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【24h】

On the Computational Complexity of Spiking Neural P Systems

机译:论尖刺神经P系统的计算复杂性

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摘要

It is shown that there is no standard spiking neural P system that simulates Turing machines with less than exponential time and space overheads. The spiking neural P systems considered here have a constant number of neurons that is independent of the input length. Following this we construct a universal spiking neural P system with exhaustive use of rules that simulates Turing machines in polynomial time and has only 18 neurons.
机译:结果表明,没有标准的尖峰神经P系统,用于模拟具有小于指数时间和空间开销的图灵机。这里考虑的尖峰神经P系统具有与输入长度无关的恒定数量的神经元。在此之后,我们构建了一种通用的尖峰神经P系统,通过彻底使用规则来模拟多项式时间中的图灵机并且只有18个神经元。

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