হয় (এই ক্ষেত্রে "না")। অন্যভাবে বলা হয়েছে, দৃষ্টান্তটি সমস্যার একটি নির্দিষ্ট ইনপুট, এবং সমাধানটি প্রদত্ত ইনপুটের আউটপুট সম্পর্কিত। | একটি তত্ত্বের সাথে যুক্ত একটি নির্দিষ্ট পরিমাপ ইনপুট কি? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e17e6ee3433e1400422f7f | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা এবং একটি উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য আরও তুলে ধরার জন্য, ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যার সিদ্ধান্ত সংস্করণ নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন: জার্মানির ১৫ বৃহত্তম শহরগুলির মধ্যে দিয়ে প্রায় ২০০০ কিলোমিটার পথ পাড়ি দেওয়া হয়? এই বিশেষ সমস্যাটির পরিমাণগত উত্তর সমস্যার অন্যান্য দৃষ্টান্ত সমাধান করার জন্য খুব কমই ব্যবহার করা হয়, যেমন মিলানের সমস্ত সাইট জুড়ে একটি বৃত্তাকার ভ্রমণের জন্য জিজ্ঞাসা করা যার মোট দৈর্ঘ্য প্রায় ১০ কিমি। এই কারণে, জটিলতা তত্ত্ব গাণিতিক সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে, বিশেষ সমস্যার দৃষ্টান্ত নয়। | কত কিলোমিটারের মধ্যে ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা জার্মানির ১৫ টি বৃহত্তম শহরের মধ্যে একটি রুট শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে? | {
"text": [
"২০০০",
"২০০০",
"২০০০"
],
"answer_start": [
191,
191,
191
]
} |
56e17e6ee3433e1400422f81 | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা এবং একটি উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য আরও তুলে ধরার জন্য, ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যার সিদ্ধান্ত সংস্করণ নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন: জার্মানির ১৫ বৃহত্তম শহরগুলির মধ্যে দিয়ে প্রায় ২০০০ কিলোমিটার পথ পাড়ি দেওয়া হয়? এই বিশেষ সমস্যাটির পরিমাণগত উত্তর সমস্যার অন্যান্য দৃষ্টান্ত সমাধান করার জন্য খুব কমই ব্যবহার করা হয়, যেমন মিলানের সমস্ত সাইট জুড়ে একটি বৃত্তাকার ভ্রমণের জন্য জিজ্ঞাসা করা যার মোট দৈর্ঘ্য প্রায় ১০ কিমি। এই কারণে, জটিলতা তত্ত্ব গাণিতিক সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে, বিশেষ সমস্যার দৃষ্টান্ত নয়। | গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব সবচেয়ে নির্দিষ্টভাবে কি উত্তর দিতে চায়? | {
"text": [
"গাণিতিক সমস্যা",
"গাণিতিক সমস্যা",
"গাণিতিক সমস্যা"
],
"answer_start": [
457,
457,
457
]
} |
5ad537a15b96ef001a10ab9a | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা এবং একটি উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য আরও তুলে ধরার জন্য, ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যার সিদ্ধান্ত সংস্করণ নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন: জার্মানির ১৫ বৃহত্তম শহরগুলির মধ্যে দিয়ে প্রায় ২০০০ কিলোমিটার পথ পাড়ি দেওয়া হয়? এই বিশেষ সমস্যাটির পরিমাণগত উত্তর সমস্যার অন্যান্য দৃষ্টান্ত সমাধান করার জন্য খুব কমই ব্যবহার করা হয়, যেমন মিলানের সমস্ত সাইট জুড়ে একটি বৃত্তাকার ভ্রমণের জন্য জিজ্ঞাসা করা যার মোট দৈর্ঘ্য প্রায় ১০ কিমি। এই কারণে, জটিলতা তত্ত্ব গাণিতিক সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে, বিশেষ সমস্যার দৃষ্টান্ত নয়। | কত মাইল ভ্রমণ বিক্রেতার সমস্যা জার্মানির সবচেয়ে ছোট ১৫টি শহরের মধ্যে একটি রুটকে শ্রেণীবদ্ধ করার চেষ্টা করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad537a15b96ef001a10ab9b | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা এবং একটি উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য আরও তুলে ধরার জন্য, ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যার সিদ্ধান্ত সংস্করণ নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন: জার্মানির ১৫ বৃহত্তম শহরগুলির মধ্যে দিয়ে প্রায় ২০০০ কিলোমিটার পথ পাড়ি দেওয়া হয়? এই বিশেষ সমস্যাটির পরিমাণগত উত্তর সমস্যার অন্যান্য দৃষ্টান্ত সমাধান করার জন্য খুব কমই ব্যবহার করা হয়, যেমন মিলানের সমস্ত সাইট জুড়ে একটি বৃত্তাকার ভ্রমণের জন্য জিজ্ঞাসা করা যার মোট দৈর্ঘ্য প্রায় ১০ কিমি। এই কারণে, জটিলতা তত্ত্ব গাণিতিক সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে, বিশেষ সমস্যার দৃষ্টান্ত নয়। | এই বিশেষ সমস্যার গুণগত উত্তর কী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad537a15b96ef001a10ab9c | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা এবং একটি উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য আরও তুলে ধরার জন্য, ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যার সিদ্ধান্ত সংস্করণ নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন: জার্মানির ১৫ বৃহত্তম শহরগুলির মধ্যে দিয়ে প্রায় ২০০০ কিলোমিটার পথ পাড়ি দেওয়া হয়? এই বিশেষ সমস্যাটির পরিমাণগত উত্তর সমস্যার অন্যান্য দৃষ্টান্ত সমাধান করার জন্য খুব কমই ব্যবহার করা হয়, যেমন মিলানের সমস্ত সাইট জুড়ে একটি বৃত্তাকার ভ্রমণের জন্য জিজ্ঞাসা করা যার মোট দৈর্ঘ্য প্রায় ১০ কিমি। এই কারণে, জটিলতা তত্ত্ব গাণিতিক সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে, বিশেষ সমস্যার দৃষ্টান্ত নয়। | একটা উদাহরণ কী, যে-উদাহরণের উত্তর ভ্রমণ বিক্রেতার গুণগত উত্তর দিতে ব্যর্থ হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad537a15b96ef001a10ab9d | Computational_complexity_theory | একটি সমস্যা এবং একটি উদাহরণের মধ্যে পার্থক্য আরও তুলে ধরার জন্য, ভ্রমণকারী বিক্রেতা সমস্যার সিদ্ধান্ত সংস্করণ নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন: জার্মানির ১৫ বৃহত্তম শহরগুলির মধ্যে দিয়ে প্রায় ২০০০ কিলোমিটার পথ পাড়ি দেওয়া হয়? এই বিশেষ সমস্যাটির পরিমাণগত উত্তর সমস্যার অন্যান্য দৃষ্টান্ত সমাধান করার জন্য খুব কমই ব্যবহার করা হয়, যেমন মিলানের সমস্ত সাইট জুড়ে একটি বৃত্তাকার ভ্রমণের জন্য জিজ্ঞাসা করা যার মোট দৈর্ঘ্য প্রায় ১০ কিমি। এই কারণে, জটিলতা তত্ত্ব গাণিতিক সমস্যা নিয়ে আলোচনা করে, বিশেষ সমস্যার দৃষ্টান্ত নয়। | গাণিতিক সহজ-সরলতা তত্ত্বটি বিশেষভাবে কী উত্তর দিতে চায়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e181d9e3433e1400422fa0 | Computational_complexity_theory | গাণিতিক সমস্যা বিবেচনা করার সময়, একটি সমস্যা উদাহরণ একটি বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হয়। সাধারণত, বর্ণমালাটি বাইনারি বর্ণমালা (যেমন, সেট (০,১) হিসাবে ধরে নেওয়া হয়, এবং এইভাবে স্ট্রিংগুলি বিট স্ট্রিং হয়। বাস্তব জগতের কম্পিউটারের মত, বিটস্ট্রিং ছাড়া অন্যান্য গাণিতিক বস্তুকে অবশ্যই উপযুক্ত এনকোড করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ণসংখ্যা বাইনারি নোটেশনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, এবং গ্রাফ সরাসরি তাদের অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে এনকোড করা যেতে পারে বা বাইনারি মধ্যে তাদের অ্যাডজাসেন্সি তালিকা এনকোডিং করে। | একটি গণনীয় সমস্যায়, বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হিসাবে কী বর্ণনা করা যেতে পারে? | {
"text": [
"সমস্যা",
"সমস্যা"
],
"answer_start": [
8,
8
]
} |
5ad5391e5b96ef001a10aba2 | Computational_complexity_theory | গাণিতিক সমস্যা বিবেচনা করার সময়, একটি সমস্যা উদাহরণ একটি বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হয়। সাধারণত, বর্ণমালাটি বাইনারি বর্ণমালা (যেমন, সেট (০,১) হিসাবে ধরে নেওয়া হয়, এবং এইভাবে স্ট্রিংগুলি বিট স্ট্রিং হয়। বাস্তব জগতের কম্পিউটারের মত, বিটস্ট্রিং ছাড়া অন্যান্য গাণিতিক বস্তুকে অবশ্যই উপযুক্ত এনকোড করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ণসংখ্যা বাইনারি নোটেশনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, এবং গ্রাফ সরাসরি তাদের অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে এনকোড করা যেতে পারে বা বাইনারি মধ্যে তাদের অ্যাডজাসেন্সি তালিকা এনকোডিং করে। | গণনীয় সমস্যা বিবেচনা করার সময় একটি গ্রীক সংখ্যার উপর একটি স্ট্রিং কি? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5391e5b96ef001a10aba3 | Computational_complexity_theory | গাণিতিক সমস্যা বিবেচনা করার সময়, একটি সমস্যা উদাহরণ একটি বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হয়। সাধারণত, বর্ণমালাটি বাইনারি বর্ণমালা (যেমন, সেট (০,১) হিসাবে ধরে নেওয়া হয়, এবং এইভাবে স্ট্রিংগুলি বিট স্ট্রিং হয়। বাস্তব জগতের কম্পিউটারের মত, বিটস্ট্রিং ছাড়া অন্যান্য গাণিতিক বস্তুকে অবশ্যই উপযুক্ত এনকোড করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ণসংখ্যা বাইনারি নোটেশনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, এবং গ্রাফ সরাসরি তাদের অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে এনকোড করা যেতে পারে বা বাইনারি মধ্যে তাদের অ্যাডজাসেন্সি তালিকা এনকোডিং করে। | সমস্যার ক্ষেত্রে কদাচিৎ ব্যবহৃত বর্ণমালার নাম কী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5391e5b96ef001a10aba4 | Computational_complexity_theory | গাণিতিক সমস্যা বিবেচনা করার সময়, একটি সমস্যা উদাহরণ একটি বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হয়। সাধারণত, বর্ণমালাটি বাইনারি বর্ণমালা (যেমন, সেট (০,১) হিসাবে ধরে নেওয়া হয়, এবং এইভাবে স্ট্রিংগুলি বিট স্ট্রিং হয়। বাস্তব জগতের কম্পিউটারের মত, বিটস্ট্রিং ছাড়া অন্যান্য গাণিতিক বস্তুকে অবশ্যই উপযুক্ত এনকোড করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ণসংখ্যা বাইনারি নোটেশনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, এবং গ্রাফ সরাসরি তাদের অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে এনকোড করা যেতে পারে বা বাইনারি মধ্যে তাদের অ্যাডজাসেন্সি তালিকা এনকোডিং করে। | সমস্যার প্রশ্নের পঙ্ক্তির আরেকটি পরিভাষা কী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5391e5b96ef001a10aba5 | Computational_complexity_theory | গাণিতিক সমস্যা বিবেচনা করার সময়, একটি সমস্যা উদাহরণ একটি বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হয়। সাধারণত, বর্ণমালাটি বাইনারি বর্ণমালা (যেমন, সেট (০,১) হিসাবে ধরে নেওয়া হয়, এবং এইভাবে স্ট্রিংগুলি বিট স্ট্রিং হয়। বাস্তব জগতের কম্পিউটারের মত, বিটস্ট্রিং ছাড়া অন্যান্য গাণিতিক বস্তুকে অবশ্যই উপযুক্ত এনকোড করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ণসংখ্যা বাইনারি নোটেশনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, এবং গ্রাফ সরাসরি তাদের অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে এনকোড করা যেতে পারে বা বাইনারি মধ্যে তাদের অ্যাডজাসেন্সি তালিকা এনকোডিং করে। | গাণিতিক বস্তুর এনকোডিং-এ অ-বাইনারি নোটেশন দ্বারা কী চিত্রিত হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad5391e5b96ef001a10aba6 | Computational_complexity_theory | গাণিতিক সমস্যা বিবেচনা করার সময়, একটি সমস্যা উদাহরণ একটি বর্ণমালার উপর একটি স্ট্রিং হয়। সাধারণত, বর্ণমালাটি বাইনারি বর্ণমালা (যেমন, সেট (০,১) হিসাবে ধরে নেওয়া হয়, এবং এইভাবে স্ট্রিংগুলি বিট স্ট্রিং হয়। বাস্তব জগতের কম্পিউটারের মত, বিটস্ট্রিং ছাড়া অন্যান্য গাণিতিক বস্তুকে অবশ্যই উপযুক্ত এনকোড করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, পূর্ণসংখ্যা বাইনারি নোটেশনে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, এবং গ্রাফ সরাসরি তাদের অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে এনকোড করা যেতে পারে বা বাইনারি মধ্যে তাদের অ্যাডজাসেন্সি তালিকা এনকোডিং করে। | কীভাবে গ্রাফ পরোক্ষভাবে এনকোড করা যেতে পারে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e190bce3433e1400422fc8 | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে অধ্যয়ন করা প্রধান বিষয়গুলির মধ্যে কোন ধরনের সমস্যাগুলি অন্যতম? | {
"text": [
"সিদ্ধান্ত সমস্যা",
"সিদ্ধান্ত সমস্যা",
"সিদ্ধান্ত"
],
"answer_start": [
0,
0,
0
]
} |
56e190bce3433e1400422fc9 | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যা সম্বন্ধে দুটো সহজ শব্দ কী উত্তর দেয়? | {
"text": [
"হ্যাঁ বা না",
"হ্যাঁ বা না",
"হ্যাঁ বা না"
],
"answer_start": [
140,
140,
140
]
} |
56e190bce3433e1400422fca | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার ক্ষেত্রে দুইটি পূর্ণসংখ্যার প্রতিক্রিয়া কী? | {
"text": [
"১ বা ০",
"১ বা ০",
"১ বা ০"
],
"answer_start": [
169,
169,
169
]
} |
56e190bce3433e1400422fcb | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | সিদ্ধান্ত গ্রহণের সমস্যার ভাষার একজন সদস্যের ফলাফল কী হবে? | {
"text": [
"হ্যাঁ",
"হ্যাঁ",
"হ্যাঁ"
],
"answer_start": [
140,
293,
293
]
} |
56e190bce3433e1400422fcc | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | কি উত্তর নির্দেশ করে যে একটি অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করেছে? | {
"text": [
"হ্যাঁ",
"হ্যাঁ",
"হ্যাঁ"
],
"answer_start": [
140,
506,
506
]
} |
5ad53b9d5b96ef001a10abc8 | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | গাণিতিক জটিলতা তত্ত্বে অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয় কোন ধরণের সমাধান? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53b9d5b96ef001a10abc9 | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | গণনীয় সমস্যার একটি সাধারণ ধরন কি যার উত্তর হয় বছর না হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53b9d5b96ef001a10abca | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | কোন ভাষাকে এক রীতিবহির্ভূত ভাষা হিসেবে দেখা যেতে পারে, যেখানে সেই ভাষার দৃষ্টান্তগুলো দেখা যায়, যেগুলোর ইনপুট হল হ্যাঁ? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53b9d5b96ef001a10abcb | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার ক্ষেত্রে তিনটি পূর্ণসংখ্যার প্রতিক্রিয়া কী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53b9d5b96ef001a10abcc | Computational_complexity_theory | সিদ্ধান্ত সমস্যা গাণিতিক জটিলতা তত্ত্ব অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান বিষয়। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা হল একটি বিশেষ ধরনের গণনীয় সমস্যা যার উত্তর হ'ল হ্যাঁ বা না, অথবা বিকল্পভাবে ১ বা ০। একটি সিদ্ধান্ত সমস্যা একটি আনুষ্ঠানিক ভাষা হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেখানে ভাষার সদস্যরা হ'ল দৃষ্টান্ত যার আউটপুট হ'ল হ্যাঁ, এবং অ-সদস্যরা হল সেই দৃষ্টান্ত যাদের আউটপুট না। উদ্দেশ্য একটি অ্যালগরিদমের সাহায্যে সিদ্ধান্ত নেওয়া, একটি প্রদত্ত ইনপুট স্ট্রিং বিবেচনাধীন আনুষ্ঠানিক ভাষার সদস্য কিনা। যদি অ্যালগরিদম এই সমস্যার সমাধান করে হ্যাঁ, অ্যালগরিদম ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করে বলে বলা হয়, অন্যথায় ইনপুট প্রত্যাখ্যান করা হয়। | কোন উত্তর ইঙ্গিত করে যে, একটা সমাধান একটা ইনপুট স্ট্রিং গ্রহণ করেছে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e19557e3433e1400422fee | Computational_complexity_theory | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যার উদাহরণ হল, নীচে দেওয়া হল। ইনপুটটি একটি স্বেচ্ছাচারী গ্রাফ। সমস্যাটি হল প্রদত্ত গ্রাফটি সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা। এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত আনুষ্ঠানিক ভাষা তখন সমস্ত সংযুক্ত গ্রাফের সেট - অবশ্যই, এই ভাষার একটি সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা পাওয়ার জন্য, একজনকে নির্ধারণ করতে হবে কিভাবে গ্রাফগুলি বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়। | সিদ্ধান্ত সংক্রান্ত সমস্যায় ব্যবহৃত ইনপুটের একটি উদাহরণ কী ধরনের গ্রাফ? | {
"text": [
"স্বেচ্ছাচারী",
"স্বেচ্ছাচারী"
],
"answer_start": [
65,
65
]
} |
56e19557e3433e1400422ff0 | Computational_complexity_theory | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যার উদাহরণ হল, নীচে দেওয়া হল। ইনপুটটি একটি স্বেচ্ছাচারী গ্রাফ। সমস্যাটি হল প্রদত্ত গ্রাফটি সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা। এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত আনুষ্ঠানিক ভাষা তখন সমস্ত সংযুক্ত গ্রাফের সেট - অবশ্যই, এই ভাষার একটি সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা পাওয়ার জন্য, একজনকে নির্ধারণ করতে হবে কিভাবে গ্রাফগুলি বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়। | এই সিদ্ধান্ত সংক্রান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত সকল গ্রাফের সেটের জন্য শব্দটি কি? | {
"text": [
"আনুষ্ঠানিক ভাষা",
"আনুষ্ঠানিক ভাষা"
],
"answer_start": [
175,
175
]
} |
5ad53d705b96ef001a10abd2 | Computational_complexity_theory | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যার উদাহরণ হল, নীচে দেওয়া হল। ইনপুটটি একটি স্বেচ্ছাচারী গ্রাফ। সমস্যাটি হল প্রদত্ত গ্রাফটি সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা। এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত আনুষ্ঠানিক ভাষা তখন সমস্ত সংযুক্ত গ্রাফের সেট - অবশ্যই, এই ভাষার একটি সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা পাওয়ার জন্য, একজনকে নির্ধারণ করতে হবে কিভাবে গ্রাফগুলি বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়। | সিদ্ধান্ত সমস্যায় ব্যবহৃত আউটপুটের একটি উদাহরণ কি ধরনের গ্রাফ? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53d705b96ef001a10abd3 | Computational_complexity_theory | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যার উদাহরণ হল, নীচে দেওয়া হল। ইনপুটটি একটি স্বেচ্ছাচারী গ্রাফ। সমস্যাটি হল প্রদত্ত গ্রাফটি সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা। এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত আনুষ্ঠানিক ভাষা তখন সমস্ত সংযুক্ত গ্রাফের সেট - অবশ্যই, এই ভাষার একটি সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা পাওয়ার জন্য, একজনকে নির্ধারণ করতে হবে কিভাবে গ্রাফগুলি বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়। | এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে সম্পর্কিত সকল অসংযুক্ত গ্রাফের সেটের জন্য শব্দটি কি? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53d705b96ef001a10abd4 | Computational_complexity_theory | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যার উদাহরণ হল, নীচে দেওয়া হল। ইনপুটটি একটি স্বেচ্ছাচারী গ্রাফ। সমস্যাটি হল প্রদত্ত গ্রাফটি সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা। এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত আনুষ্ঠানিক ভাষা তখন সমস্ত সংযুক্ত গ্রাফের সেট - অবশ্যই, এই ভাষার একটি সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা পাওয়ার জন্য, একজনকে নির্ধারণ করতে হবে কিভাবে গ্রাফগুলি বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়। | আনুষ্ঠানিক ভাষার ভুল সংজ্ঞা নির্ধারণ করতে কোন এনকোডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া প্রয়োজন? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53d705b96ef001a10abd5 | Computational_complexity_theory | একটা সিদ্ধান্তের সমস্যার উদাহরণ হল, নীচে দেওয়া হল। ইনপুটটি একটি স্বেচ্ছাচারী গ্রাফ। সমস্যাটি হল প্রদত্ত গ্রাফটি সংযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করা। এই সিদ্ধান্ত সমস্যার সাথে যুক্ত আনুষ্ঠানিক ভাষা তখন সমস্ত সংযুক্ত গ্রাফের সেট - অবশ্যই, এই ভাষার একটি সুনির্দিষ্ট সংজ্ঞা পাওয়ার জন্য, একজনকে নির্ধারণ করতে হবে কিভাবে গ্রাফগুলি বাইনারি স্ট্রিং হিসাবে এনকোড করা হয়। | কীভাবে একজন ব্যক্তি এই ভাষার অনির্দিষ্ট সংজ্ঞা লাভ করতে পারেন? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e19724cd28a01900c679f7 | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | একটি ফাংশন সমস্যায় প্রতিটি ইনপুটের জন্য কতটি আউটপুট আশা করা হয়? | {
"text": [
"একটি একক আউটপুট",
"একক",
"একক"
],
"answer_start": [
69,
74,
74
]
} |
56e19724cd28a01900c679f8 | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | ভ্রমণ বিক্রেতার সমস্যা কোন ধরনের সমস্যার এক উদাহরণ? | {
"text": [
"একটি ফাংশন সমস্যা",
"ফাংশন সমস্যা"
],
"answer_start": [
0,
5
]
} |
56e19724cd28a01900c679f9 | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | একজন ভ্রমণ বিক্রেতার সমস্যা ছাড়াও, কোন কাজের সমস্যার আরেকটা উদাহরণ কী? | {
"text": [
"পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা",
"পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা"
],
"answer_start": [
242,
242
]
} |
56e19724cd28a01900c679fa | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | একটি কার্যকরী সমস্যার আউটপুট কি সাধারণত একটি সহজ বা জটিল উত্তর দ্বারা চিহ্নিত হয়? | {
"text": [
"জটিল",
"জটিল",
"জটিল"
],
"answer_start": [
159,
159,
159
]
} |
5ad53e615b96ef001a10abda | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | একটি গণনীয় সমাধান কি যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক ইনপুট আশা করা হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53e615b96ef001a10abdb | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | কি আশা করা যায় যেখানে একটি গণনীয় সমস্যা প্রতিটি ইনপুটের জন্য একাধিক আউটপুট প্রদান করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53e615b96ef001a10abdc | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | এর একটা উদাহরণ হল, কোন কার্যকরী সমাধান? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53e615b96ef001a10abdd | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | ফাংশন সমস্যার অন্যান্য অপ্রাসঙ্গিক উদাহরণ > | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53e615b96ef001a10abde | Computational_complexity_theory | একটি ফাংশন সমস্যা হল একটি গাণিতিক সমস্যা যেখানে প্রতিটি ইনপুটের জন্য একটি একক আউটপুট (মোট ফাংশনের) আশা করা হয়, কিন্তু আউটপুট একটি সিদ্ধান্ত সমস্যার চেয়ে আরও জটিল, অর্থাৎ এটি কেবল হ্যাঁ বা না। উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হল ভ্রমণ বিক্রেতা সমস্যা এবং পূর্ণসংখ্যা উৎপাদন সমস্যা। | একটি কার্যকরী সমাধানের আউটপুট কি সাধারণত একটি সহজ বা জটিল উত্তর দ্বারা চিহ্নিত হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e1a0dccd28a01900c67a2e | Computational_complexity_theory | এটি চিন্তা করা প্রলুব্ধকর যে সিদ্ধান্ত সমস্যার ধারণার চেয়ে কার্যকারিতার সমস্যাগুলির ধারণা অনেক বেশি সমৃদ্ধ। যাইহোক, এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা নয়, যেহেতু কার্যকারণ সমস্যাগুলি সিদ্ধান্ত সমস্যা হিসাবে পুনর্বিন্যস্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, দুইটি পূর্ণসংখ্যার গুণন ট্রিপলের সেট হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে (ক, খ, গ) যেমন এ × বি = সি সম্পর্কটি ধরে রাখে। একটি প্রদত্ত ট্রিপল এই সেটের সদস্য কিনা তা নির্ধারণ করা দুটি সংখ্যার গুণফলন সমস্যা সমাধান করার সমতুল্য। | কীভাবে সমস্যাগুলোর সমাধান করা যেতে পারে? | {
"text": [
"সিদ্ধান্ত সমস্যা",
"সিদ্ধান্ত সমস্যা",
"সিদ্ধান্ত সমস্যা"
],
"answer_start": [
29,
29,
29
]
} |
56e1a0dccd28a01900c67a2f | Computational_complexity_theory | এটি চিন্তা করা প্রলুব্ধকর যে সিদ্ধান্ত সমস্যার ধারণার চেয়ে কার্যকারিতার সমস্যাগুলির ধারণা অনেক বেশি সমৃদ্ধ। যাইহোক, এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা নয়, যেহেতু কার্যকারণ সমস্যাগুলি সিদ্ধান্ত সমস্যা হিসাবে পুনর্বিন্যস্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, দুইটি পূর্ণসংখ্যার গুণন ট্রিপলের সেট হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে (ক, খ, গ) যেমন এ × বি = সি সম্পর্কটি ধরে রাখে। একটি প্রদত্ত ট্রিপল এই সেটের সদস্য কিনা তা নির্ধারণ করা দুটি সংখ্যার গুণফলন সমস্যা সমাধান করার সমতুল্য। | যদি দুইটি পূর্ণসংখ্যাকে গুণিত করা হয় এবং একটি মান আউটপুট দেওয়া হয়, তাহলে এই রাশিটিকে কী বলা হয়? | {
"text": [
"ট্রিপলের সেট"
],
"answer_start": [
262
]
} |
5ad53f815b96ef001a10abe4 | Computational_complexity_theory | এটি চিন্তা করা প্রলুব্ধকর যে সিদ্ধান্ত সমস্যার ধারণার চেয়ে কার্যকারিতার সমস্যাগুলির ধারণা অনেক বেশি সমৃদ্ধ। যাইহোক, এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা নয়, যেহেতু কার্যকারণ সমস্যাগুলি সিদ্ধান্ত সমস্যা হিসাবে পুনর্বিন্যস্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, দুইটি পূর্ণসংখ্যার গুণন ট্রিপলের সেট হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে (ক, খ, গ) যেমন এ × বি = সি সম্পর্কটি ধরে রাখে। একটি প্রদত্ত ট্রিপল এই সেটের সদস্য কিনা তা নির্ধারণ করা দুটি সংখ্যার গুণফলন সমস্যা সমাধান করার সমতুল্য। | সিদ্ধান্ত নেওয়ার সমস্যা হিসেবে কোন বিষয়টাকে পুনরায় মীমাংসা করা যায় না? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53f815b96ef001a10abe5 | Computational_complexity_theory | এটি চিন্তা করা প্রলুব্ধকর যে সিদ্ধান্ত সমস্যার ধারণার চেয়ে কার্যকারিতার সমস্যাগুলির ধারণা অনেক বেশি সমৃদ্ধ। যাইহোক, এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা নয়, যেহেতু কার্যকারণ সমস্যাগুলি সিদ্ধান্ত সমস্যা হিসাবে পুনর্বিন্যস্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, দুইটি পূর্ণসংখ্যার গুণন ট্রিপলের সেট হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে (ক, খ, গ) যেমন এ × বি = সি সম্পর্কটি ধরে রাখে। একটি প্রদত্ত ট্রিপল এই সেটের সদস্য কিনা তা নির্ধারণ করা দুটি সংখ্যার গুণফলন সমস্যা সমাধান করার সমতুল্য। | যেখানে তিনটি পূর্ণসংখ্যাকে গুণিত করা হয়, সেখানে নামক অভিব্যক্তিটি কী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad53f815b96ef001a10abe6 | Computational_complexity_theory | এটি চিন্তা করা প্রলুব্ধকর যে সিদ্ধান্ত সমস্যার ধারণার চেয়ে কার্যকারিতার সমস্যাগুলির ধারণা অনেক বেশি সমৃদ্ধ। যাইহোক, এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা নয়, যেহেতু কার্যকারণ সমস্যাগুলি সিদ্ধান্ত সমস্যা হিসাবে পুনর্বিন্যস্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, দুইটি পূর্ণসংখ্যার গুণন ট্রিপলের সেট হিসাবে প্রকাশ করা যেতে পারে (ক, খ, গ) যেমন এ × বি = সি সম্পর্কটি ধরে রাখে। একটি প্রদত্ত ট্রিপল এই সেটের সদস্য কিনা তা নির্ধারণ করা দুটি সংখ্যার গুণফলন সমস্যা সমাধান করার সমতুল্য। | তিনটি সংখ্যা গুণ করার সমস্যা সমাধানের সাথে সম্পর্কিত কি / | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e1a38de3433e140042305c | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | একটি গণনীয় সমস্যার জটিলতা নির্ধারণে সাধারণভাবে ব্যবহৃত পরিমাপ কি? | {
"text": [
"সময়",
"সময়"
],
"answer_start": [
131,
131
]
} |
56e1a38de3433e140042305d | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | একটা চলক কী, যেটার ওপর ভিত্তি করে চলমান সময়কে নির্ধারণ করা যেতে পারে? | {
"text": [
"উদাহরণস্বরূপ",
"উদাহরণস্বরূপ"
],
"answer_start": [
192,
192
]
} |
56e1a38de3433e140042305e | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | একটা সমস্যার সমাধান খুঁজে বের করার জন্য কীভাবে সময়ের প্রয়োজন? | {
"text": [
"উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে",
"উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে",
"উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন"
],
"answer_start": [
398,
398,
398
]
} |
56e1a38de3433e140042305f | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | কোন এককে ইনপুট পরিমাপ করা হয়? | {
"text": [
"বিট",
"বিট",
"বিট"
],
"answer_start": [
445,
445,
445
]
} |
56e1a38de3433e1400423060 | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | জটিলতা তত্ত্ব অন্য চলকের সাপেক্ষে অ্যালগরিদমের স্কেলের মধ্যে সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করতে চায়? | {
"text": [
"ইনপুট আকারের বৃদ্ধি"
],
"answer_start": [
493
]
} |
5ad541ad5b96ef001a10abea | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | কিভাবে একজন গাণিতিক সমস্যার সরলতা পরিমাপ করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad541ad5b96ef001a10abeb | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | একটি চলক কী যা সময়ের প্রবাহের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad541ad5b96ef001a10abec | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | একটা সমস্যার হিসাব অনুযায়ী প্রশ্নটা পাওয়ার জন্য কীভাবে সময়ের প্রয়োজন? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad541ad5b96ef001a10abed | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | ইনপুটের আকার হ্রাসের সাথে অ্যালগোরিদমের স্কেল কিভাবে বৃদ্ধি পায় তাতে কী আগ্রহী? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad541ad5b96ef001a10abee | Computational_complexity_theory | একটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানের অসুবিধা পরিমাপ করার জন্য, কেউ হয়ত দেখতে চাইতে পারে যে সমস্যাটি সমাধান করার জন্য সেরা অ্যালগরিদম কতটা সময় প্রয়োজন। কিন্তু, সাধারণত দৌড়ের সময় নির্ভর করতে পারে, উদাহরণস্বরূপর ওপর। বিশেষ করে, বড় বড় ক্ষেত্রে সমাধান করার জন্য আরও বেশি সময়ের প্রয়োজন হবে। তাই একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় (বা যে স্থান প্রয়োজন, বা যে কোন পরিমাপ জটিলতা) হিসাব করা হয় উদাহরণের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে। এটি সাধারণত বিটে ইনপুটের আকার হিসাবে ধরা হয়। জটিলতা তত্ত্ব ইনপুট আকারের বৃদ্ধি সঙ্গে অ্যালগরিদম স্কেল কিভাবে আগ্রহী হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাফ সংযুক্ত কিনা তা খুঁজে বের করার সমস্যাটিতে এন প্রান্তবিন্দুর সাথে একটি গ্রাফের সময় তুলনা করে ২য় প্রান্তবিন্দুসহ একটি গ্রাফের সমস্যা সমাধান করতে আর কত সময় লাগে? | কীভাবে একটা সমস্যার সমাধান করার জন্য সময়ের প্রয়োজন হয় না? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e1a564cd28a01900c67a48 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | কার তত্ত্ব বলে যে একটি সমস্যার সমাধানটি একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদমের অনুমতি দেয় বলে যুক্তিসঙ্গত সম্পদের সাথে সমাধানযোগ্য? | {
"text": [
"কোভামের",
"কোভাম"
],
"answer_start": [
319,
319
]
} |
56e1a564cd28a01900c67a49 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | ইনপুটের আকার যদি এন এর সমান হয়, তবে এন এর ফাংশনটি যথাক্রমে কী ধরে নেওয়া যেতে পারে? | {
"text": [
"সময়",
"সময়",
"সময়"
],
"answer_start": [
48,
48,
48
]
} |
56e1a564cd28a01900c67a4b | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | কীভাবে সবচেয়ে খারাপ সময়ের জটিলতাকে প্রকাশভঙ্গি হিসেবে লেখা হয়? | {
"text": [
"টি (এন)",
"টি (এন)",
"টি (এন)"
],
"answer_start": [
160,
160,
160
]
} |
56e1a564cd28a01900c67a4c | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | টি (এন) এর মধ্যে একটি বহুপদীকে প্রতিনিধিত্ব করে এই ধারণা করে, সংশ্লিষ্ট অ্যালগরিদমকে কি দেওয়া হয়? | {
"text": [
"বহুপদী সময় এলগোরিদম",
"বহুপদী সময়",
"বহুপদী সময় এলগোরিদম"
],
"answer_start": [
281,
281,
281
]
} |
5ad542db5b96ef001a10abf4 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | এক্স এর ফাংশন হিসেবে সময়কে কিভাবে প্রকাশ করা হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad542db5b96ef001a10abf5 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | কার অনুমানে একটি সমস্যার সমাধানটি একপদী সময় অ্যালগরিদমের অনুমতি দেয় বলে যুক্তিসঙ্গত সম্পদের সাথে সমাধানযোগ্য? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad542db5b96ef001a10abf6 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | এন এর সকল ফাংশন জুড়ে সময়ের সর্বনিম্ন পরিমাপের সাথে কোন শব্দটি সম্পর্কযুক্ত? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad542db5b96ef001a10abf7 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | কীভাবে অভিব্যক্তি হিসেবে সবচেয়ে উত্তম সময়ের জটিলতা লেখা হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad542db5b96ef001a10abf8 | Computational_complexity_theory | ইনপুটের আকার যদি এন হয়, তবে এন এর ফাংশন হিসেবে সময় প্রকাশ করা যাবে। যেহেতু একই আকারের বিভিন্ন ইনপুটের সময় ভিন্ন হতে পারে, তাই সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রের জটিলতা টি (এন) হল আকার এন এর সমস্ত ইনপুটের জন্য সর্বাধিক সময় গৃহীত। যদি টি (এন) এন এর একটি বহুপদী হয়, তাহলে অ্যালগরিদমটি একটি বহুপদী সময় এলগোরিদম বলে মনে করা হয়। কোভামের তত্ত্ব বলে যে একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদম স্বীকার করলে একটি সমস্যা সম্ভাব্য পরিমাণ সম্পদ দিয়ে সমাধান করা যায়। | টি টি টি (এন) এর একটি মনোনোমিনাল প্রতিনিধিত্ব করে বলে সংশ্লিষ্ট অ্যালগরিদমকে কি দেওয়া হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e1aba0e3433e1400423094 | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | একটি গাণিতিক মডেলের জন্য শব্দটি কী যা তাত্ত্বিকভাবে একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের প্রতিনিধিত্ব করে? | {
"text": [
"টুরিং মেশিন",
"টুরিং মেশিন",
"টুরিং মেশিন"
],
"answer_start": [
0,
0,
0
]
} |
56e1aba0e3433e1400423095 | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | সাধারণত মনে করা হয় যে, টুরিং মেশিন কী ব্যবহার করে সমাধান করা যায় এমন যেকোনো কিছুর সমাধান করতে পারে? | {
"text": [
"একটি অ্যালগরিদম",
"একটি অ্যালগরিদম",
"একটি অ্যালগরিদম"
],
"answer_start": [
419,
419,
419
]
} |
56e1aba0e3433e1400423097 | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | জটিল তত্ত্বে ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ মডেলটি কী? | {
"text": [
"টুরিং মেশিন",
"টুরিং মেশিন",
"টুরিং মেশিন"
],
"answer_start": [
740,
740,
740
]
} |
56e1aba0e3433e1400423098 | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | একটা টুরিং মেশিন একটা টেপের ফালির ওপর কী নিয়ন্ত্রণ করে? | {
"text": [
"প্রতীক",
"প্রতীক",
"প্রতীক"
],
"answer_start": [
113,
113,
113
]
} |
5ad543c05b96ef001a10abfe | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের কি বৈজ্ঞানিক মডেল? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad543c05b96ef001a10abff | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | একটা বৈজ্ঞানিক যন্ত্র কী, যা একটা টেপের ফালিতে থাকা প্রতীকগুলোকে স্বীয়স্বার্থে কাজে লাগায়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad543c05b96ef001a10ac00 | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসেবে কি উদ্দেশ্য করা হয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad543c05b96ef001a10ac01 | Computational_complexity_theory | টুরিং মেশিন হল একটি সাধারণ কম্পিউটিং মেশিনের গাণিতিক মডেল। এটি একটি তত্ত্বীয় যন্ত্র যা একটি টেপের স্ট্রিপে থাকা প্রতীকগুলোকে নিয়ন্ত্রণ করে। টুরিং মেশিন একটি ব্যবহারিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি হিসাবে উদ্দেশ্য করা হয় না, বরং একটি চিন্তা পরীক্ষণ হিসাবে একটি কম্পিউটিং মেশিন প্রতিনিধিত্ব করে - যা একটি উন্নত সুপার কম্পিউটার থেকে একটি পেন্সিল এবং কাগজ সহ গণিতবিদ পর্যন্ত। এটি বিশ্বাস করা হয় যে যদি কোন সমস্যা সমাধান করা যায় একটি অ্যালগরিদম দ্বারা, একটি টুরিং মেশিন আছে যা সমস্যা সমাধান করে। সত্যি বলতে কী, গির্জা-পর্যটন তত্ত্বের এই বিবৃতিটিই হল। উপরন্তু, এটি জানা যায় যে গণনার অন্যান্য মডেলগুলিতে যা গণনা করা যায়, যেমন র্যাম মেশিন, কনওয়ে গেম অফ লাইফ, সেলুলার অটোমাটা বা যে কোনও প্রোগ্রামিং ভাষা একটি টুরিং মেশিনে গণনা করা যেতে পারে। । যেহেতু টুরিং মেশিন গাণিতিকভাবে বিশ্লেষণ করা সহজ, এবং গণনার অন্য যেকোনো মডেলের মত শক্তিশালী বলে মনে করা হয়, তাই টুরিং মেশিন জটিল তত্ত্বে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত মডেল। | একটি বৈজ্ঞানিক পরীক্ষা কি যা অ্যালগরিদম দ্বারা সমস্যার সমাধান করতে পারে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e1aff7cd28a01900c67a68 | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | টুরিং মেশিনের সবচেয়ে মৌলিক পুনরাবৃত্তি হিসেবে সাধারণত কী বিবেচনা করা হয়? | {
"text": [
"নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন",
"নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন"
],
"answer_start": [
5,
5
]
} |
56e1aff7cd28a01900c67a69 | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | কোন নির্দিষ্ট বিষয়গুলো একটা নির্দিষ্ট টারিং মেশিনের কার্যকলাপকে নির্ধারণ করে | {
"text": [
"নিয়ম",
"নিয়ম"
],
"answer_start": [
108,
108
]
} |
56e1aff7cd28a01900c67a6a | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | একটি নির্দিষ্টকরণবাদী টুরিং মেশিন শনাক্ত করতে কী শব্দ ব্যবহার করা হয় যার অতিরিক্ত এলোমেলো বিট রয়েছে? | {
"text": [
"সম্ভাব্য টুরিং মেশিন",
"সম্ভাব্য টুরিং মেশিন"
],
"answer_start": [
127,
127
]
} |
56e1aff7cd28a01900c67a6b | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | কোন ধরনের টুরিং মেশিন একাধিক কাজ করতে সক্ষম এবং বিভিন্ন গাণিতিক পাথের মধ্যে প্রসারিত হয়? | {
"text": [
"অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন",
"অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন"
],
"answer_start": [
419,
419
]
} |
56e1aff7cd28a01900c67a6c | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলিকে কী দেওয়া হয়? | {
"text": [
"এলোমেলো অ্যালগরিদম",
"এলোমেলো অ্যালগরিদম",
"এলোমেলো অ্যালগরিদম"
],
"answer_start": [
391,
391,
391
]
} |
5ad546c75b96ef001a10ac0e | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | ভবিষ্যতে কী করা হবে, তা নির্ধারণ করার জন্য কোন্ বিষয়টা নমনীয় নিয়মকানুন ব্যবহার করে? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad546c75b96ef001a10ac0f | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | এলোমেলো ফিতের বাড়তি সরবরাহ সহ একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন কি? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad546c75b96ef001a10ac10 | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | কোন বিষয়টা প্রায়ই আলগোরিদমগুলো সমস্যাগুলো আরও দক্ষতার সঙ্গে সমাধান করতে সাহায্য করে না? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad546c75b96ef001a10ac11 | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | কোন মেশিনটি একটি প্রদত্ত অবস্থা থেকে একাধিক সম্ভাব্য অতীত ক্রিয়া করার অনুমতি দেয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
5ad546c75b96ef001a10ac12 | Computational_complexity_theory | একটি নিয়তিবাদী টুরিং মেশিন সবচেয়ে মৌলিক টুরিং মেশিন, যা তার ভবিষ্যত কাজ নির্ধারণ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট নিয়ম ব্যবহার করে। সম্ভাব্য টুরিং মেশিন হল একটি ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন যার মধ্যে এলোমেলো বিটের অতিরিক্ত সরবরাহ রয়েছে। সম্ভাব্য সিদ্ধান্তগুলি তৈরি করার ক্ষমতা প্রায়শই অ্যালগরিদমগুলি সমস্যাগুলি আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সহায়তা করে। এলোমেলো বিট ব্যবহার করে এমন অ্যালগরিদমগুলি এলোমেলো অ্যালগরিদম বলা হয়। অ-নির্ধারণী টুরিং মেশিন একটি ডিটারমিনিস্ট টুরিং মেশিন যা অ-ডিটারমিনিজমের একটি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত, যা একটি টুরিং মেশিনকে একটি প্রদত্ত রাষ্ট্র থেকে একাধিক সম্ভাব্য ভবিষ্যতে কাজ করার অনুমতি দেয়। অ-নির্ধারণবাদ দেখার একটি উপায় হল যে টুরিং মেশিন প্রতিটি ধাপে অনেক সম্ভাব্য গাণিতিক পাথ মধ্যে শাখা, এবং যদি এটি এই শাখাগুলির যে কোন সমস্যা সমাধান করে, তবে বলা হয় যে সমস্যাটি সমাধান করেছে। স্পষ্টতই, এই মডেলটি শারীরিকভাবে উপলব্ধিযোগ্য মডেল নয়, এটি কেবল একটি তাত্ত্বিকভাবে আকর্ষণীয় বিমূর্ত মেশিন যা বিশেষভাবে আকর্ষণীয় জটিল ক্লাসগুলির উদ্ভব ঘটায়। উদাহরণস্বরূপ, অ-নির্ধারণী অ্যালগরিদম দেখুন। | একটা উপায় কী, যেটার মাধ্যমে একজন ব্যক্তি অ-নির্ধারণবাদকে দেখা উচিত নয়? | {
"text": [],
"answer_start": []
} |
56e1b00ce3433e140042309e | Computational_complexity_theory | জটিল শ্রেণী সংজ্ঞায়িত করতে অনেক ধরনের টুরিং মেশিন ব্যবহার করা হয়, যেমন ডিটারমিনিস্টিক টুরিং মেশিন, সম্ভাব্যতাবাদী টুরিং মেশিন, অ-নির্ধারিত টুরিং মেশিন, কোয়ান্টাম টুরিং মেশিন, প্রতিসম টুরিং মেশিন এবং পর্যায়ক্রমে টুরিং মেশিন। তারা সবাই সমান শক্তিশালী নীতিতে, কিন্তু যখন সম্পদ (যেমন সময় বা স্থান) সীমাবদ্ধ হয়, তখন তাদের মধ্যে কিছু অন্যদের তুলনায় বেশি শক্তিশালী হতে পারে। | টুরিং মেশিন সাধারণত কি সংজ্ঞায়িত করার জন্য নিয়োগ করা হয়? | {
"text": [
"জটিল শ্রেণী",
"জটিল শ্রেণী",
"জটিল শ্রেণী"
],
"answer_start": [
0,
0,
0
]
} |