会员服务
Oracle · 数学 ·
2021 年 12 月 13 日
On Baker-Gill-Solovay Oracle Turing Machines and Relativization Barrier
翻译：贝克-吉尔-索洛维甲骨手图灵机器和相对障碍
Tianrong Lin
Tianrong Lin
from arxiv, To overcome the so-called "Relativization barrier". V3, Theorem 1 re-stated, feedbacks are welcome. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2110.06211, arXiv:2110.05942

This work analysis the so-called "Relativization Barrier" with respect to Baker-Gill-Solovay oracle Turing machine. We show that the {\it diagonalization} technique is a valid mathematical proof technique, but it has some prerequisites when referring to "Relativization barrier".


翻译：本文分析对贝克-吉勒-索洛维或塔灵机器的所谓“相对障碍” 。 我们证明“ 平方二亚化” 技术是一种有效的数学验证技术, 但是在提到“ 相对障碍” 时有一些先决条件。
0
下载
关闭预览

相关内容

甲骨文公司，全称甲骨文股份有限公司(甲骨文软件系统有限公司)，是全球最大的企业级软件公司，总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989年正式进入中国市场。2013年，甲骨文已超越 IBM ，成为继 Microsoft 后全球第二大软件公司。
【经典书】机器学习黑客秘笈(Machine Learning for Hackers)，322页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2021年2月8日
哥伦比亚大学最新《机器学习》课程，Fall-B 2020 (Machine Learning)
专知会员服务
38+阅读 · 2020年11月3日
【经典书】C语言傻瓜式入门（第二版），411页pdf
【经典书】C语言傻瓜式入门（第二版），411页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月16日
【干货书】真实机器学习，264页pdf，Real-World Machine Learning
【干货书】真实机器学习，264页pdf，Real-World Machine Learning
专知会员服务
113+阅读 · 2020年4月5日
【金融机器学习课程资料】Financial Machine Learning
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月24日
【剑桥大学】神经机器翻译综述论文，Neural Machine Translation: A Review，附88页pdf
【剑桥大学】神经机器翻译综述论文，Neural Machine Translation: A Review，附88页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2019年12月4日
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
8+阅读 · 2019年10月24日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17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
31+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【Awesome】最全的机器学习可解释性资料（machine-learning-interpretability）
【Awesome】最全的机器学习可解释性资料（machine-learning-interpretability）
专知
28+阅读 · 2019年3月1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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Windows操作系统全面兼容机器人操作系统ROS1和ROS2
Windows操作系统全面兼容机器人操作系统ROS1和ROS2
无人机
5+阅读 · 2018年10月4日
分布式TensorFlow入门指南
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Survivable Free Space Optical Mesh Network using High-Altitude Platforms
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月15日
Measurably Stronger Explanation Reliability via Model Canonization
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月14日
Minimax in Geodesic Metric Spaces: Sion's Theorem and Algorithms
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月13日
The Impact of Using Regression Models to Build Defect Classifiers
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月12日
Impact of Discretization Noise of the Dependent variable on Machine Learning Classifiers in Software Engineering
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月12日
Quantification and aggregation over concepts of the ontology
Quantification and aggregation over concepts of the ontology
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月12日
Posterior Consistency for Bayesian Relevance Vector Machines
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月11日
Relational Artificial Intelligence
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月4日
A Farewell to the Bias-Variance Tradeoff? An Overview of the Theory of Overparameterized Machine Learning
Arxiv
15+阅读 · 2021年9月6日
Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Machine Learning: An Introduction to Concepts and Methods
Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Machine Learning: An Introduction to Concepts and Methods
Arxiv
15+阅读 · 2020年4月3日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
Oracle
数学
相关VIP内容
【经典书】机器学习黑客秘笈(Machine Learning for Hackers)，322页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2021年2月8日
哥伦比亚大学最新《机器学习》课程，Fall-B 2020 (Machine Learning)
专知会员服务
38+阅读 · 2020年11月3日
【经典书】C语言傻瓜式入门（第二版），411页pdf
【经典书】C语言傻瓜式入门（第二版），411页pdf
专知会员服务
51+阅读 · 2020年8月16日
【干货书】真实机器学习，264页pdf，Real-World Machine Learning
【干货书】真实机器学习，264页pdf，Real-World Machine Learning
专知会员服务
113+阅读 · 2020年4月5日
【金融机器学习课程资料】Financial Machine Learning
专知会员服务
112+阅读 · 2019年12月24日
【剑桥大学】神经机器翻译综述论文，Neural Machine Translation: A Review，附88页pdf
【剑桥大学】神经机器翻译综述论文，Neural Machine Translation: A Review，附88页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2019年12月4日
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
Risk Sensitive Portfolio Optimization with Regime-Switching and Default Contagion，香港理工大学应用数学系余翔助理教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
8+阅读 · 2019年10月24日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17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
31+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【Awesome】最全的机器学习可解释性资料（machine-learning-interpretability）
【Awesome】最全的机器学习可解释性资料（machine-learning-interpretability）
专知
28+阅读 · 2019年3月1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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Windows操作系统全面兼容机器人操作系统ROS1和ROS2
Windows操作系统全面兼容机器人操作系统ROS1和ROS2
无人机
5+阅读 · 2018年10月4日
分布式TensorFlow入门指南
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
相关论文
Survivable Free Space Optical Mesh Network using High-Altitude Platforms
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月15日
Measurably Stronger Explanation Reliability via Model Canonization
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月14日
Minimax in Geodesic Metric Spaces: Sion's Theorem and Algorithms
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月13日
The Impact of Using Regression Models to Build Defect Classifiers
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月12日
Impact of Discretization Noise of the Dependent variable on Machine Learning Classifiers in Software Engineering
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月12日
Quantification and aggregation over concepts of the ontology
Quantification and aggregation over concepts of the ontology
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月12日
Posterior Consistency for Bayesian Relevance Vector Machines
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月11日
Relational Artificial Intelligence
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月4日
A Farewell to the Bias-Variance Tradeoff? An Overview of the Theory of Overparameterized Machine Learning
Arxiv
15+阅读 · 2021年9月6日
Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Machine Learning: An Introduction to Concepts and Methods
Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Machine Learning: An Introduction to Concepts and Methods
Arxiv
15+阅读 · 2020年4月3日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top