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Estimation of the algorithmic complexity of classes of computable models

机译:估计可计算模型类别的算法复杂度

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摘要

We estimate the algorithmic complexity of the index set of some natural classes of computable models: finite computable models (Σ 2 0 -complete), computable models with ω-categorical theories (Δ ω 0 -complex Π ω+2 0 -set), prime models (Δ ω 0 -complex Π ω+2 0 -set), models with ω 1-categorical theories (Δ ω 0 -complex Σ ω+1 0 -set. We obtain a universal lower bound for the model-theoretic properties preserved by Marker’s extensions (Δ ω 0 .
机译:我们估算了一些自然类别的可计算模型的索引集的算法复杂度:有限可计算模型(Σ2 0-完全),具有ω分类理论的可计算模型(Δω0-复杂Πω+ 2 0-集合),质数模型(Δω0-复Πω+ 2 0-集),具有ω1-分类理论的模型(Δω0-复Σω+ 1 + 0-集。我们获得模型理论性质的下界由Marker的扩展(Δω0。

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