Кузовной ремонт автомобиля

 Покраска в камере, полировка

 Автозапчасти на заказ

Двигатель первой комплектности что это


Для автомобилей и агрегатов установлены первая и вторая комплектности.

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 4Следующая ⇒

Автомобиль первой комплектности – это автомобиль, со всеми составными частями включая запасные колеса.

Автомобиль второй комплектности – сдают в капитальный ремонт без платформы, металлического кузова, и специального оборудования.

Двигатель первой комплектности это двигатель в сборе со всеми составными частями, установленными на нем, включая сцепление, компрессор, вентилятор, насос гидроусилителя рулевого управления, топливную аппаратуру, приборы системы охлаждения и смазочной системы, воздухоочиститель, электрооборудования.

Двигатель второй комплектности – это двигатель в сборе со сцеплением.

 

-Для грузовых автомобилей и их агрегатов установлены первая и вторая комплектности.

-Для автобусов и легковых автомобилей только первая.

-Силовых агрегатов – первая.

-Для дизельных двигателей – первая,

-Для карбюраторных двигателей первая и вторая.

В КР не принимаются – грузовые автомобили, если их кабины и рамы подлежат списанию. Автобусы и легковые автомобили, если их кузова не могут быть восстановлены. Агрегаты и узлы, у которых базовые или основные детали подлежат списанию.

Авто и агрегаты должны быть: очищены от грязи и не должны иметь деталей, которые отремонтированы способами, исключающими возможность последующего ремонта. Все сборочные единицы детали и приборы должны быть закреплены на машине в соответствии с конструкцией.

Техническое состояние автомобилей сдаваемых в КР – должно обеспечить, как правило, возможность запуска двигателя и испытание пробегом до 3 км.

Автомобили, имеющие повреждения аварийного характера или неисправности при которых запуск двигателя и движение невозможно, или может повлечь дальнейшее разрушение деталей, сдается в КР не на ходу.

Сборочные единицы, сдаваемые в ремонт, должны иметь справку, подтверждающую необходимость КР, составленную заказчиком. Двигатель и другие агрегаты должны быть укомплектованы деталями, предусмотренными конструкцией. Допускается отсутствие на двигателе и сборочных единицах отдельных крепежных деталей.

Двигатели и их сборочные единицы не должны иметь деталей, отремонтированных таким способом, исключающих их дальнейшее использование. Они должны быть очищены и вымыты, смазка и вода слиты. Все отверстия, через которые могут проникнуть атмосферные осадки и грязь должны быть закрыты крышками или пробками- заглушками.

Тара и транспортные средства, применяемые для перевозки двигателя и агрегатов должны обеспечивать их сохранность. К каждому двигателю и отдельно сдаваемому топливному насосу прилагается паспорт и справка.

Поступающие в ремонт автомобили и их составные части называют ремонтным фондом.

4.3 Приемка автомобилей и агрегатов в ремонт.

Прием ремонтного фонда производятся представителями ремонтного предприятия, которые проверяет его комплексность и соответствие техническим требованиям. Предприятие, эксплуатирующее авто (заказчик) направляет в ремонт авто и агрегаты, руководствуясь существующими положениями ГОСТов и руководством на КР, а представители АРП принимают их на основании тех же положений.

Техническое состояние агрегатов осуществляется на контрольно-измерительных стендах (диагностирование). Составляется заключение о техническом состоянии автомобиля или агрегата с указанием места, вида и причин дефектов.

Процесс приемки автомобиля в КР состоит из следующих стадий:

Предварительный технический осмотр и выявление комплектности.

Наружная мойка, окончательный технический осмотр, с правом вскрывать любую сборочную единицу.

Составляется приемо-сдаточный акт по установленной форме в трех экземплярах. В акте отмечается техническое состояние и комплектность. Акт подписывается представителями от АРП и от заказчика. Первый и третий экземпляр остаются на ремонтном предприятии, а второй выдаётся заказчику.

Если машина или сборочная единица не отвечает техническим требованиям на приемку, то она в капитальный ремонт не принимается, но может быть принята на восстановительный ремонт.

Принятые в ремонт автомобили и агрегаты отправляются в склад ремонтного фонда, где хранятся до поступления в ремонт. Рем. фонд можно хранить под навесами, на площадках с твердым покрытием (автомобили) или на складах, (агрегаты) оборудованных стеллажами, подъёмными механизмами, средствами транспортировки.

Топливную аппаратуру и электрооборудование хранят в отдельных, закрытых, вентилируемых помещениях. Не допускается совместное хранение топливной аппаратуры, электрооборудования и веществ, вызывающих коррозию.

 

Сортировка деталей и дефектация деталей.

Дефектация деталей проводится с целью определения их технического состояния и сортировки в соответствии с техническими условиями. В результате дефектации все детали разделяют на три группы

-годные для дальнейшего использования,

-подлежащие восстановлению

 -негодные, брак.

 Результаты дефектации и сортировки фиксируются путём маркировки деталей краской.

Зеленой краской отмечают годные детали, которые отправляют на комплектовочный склад.

Красной краской - негодные, которые транспортируются на склад утиля.

Желтой краской детали требующие восстановления.

Для последних, при маршрутной технологии ремонта, устанавливается номер маршрута, после чего они направляются на склад деталей ожидающих ремонта.

В целях экономии времени на дефектации следует контролировать только те дефекты по которым деталь относят к группе негодных. К таким дефектам относят сквозные внутренние трещины блока цилиндров, трещины в блоках и картерах выходящие на посадочные поверхности или ребра жесткости или пробоины которые превышают оговоренные в технических условиях.

Основным документом, которым руководствуются при дефектации и сортировке деталей, являются технические требования на дефектацию, составляемые в виде карт на деталь каждого наименования.

Они содержат;

-наименование,

-номер детали по каталогу,

-ее материал и твердость поверхностей,

-перечень возможных дефектов

-эскиз детали с указанием мест расположения дефектов,

-способы их выявления и необходимый для этого инструмент,

-номинальные размеры детали по рабочему чертежу,

-допустимые без ремонта размеры и в ряде случаев предельные размеры,

-рекомендации по устранению дефектов.

Результаты контроля и сортировки де­талей заносятся в дефектовочные ве­домости. Статистическая обработка указанных ведомостей позволяет оп­ределить необходимые для целей пла­нирования работы и обеспечения за­пасными частями авторемонтного предприятия. Для учета ввелены показатели — коэффи­ циенты годности (Кг),восстановления (Кв) и сменности (Ксм),показывающие соответственно, какая часть деталей данного наименования может быть ис­пользована при ремонте повторно без восстановления, какая часть подлежит восстановлению и какая часть подле­жит замене. Численно их значения оп­ределяются по следующим зависимо­стям:

      Кг = nr / N ; Кв = nB / N ; KC = n см / N ,  (9.1)

где n г , n в , n см— соответственно число год­ных, требующих восста­новления и негодных де­талей в выборке;

N— число деталей выборки (обычно N > 100 шт. каж­дого наименования дета­лей).

Полученные коэффициенты ис­пользуют при планировании восста­новления деталей.

                                                                           

Комплектование деталей.

 

Комплектование предшествует сборке. Оно выполняется с целью обес­печения ритмичной работы постов сборки. При этом детали накаплива­ются в комплектовочном отделении, поступая в него из:

- дефектовочного от­деления,

- со склада запасных частей,

- из отделений цеха восстановления и изготовления деталей.

В процессе комплектования выпол­няют следующий комплекс работ:

-накопление, учет и хранение дета­ лей, сборочных единиц и комплектую­ щих деталей;

-накопление оперативной информа­ ции о недостающих деталях, сбороч­ ных единиц, комплектующих изделий;

-подбор сопряженных деталей по ремонтным размерам, размерным и массовым группам;

-подбор и подгонка деталей в от­ дельных соединениях;

-подбор составных частей сборочно­ го комплекта по номенклатуре и коли­ честву;

-доставка сборочных комплектов к постам сборки до начала выполнения сборочных работ.

Наиболее ответственной задачей комплектования является подбор де­талей по размерам с целью обеспече­ния требуемой точности сборки, т. е. точности заданного характера сопря­жений (зазоры, натяги) и взаимного расположения деталей и их поверхностей. В ремонтной практике применя­ют три способа подбора деталей в ком­плекты:

- штучный,

- групповой

- сме­ шанный.

Штучный метод применяется на мелких ремонтных предприятиях с большой номенклатурой автомобилей. Характеризуется он большими затра­тами времени на комплектацию.

При групповой комплектации допуски раз­меров двух сопрягаемых деталей раз­бивают на несколько интервалов, а де­тали сортируют в соответствии с этими интервалами на размерные группы, маркируя их цифрами, буквами или красками. Групповую комплектацию применяют для подбора ответствен­ных деталей, таких как гильзы, порш­ни, плунжерные пары и др.

При сме­шанной комплектации используют оба способа. Ответственные детали комп­лектуют групповым, а менее ответст­венные штучным способом.

Комплектация часто сопровожда­ется слесарно-подгоночными операци­ями (опиловкой, зачисткой, притиркой и др.).

Крупногабаритные и нетранс­портабельные детали и узлы (блок ци­линдров, картеры, детали кабины, ку­зова) доставляют на посты сборки, минуя комплектовочное отделение.

На каждую деталь в комплектовоч­ном отделении заполняют карточку, в которой указывают номер стеллажа, шифр ячейки, сменный приход-расход  и остаток деталей. На каждое комп­лектуемое изделие заполняют комп­лектовочную карту (ГОСТ 3.1105 — 84), в которой указывают номера цеха,

участка, рабочего места, обозначения деталей и сборочных единиц, материа­лов и комплектующих изделий и др. Кодированная запись указанной ин­формации позволяет применять вычис­лительную технику при ее обработке.

Рабочие места в комплектовочном отделении специализируются по наи­менованиям узлов и агрегатов.

 

Методы обеспечения точности сборки

Автомобили и агрегаты, собранные из отдельных деталей, хорошо работа­ют в том случае, если каждая деталь в них будет занимать заданное ей место относительно других деталей. Пра­вильное положение деталей и их по­верхностей и осей относительно дру­гих деталей в изделии нормируется расчетом размерных цепей.

Основные термины, обозначения и определения размерных цепей установлены ГОСТ 16319—80, а методы расчета цепей — ГОСТ 16320—80. При расчете размерных цепей могут решаться прямая и обратная задачи. В первом случае по установленным требованиям к замыкающему звену определяются номинальные размеры, допуски, координаты середин полей допусков и предельные отклонения всех составляющих размерную цепь звеньев. При решении обратной задачи по значениям номинальных размеров, допусков, координат середин их полей, предельных отклонений составляющих звеньев определяются те же характеристики замыкающего звена либо при необходимости вычислить погрешность замыкающего звена устанавливаются поле рассеяния, координаты его середины или границы отклонений замыкающего звена на основании аналогичных данных для составляющих звеньев. Решением обратной задачи проверяется правильность решения прямой задачи.

Размерная цепь представляет со­ бой замкнутый контур взаимосвязан­ ных размеров, обусловливающих их численные значения и допуски. Раз­ мерная цепь состоит из составляющих, замыкающего (исходного) и других ви­ дов звеньев.

Составляющее звено — звено раз­ мерной цепи, изменение которого вы­ зывает изменение замыкающего (ис­ ходного) звена. Составляющие звенья линейных размерных цепей обознача­ются прописными буквами русского алфавита с цифровыми индексами (на­ пример, А 1,А2или Б1, Б2и т. д.).

Замыкающее (исходное) звено — звено, получаемое в цепи последним в результате решения поставленной за­ дачи при изготовлении или ремонте (или возникающее в результате поста­новки задачи при проектировании из­делия). Оно обозначается той же бук­ вой алфавита, что и составляющие звенья с индексом ∆ (например, А или Б и т. д.).

По характеру воздействия на за­мыкающее звено составляющие звенья подразделяются на увеличива­ ющие и уменьшающие. К увеличиваю­щим относятся звенья, с увеличением которых замыкающее звено увеличивается, а к уменьшающим — звенья, с увеличением которых замыкающее звено уменьшается. Некоторые сбо­рочные размерные цепи содержат ком­ пенсирующее звено.

Компенсирующее звено — звено, изменением размера которого достига­ ется требуемая точность замыкающе­ го звена. Компенсирующее звено обоз­ начается той же буквой алфавита с соответствующим цифровым индек­сом и буквой "к" (например, А, А). По расположению звеньев различают линейные, плоскостные и пространст­венные размерные цепи. Наиболее широкое распространение имеют ли­нейные цепи, у которых все звенья, входящие в размерную цепь, парал­лельны друг другу и связаны линейной зависимостью.

Требуемая точность замыкающего звена той или иной размерной цепи при сборке достигается следующими методами:

-полной взаимозаменяемости, при котором точность замыкающего звена обеспечивается включением в размер­ ную цепь звена без подбора, выбора или изменения его размеров;

-неполной взаимозаменяемости, при котором точность замыкающего звена достигается не у всех соедине­ний, а у обусловленной их части при включении в размерную цепь любого звена без подбора, выбора или измене­ ния его размеров;

-групповой взаимозаменяемости, при котором точность замыкающего звена обеспечивается включением в размерную цепь звеньев, принадлежа­ щих к одной из размерных групп, на которые звенья предварительно рас­ сортированы;

- пригонки , при котором точ­ ность замыкающего звена достигается изменением размеров компенсирую­ щего звена путем снятия слоя металла;

- регулирования , при котором точность замыкающего звена достигается изме­ нением размеров компенсирующего звена без снятия слоя металла.

Сборочные размерные цепи, у ко­торых точность замыкающего звена обеспечивается методом полной взаимозаменяемости, должны рассчиты­ваться по методу максимума-миниму­ма, а цепи, у которых точность замы­кающего звена достигается методом неполной взаимозаменяемости — ве­роятностным методом.

ПАЙКА МЕТАЛЛОВ

Пайка – процесс получения неразъемного соединения металла, находящегося в твердом состоянии, при помощи расплавленного металла или сплава, имеющего температуру плавления ниже, чем соединяемые металлы.

При ремонте автомобиля пайку используют для устранения трещин и пробоин в радиаторе, топливных и масляных баках, трубопроводах, приборов электрооборудования и т.д.

Пайка имеет следующие преимущества:

+ простота технологического процесса, применяемого оборудования.

+ сохранение точной формы, размеров, химического состава деталей.

+ возможность соединения деталей, изготовленных из разнородных металлов.

+ достаточно высокая прочность соединения деталей.

+ низкая себестоимость восстановления деталей.

Основной недостаток – некоторое снижение прочности соединения деталей по сравнению со сваркой.

Легкоплавкие припои представляют собой сплавы цветных металлов. Наибольшее применение получили оловянно-свинцовые припои (ПОС): ПОС-18, ПОС-30, ПОС-40, ПОС-50 (цифры – содержание олова). Эти припои применяются для восстановления деталей, работающих при высоких температурах и небольших нагрузках (радиатор, топливный бак, электрические провода).

Тугоплавкие припои представляют собой чистые цветные металлы и их сплавы. Медно-цинковые припои марок ПМЦ-54, ПМЦ-48 (цифры указывают процентное содержание меди в припое) применяют для пайки меди, бронзы, латуни и других металлов. Лучшие тугоплавкие припои – серебряно-медно-цинковые ПСр10, ПСр25, ПСр12М (цифра указывает %-ное содержание серебра в припое). Эти припои позволяют получать высокопрочные и пластичные соединения, но очень дорогие.

 




python - Что такое принцип полноты типа?

Переполнение стека
  1. Товары
  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека Публичные вопросы и ответы
  2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
  3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
  4. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  5. Талант Нанимать технический талант
  6. реклама Связаться с разработчиками по всему миру

Загрузка…

.

NP-Комплектность

NP-Комплектность
До сих пор мы видели много хороших новостей: такая-то проблема может быть решена быстро (в течение близкого к линейному времени или, по крайней мере, времени, которое некоторая небольшая полиномиальная функция от размера ввода).

NP-полнота - это форма плохой новости: свидетельство того, что многие важные проблемы не могут быть решены быстро.

Почему мы должны заботиться?

Эти NP-полные проблемы действительно возникают постоянно. Знающий они трудно позволяют вам прекратить биться головой о стену, пытаясь решить их и сделать что-то лучше:

  • Используйте эвристику.Если вы не можете быстро решить проблему с хорошее худшее время, может быть, вы можете придумать метод для решение разумной части общих дел.
  • Решите проблему примерно, а не точно. Полно время, когда можно придумать быстро доказуемый алгоритм, это не решает проблему точно, но предлагает решение Вы можете доказать, что это близко к праву.
  • В любом случае используйте экспоненциальное временное решение. Если вам действительно нужно решить проблему точно, вы можете приступить к написанию алгоритм экспоненциального времени и перестать беспокоиться о поиске лучшего решение.
  • Выберите лучшую абстракцию. NP-полная абстрактная задача вы пытаетесь решить предположительно происходит от игнорирования некоторых из казалось бы, неважные детали более сложного реального мира проблема. Возможно, некоторые из этих деталей не следует игнорировать, и сделайте разницу между тем, что вы можете и не можете решить.

Классификация проблем

Предмет теории вычислительной сложности посвящен классифицировать проблемы по тому, насколько они трудны.Много разные классификации; некоторые из наиболее распространенных и полезных последующий. (Один технический момент: все они действительно определены с точки зрения проблем «да» или «нет» - существует ли определенная структура а не как мне найти структуру.)
  • P . Проблемы, которые можно решить за полиномиальное время. ("П" обозначает полином.) Эти проблемы сформировали основные Материал этого курса.
  • НП . Это означает «недетерминированное полиномиальное время» где недетерминированный это просто причудливый способ говорить о угадывая решение.Проблема в NP, если вы можете быстро (в полиномиальное время) проверить правильность решения (без беспокоиться о том, как трудно будет найти решение). Проблемы в NP все еще относительно легко: если бы мы только могли угадать Решение, мы могли бы затем быстро проверить его.

NP не означает "неполиномиальный" . Много классы сложности, которые намного сложнее, чем NP.

  • PSPACE . Проблемы, которые можно решить с помощью разумного объем памяти (снова определен формально как многочлен в размер ввода) независимо от того, сколько времени решение принимает.
  • EXPTIME . Проблемы, которые можно решить в геометрической прогрессии время. Этот класс содержит большинство проблем, с которыми вы можете столкнуться, включая все в предыдущих трех классах. Может быть Удивительно, что этот класс не все включено: есть проблемы для которых лучшие алгоритмы берут даже больше, чем экспоненциальный время.
  • Нерешительно . Для некоторых проблем мы можем доказать, что там нет алгоритма, который всегда решает их, независимо от того, сколько времени или пространство разрешено.Одно очень неинформативное доказательство этого основано на тот факт, что существует столько же проблем, сколько реальных чисел, и только столько программ, сколько есть целых чисел, поэтому нет достаточно программ, чтобы решить все проблемы. Но мы также можем определить явные и полезные проблемы, которые не могут быть решены.
Хотя определены теоретически, многие из этих классов имеют Практические последствия. Например, P очень хорошее приближение к классу проблем, которые могут быть быстро решены на практике - обычно, если это правда, мы можем доказать полиномиальное время наихудшего случая и, наоборот, полиномиальные временные границы, которые мы можем доказать, обычно достаточно мал, чтобы соответствующие алгоритмы действительно практично.Теория NP-полноты связана с различием между первыми двумя классами, P и NP.

Примеры задач в разных классах

Пример 1: Длинные простые пути .

Простой путь на графике - это просто один без повторения ребра или вершины. Описать проблему нахождения длинных путей в С точки зрения теории сложности, мы должны формализовать это как да или нет вопрос: учитывая граф G, вершины s и t и число k, делает существует простой путь от s до t по крайней мере с k ребрами? Решение этой проблемы будет состоять из такого пути.

Почему это в NP? Если вам дали путь, вы можете быстро посмотреть на это и сложить длину, дважды проверяя, что это действительно путь длиной не менее k. Все это можно сделать за линейное время, поэтому, безусловно, это можно сделать за полиномиальное время.

Однако мы не знаем, есть ли эта проблема в P; У меня нет сказал вам хороший способ найти такой путь (со временем полином в м, п и к). И на самом деле эта проблема является NP-полной, поэтому мы считаю, что такого алгоритма не существует.m подмножеств ребер и проверьте, решает ли любое из них проблема. Но, насколько мы знаем, нет алгоритма, который работает в полиномиальное время

Пример 2: Криптография .

Предположим, у нас есть функция шифрования, например,

 код = RSA (ключ, текст) 
Шифрование "RSA" работает путем выполнения некоторого простого целого числа арифметика о коде и ключе, который состоит из пары (p, q) больших простых чисел. Можно выполнить шифрование только зная продукт pq; но для расшифровки кода вам нужно знать другой продукт, (р-1) (д-1).

Стандартным допущением в криптографии является «известный открытый текст». атака ": у нас есть код для некоторого сообщения, и мы знаем (или можем угадайте) текст этого сообщения. Мы хотим использовать эту информацию для найти ключ, чтобы мы могли расшифровать другие сообщения, отправленные с помощью тот же ключ.

Формализовано как проблема NP, мы просто хотим найти ключ для какой код = RSA (ключ, текст). Если вам дали ключ, вы можете проверить его по делать шифрование самостоятельно, так что это в NP.

Сложный вопрос: как найти ключ? Для кода в будь сильным, мы надеемся, что невозможно сделать намного лучше, чем скотина принудительный поиск.

Другое распространенное использование RSA включает «криптографию с открытым ключом»: пользователь системы публикует продукт pq, но не публикует p, q или (p-1) (q-1). Таким образом, каждый может отправить сообщение этому пользователю используя шифрование RSA, но только пользователь может расшифровать его. Нарушение этой схемы также можно рассматривать как другой NP проблема: учитывая составное число pq, найти факторизацию в меньшие числа.

Можно быстро проверить факторизацию (просто умножьте факторы снова вместе), так что проблема в NP.Нахождение факторизация кажется сложной, и мы думаем, что P. Однако есть убедительные доказательства того, что он не является NP-полным либо; похоже, один из (очень редких) примеров проблем между P и NP-завершить по сложности.

Пример 3: Шахматы .

Недавно мы видели в новостях матч между мировыми шахматами чемпион Гари Каспаров и очень быстрый шахматный компьютер Deep Blue. Компьютер проиграл матч, но выиграл одну игру и связал другие.

Что участвует в шахматном программировании? По существу последовательности возможных ходов из дерева: у первого игрока есть выбор из 20 различные ходы (большинство из которых не очень хорошо), после каждого из у которого у второго игрока есть выбор из множества ответов и так далее. Программы игры в шахматы работают, обходя это дерево, находя, что возможные последствия будут иметь каждый отдельный шаг.

Дерево ходов не очень глубокое - типичная игра в шахматы последние 40 ходов, и редко можно достичь 200 ходов.поскольку каждый ход включает в себя шаг каждого игрока, максимум 400 позиции участвуют в большинстве игр. Если бы мы пересекли дерево шахмат позиции только на эту глубину, нам нужно только достаточно памяти, чтобы сохранить 400 позиций на одном пути за раз. Этого достаточно память легко доступна на самых маленьких компьютерах использовать.

Так что идеальная игра в шахматы - проблема в PSPACE. (На самом деле один должен быть более осторожным в определениях. Существует только конечное число позиций в шахматах, так что в принципе вы могли бы записать решение в постоянное время.Но эта константа будет очень большой. Обобщенные версии шахмат на больших досках в PSPACE.)

Причина, по которой этот метод глубокого поиска по дереву игр нельзя использовать в практика состоит в том, что дерево движений очень густое, так что даже хотя он не глубокий, он имеет огромное количество вершин. Мы не хватит места, если мы попытаемся пройти через него, но мы побежим вне времени, прежде чем мы пройдем хотя бы небольшую часть пути. Некоторые методы обрезки, особенно «альфа-бета-поиск», могут помочь уменьшить часть дерева, которая должна быть исследована, но не достаточно чтобы решить эту трудность.По этой причине актуальные шахматные программы вместо этого ищите только намного меньшую глубину (например, до 7 ходов), в этот момент у них недостаточно информации для оценки истинные последствия ходов и вынуждены угадывать, используя эвристические "функции оценки", которые измеряют простые величины например, общее количество оставшихся частей.

Пример 4: Узлы .

Если я дам вам трехмерный многоугольник (например, как последовательность координаты вершины утраиваются), есть ли способ скручивания и сгибать многоугольник, пока он не станет плоским? Либо это завязывают?

Существует алгоритм для решения этой проблемы, который очень сложный и не был должным образом проанализирован.Однако это работает по крайней мере экспоненциального времени.

Один из способов доказать, что некоторые полигоны не являются узлами, это найти набор треугольников, образующих поверхность с многоугольником как его граница. Однако это не всегда возможно (без добавив экспоненциально много новых вершин) и даже когда это возможно NP-завершено, чтобы найти эти треугольники.

Есть также некоторые эвристики, основанные на найти неевклидову геометрию для пространства вне узел, который работает очень хорошо для многих узлов, но не известен работа для всех узлов.Так что это один из редких примеров проблема, которая часто может быть эффективно решена на практике даже хотя это теоретически не известно, чтобы быть в P.

Некоторые связанные проблемы в более высоких измерениях (это четырехмерная поверхность, эквивалентная четырехмерной сфере) доказуемо неразрешимы.

Пример 5: проблема остановки .

Предположим, вы работаете в лаборатории для класса программирования, есть написал свою программу, и начни ее запускать. Через пять минут все еще идетОзначает ли это, что это в бесконечном цикле, или это просто медленно?

Было бы удобно, если бы ваш компилятор мог сказать вам, что ваш Программа имеет бесконечный цикл. Однако это неразрешимо проблема: нет программы, которая всегда будет правильно определять бесконечные петли.

Некоторые люди использовали эту идею в качестве доказательства того, что люди по своей сути умнее, чем компьютеры, так как это показывает, что есть проблемы, которые компьютеры не могут решить. Однако мне не ясно, что люди могут решить их либо.Вот пример:

 основной() { int x = 3; для (;;) { для (int a = 1; a <= x; a ++) для (int b = 1; b <= x; b ++) для (int c = 1; c <= x; c ++) для (int i = 3; i <= x; i ++) if (pow (a, i) + pow (b, i) == pow (c, i)) выход; х ++; } } 
Эта программа ищет решения последней теоремы Ферма. Имеет ли это остановить? (Вы можете предположить, что я использую целое число с множественной точностью пакет вместо встроенных целых чисел, так что не беспокойтесь о арифметические переполнения осложнения.) Чтобы иметь возможность ответить на это, вы должны понимать недавнее доказательство последней теоремы Ферма. Там Есть много подобных проблем, для которых нет никаких доказательств, поэтому мы не знают, останавливаются ли соответствующие программы.

Проблемы теории сложности

Самая известная открытая проблема теоретической науки заключается в том, является ли P = NP. Другими словами, если всегда легко проверить решение, следует также будет легко найти решение?

У нас нет оснований полагать, что это должно быть правдой, поэтому большинство теоретиков ожидают, что это неверно.Но мы также нет доказательств ...

Итак, у нас есть эта хорошая конструкция классов сложности P и NP но мы даже не можем сказать, что есть одна проблема в NP, а не в P. Так что же хорошего в теории, если она не может сказать нам, как трудно конкретную проблему решить?

NP-полнота

Теория NP-полноты является решением практической проблема применения теории сложности к отдельным задачам. NP-полные задачи определены в точном смысле как самые сложные проблемы в П.Хотя мы не знаем, есть ли проблема в NP, которая не в P, мы можем указать на NP-полный проблема и сказать, что если есть какие-то серьезные проблемы в NP, то Проблемы - одна из самых сложных.

(И наоборот, если все в NP легко, эти проблемы легко. Таким образом, NP-полнота может рассматриваться как способ создания большой P = NP вопрос, эквивалентный меньшим вопросам о твердость отдельных проблем.)

Итак, если мы считаем, что P и NP неравны, и мы докажем, что какая-то проблема является NP-полной, мы должны верить, что она не имеет быстрый алгоритм.

По неизвестным причинам, большинство проблем, которые мы рассмотрели в повороте NP либо быть в P или NP-полной. Так что теория NP-полнота оказывается хорошим способом показать, что проблема, вероятно, будет сложной, потому что это относится ко многим проблемы. Но есть проблемы, которые есть в NP, неизвестно, что в P и вряд ли будет NP-завершенным; например взлом кода пример, который я привел ранее.

Сокращение

Формально NP-полнота определяется в терминах «сокращения», которое это просто сложный способ сказать, что одна проблема легче, чем другой.

Мы говорим, что A легче, чем B, и пишем A

Тогда, если A

Так что «проще» в этом контексте означает, что если одна проблема может быть решается за полиномиальное время, так же как и другие. Это возможно для алгоритмы для A быть медленнее, чем для B, даже если A < Б.

В качестве примера рассмотрим задачу о гамильтоновом цикле. Делает у данного графа есть цикл, посещающий каждую вершину ровно один раз? Вот решение, используя самый длинный путь в качестве подпрограммы:

 для каждого ребра (u, v) из G если есть простой путь длины n-1 от u до v возвращаем да // путь + ребро образуют цикл возврат нет 
Этот алгоритм делает m вызовов подпрограммы с самым длинным путем, и делает O (m) работает вне этих вызовов подпрограмм, так что это показывает, что Гамильтонов цикл <самый длинный путь.(Это не показывает, что Гамильтонов цикл в P, потому что мы не знаем, как решить самый длинный путь, подзадачи быстро.)

В качестве второго примера рассмотрим проблему полиномиального времени, такую ​​как минимальное остовное дерево. Тогда для любой другой проблемы B, B < минимальное связующее дерево, поскольку существует быстрый алгоритм для минимума связующие деревья с использованием подпрограммы для B. (На самом деле нам не нужно вызовите подпрограмму, или мы можем вызвать ее и проигнорировать ее результаты.)

Теорема Кука

Теперь мы готовы формально определить NP-полноту.Мы говорим, что Задача A в NP является NP-полной, когда для любой другой задачи B в NP, B Это похоже на очень сильное определение. В конце концов, понятие сокращения, которое мы определили выше, похоже, подразумевает, что если B

Теорема: существует NP-полная проблема.

Докажем это на примере. Одна NP-полная проблема может быть найдена путем изменения проблемы остановки (которая без неразрешима).

Ограниченная остановка . Эта проблема принимает в качестве входа программа X и число K. Проблема состоит в том, чтобы найти данные, которые, когда задается в качестве входных данных для X, заставляет его остановиться не более K шаги.

Чтобы быть точным, это требует более тщательного определения: что на каком языке X написано? Что представляет собой один шаг? Также для технические причины K должны быть указаны в одинарной нотации , так что длина этой части входа K сама по себе довольно чем O (log K).

Для разумных способов заполнения деталей, это в NP: проверить правильность данных, просто смоделировать программу для K шаги. Это занимает многочлен времени в K и в длине программа. (Вот один момент, в котором мы должны быть осторожны: Программа не может выполнять необоснованные операции, такие как арифметика на очень большие целые числа, потому что тогда мы не сможем смоделируйте это достаточно быстро.)

Чтобы завершить доказательство того, что это NP-завершено, нам нужно показать что это сложнее, чем что-либо еще в NP.Предположим, у нас есть проблема А в нп. Это означает, что мы можем написать программу PA, которая тестирует решения A и останавливается в течение полиномиального времени p (n) с да или нет ответа в зависимости от того, является ли данное решение действительно решение данной проблемы. Затем мы можем легко сформировать модифицированный запрограммируйте PA ', чтобы войти в бесконечный цикл всякий раз, когда он остановится с нет ответа. Если бы мы могли решить ограниченную остановку, мы могли бы решить A путем передача PA 'и p (n) в качестве аргументов подпрограмме для ограниченного прекращение. Так что A <ограниченная остановка.Но этот аргумент работает на каждая проблема в NP, поэтому ограниченная остановка является NP-полной.

Как доказать NP-полноту на практике

Приведенное выше доказательство NP-полноты для ограниченной остановки отлично подходит для теория NP-полноты, но не помогает нам понять другие более абстрактные проблемы, такие как проблема цикла Гамильтона.

Большинство доказательств NP-полноты не похоже на приведенное выше; Это было бы слишком сложно доказать что-либо еще таким образом. Вместо, они основаны на наблюдении, что если A

В результате этого наблюдения, если A является NP-полным, B является в NP, и A

Так, например поскольку известно, что гамильтонов цикл является NP-полным, и Гамильтонов цикл <самый длинный путь, мы можем вывести этот самый длинный путь также NP-завершен.

Исходя из ограниченной задачи остановки, мы можем показать, что это сводится к проблеме моделирования цепей (мы знаем, что компьютеры могут быть построены из цепей, поэтому любая проблема, связанная с симулирующие компьютеры могут быть переведены на один о симуляции схемы). Таким образом, различные проблемы моделирования цепей являются NP-полными, в частности, Удовлетворенность, которая спрашивает, есть ли вход в булеву схему, которая приводит к тому, что его выход будет равен единице.

Схемы очень похожи на графики, так что оттуда это еще один легкий шаг к доказательству того, что многие графовые задачи являются NP-полными. Большинство эти доказательства основаны на создании гаджетов, , небольших подграфов этот акт (в контексте рассматриваемой проблемы графа) как булевы ворота и другие компоненты схем.

Есть много проблем, которые уже известны как NP-завершенные, и перечисленные в библии предмета:

Компьютеры и Intractibility:
Руководство по теории NP-полноты
Майкл Р.Garey and David S. Johnson
W. H. Freeman, 1979.
Если вы подозреваете, что проблема, на которую вы смотрите, является NP-полной, Первый шаг - это искать его у Гарея и Джонсона. Второй шаг чтобы найти как можно более похожую проблему в Garey and Johnson, и доказать сокращение, показывающее, что подобная проблема проще чем тот, который вы хотите решить. Если ни один из этих способов не работает, вы всегда можно вернуться к методам, описанным в остальной части этого класс, и попытаться найти эффективный алгоритм ...

ICS 161 - ДепартаментИнформация и информатика - UC Irvine
Последнее обновление:

,

Аналитический двигатель | Описание и факты

Analytical Engine , который обычно считается первым компьютером, разработанным и частично построенным английским изобретателем Чарльзом Бэббиджем в 19 веке (он работал над ним до своей смерти в 1871 году). Работая над механизмом различий, более простой вычислительной машиной, заказанной британским правительством, Бэббидж начал придумывать способы ее улучшения. Главным образом он думал об обобщении его операции, чтобы он мог выполнять другие виды вычислений.К тому времени, когда в 1833 году закончилось финансирование его Механизма различий, он задумал нечто гораздо более революционное: вычислительную машину общего назначения под названием Аналитический механизм.

Аналитический двигатель Часть (завершено в 1910 году) Аналитического двигателя Чарльза Бэббиджа. Только частично построенная во время смерти Бэббиджа в 1871 году, эта часть содержит «мельницу» (функционально аналогичную центральному процессору современного компьютера) и механизм печати. Музей науки Лондона

Британика Викторина

Компьютеры и технологии

Какой из этих продуктов не производится корпорацией Apple?

Аналитический двигатель должен был быть полностью автоматическим механическим цифровым компьютером общего назначения с программным управлением.Было бы в состоянии выполнить любой расчетный набор до него. Нет никаких доказательств того, что кто-либо до того, как Бэббидж когда-либо задумывал такое устройство, не говоря уже о том, чтобы пытаться его создать. Машина была разработана, чтобы состоять из четырех компонентов: мельница, магазин, считыватель и принтер. Эти компоненты являются основными компонентами каждого компьютера сегодня. Мельница была вычислительным устройством, аналогичным центральному процессору (ЦП) в современном компьютере; хранилище было местом хранения данных до обработки, точно аналогично памяти и хранилищу на современных компьютерах; и считыватель и принтер были устройствами ввода и вывода.

Как и в случае с «Разностным механизмом», проект был гораздо более сложным, чем что-либо ранее построенное. Магазин должен был быть достаточно большим, чтобы вместить 1000 50-значных номеров; это было больше, чем емкость любого компьютера, созданного до 1960 года. Машина должна была управляться паром и обслуживаться одним оператором. Возможности печати были также амбициозными, как и для механизма различий: Бэббидж хотел максимально автоматизировать процесс, вплоть до создания печатных таблиц чисел.

Считыватель был еще одной новой функцией аналитического движка. Данные (числа) должны были вводиться на перфокартах с использованием технологии считывания карт жаккардового станка. Инструкции также должны были быть введены на карточках, еще одна идея, взятая непосредственно у Жозефа-Мари Жаккарда. Использование карточек с инструкциями сделало бы его программируемым устройством и намного более гибким, чем любая существующая машина. (В 1843 году математик Ада Ловелас написала в своих заметках для перевода французской статьи об аналитическом механизме, как машина может быть использована для следования программе для вычисления чисел Бернулли.За это ее назвали первым программистом. Еще одним элементом программируемости была ее способность выполнять инструкции не в последовательном порядке. Он должен был иметь своего рода способность принимать решения в своей передаче условного управления, также известной как условное ветвление, благодаря чему он мог бы перейти к другой инструкции в зависимости от значения некоторых данных. Эта чрезвычайно мощная функция отсутствовала во многих ранних компьютерах 20-го века.

Получите эксклюзивный доступ к контенту из нашего первого издания 1768 года с вашей подпиской.Подпишитесь сегодня

По большинству определений, Analytical Engine был настоящим компьютером, как его понимали сегодня - или был бы, если бы у Бэббиджа больше не было проблем с реализацией. На самом деле создание его амбициозного проекта было сочтено невозможным, учитывая текущую технологию, и неспособность Бэббиджа сгенерировать обещанные математические таблицы с помощью механизма различий ослабила энтузиазм в отношении дальнейшего государственного финансирования. Действительно, британскому правительству было очевидно, что Бэббидж больше заинтересован в инновациях, чем в создании таблиц.

Тем не менее, аналитический движок Бэббиджа был чем-то новым под солнцем. Его самая революционная особенность заключалась в возможности изменить свою работу путем изменения инструкций на перфокартах. До этого прорыва все механические средства для расчетов были просто калькуляторами или, как механизм различий, прославленными калькуляторами. Аналитический движок, хотя на самом деле не завершенный, был первой машиной, которая заслуживала называться компьютером.


Смотрите также


avtovalik.ru © 2013-2020