会员服务
线性的 · 泛函 ·
2021 年 9 月 13 日
The inverse of Ackermann function is computable in linear time
翻译：Ackermann 函数的反向以线性时间计算
Claude Sureson
Claude Sureson
from arxiv, 20 pages

We propose a detailed proof of the fact that the inverse of Ackermann function is computable in linear time.


翻译：我们提议详细证明 阿克曼函数的反向 可以用线性时间计算
0
下载
关闭预览

相关内容

ICLR 2021杰出论文奖出炉，8篇论文上榜！
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
因果图，Causal Graphs，52页ppt
因果图，Causal Graphs，52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月12日
【ML课程】多变量微积分（Multivariable Calculus），加州大学伯克利分校| Prof. Denis Auroux
【ML课程】多变量微积分（Multivariable Calculus），加州大学伯克利分校| Prof. Denis Auroux
专知会员服务
9+阅读 · 2020年1月7日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Yoshua Bengio，使算法知道“为什么”
Yoshua Bengio，使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Deterministic Min-cut in Poly-logarithmic Max-flows
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月3日
The Secrecy Gain of Formally Unimodular Lattices on the Gaussian Wiretap Channel
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Minimax Optimization: The Case of Convex-Submodular
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月1日
Property-Directed Reachability as Abstract Interpretation in the Monotone Theory
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月30日
A spline-based spatial impulse response simulator
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Parabolic Approximation Line Search for DNNs
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
On the complexity of binary polynomial optimization over acyclic hypergraphs
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Shortest Beer Path Queries in Outerplanar Graphs
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Embedding-based Retrieval in Facebook Search
Arxiv
12+阅读 · 2020年6月20日
The Search Problem in Mixture Models
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
线性的
泛函
相关VIP内容
ICLR 2021杰出论文奖出炉，8篇论文上榜！
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
因果图，Causal Graphs，52页ppt
因果图，Causal Graphs，52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月12日
【ML课程】多变量微积分（Multivariable Calculus），加州大学伯克利分校| Prof. Denis Auroux
【ML课程】多变量微积分（Multivariable Calculus），加州大学伯克利分校| Prof. Denis Auroux
专知会员服务
9+阅读 · 2020年1月7日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Yoshua Bengio，使算法知道“为什么”
Yoshua Bengio，使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Disentangled的假设的探讨
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Deterministic Min-cut in Poly-logarithmic Max-flows
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月3日
The Secrecy Gain of Formally Unimodular Lattices on the Gaussian Wiretap Channel
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Minimax Optimization: The Case of Convex-Submodular
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月1日
Property-Directed Reachability as Abstract Interpretation in the Monotone Theory
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月30日
A spline-based spatial impulse response simulator
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Parabolic Approximation Line Search for DNNs
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
On the complexity of binary polynomial optimization over acyclic hypergraphs
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Shortest Beer Path Queries in Outerplanar Graphs
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Embedding-based Retrieval in Facebook Search
Arxiv
12+阅读 · 2020年6月20日
The Search Problem in Mixture Models
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top