超多项式时间
时间序列与多项式拟合的差别？
时间序列与多项式拟合的差别？
多项式拟合没有周期性，只对你给出的参考值拟合；理论上讲高次拟合可以无限逼近参考值但是用于预测是非常不适合的。
时间序列分为平稳序列和非平稳序列。时间无限延长情况下收敛的序列为平稳序列，不收敛的为非平稳序列。时间序列不一定有周期性，但是一定要有强烈的自相关性。指数型序列一般是非平稳的，滞后性比较少；季节性序列一般是周期的，滞后数是周期的整数倍；非平稳序列可以用差分法或取对数或取根号来转化为平稳序列。
现在的超算能破解过去的密码吗？
大家好，我是一个头条创作者，很高兴能够回答您的提问，在答题方面，我有着丰富的经验 ，以下是我的观点分享给大家，希望你们能够喜欢：
量子计算说能破解密码是这样的：首先假设质因数分解是一件很难的事情（比如分解一个比较大的数用超算需要算几百年），然后人们设计了一个密码，如果你不能很快的分解大质因数，你就不能破解这个密码。所以这是一个数学题，而不像是别人不知道你手机密码的那样。然后量子计算有一个Shor算法，如果实现了可以在多项式时间内分解质因数，我们一般认为多项式时间能做的事情不算太难。而现在的密码算法大多是基于质因数分解这个问题（RSA）。所以Shor算法真正被量子计算机运行之后就可以破解这一类密码了。但是量子计算机不一定能破解所有密码。假设你可以找到另外一个问题，这个问题量子计算机至少需要指数时间来解决，然后基于这个问题设计密码系统，只要不解出这个问题就破解不了密码，那么这个密码系统在量子计算机的能力面前也是安全的。
以上就是属于我个人的观点分享给大家，希望大家能开开心心的做头条，头条作品能更进一步，最后希望大家能够喜欢我的回答，谢谢大家！
计算句子余弦相似度的时间复杂度？
求解算法的时间复杂度的具体步骤是： ⑴找出算法中的基本语句； 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。 ⑵计算基本语句的执行次数的数量级； 只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。 ⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。 将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。 如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。例如： for(i=1ilt=ni ) x for(i=1ilt=ni ) for(j=1jlt=nj ) x 第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n n2)=Ο(n2)。 常见的算法时间复杂度由小到大依次为： Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为P类问题，而把后者称为NP问题。 这只能基本的计算时间复杂度，具体的运行还会与硬件有关。