Non-Determinism

비결정성 (Non-determinism) 알고리즘이나 시스템에서 동일한 입력에 대해 매번 다른 과정을 거쳐 다른 결과를 도출할 수 있는 특성 특징 다중 선택: 각 단계에서 여러 가능한 다음 단계 중 하나를 임의로 선택할 수 있다. 병렬 처리: 여러 가능한 경로를 동시에 탐색할 수 있는 개념적 모델을 제공한다. 결정성과의 차이: 결정성 알고리즘은 각 단계에서 다음 단계가 유일하게 결정되는 반면, 비결정성 알고리즘은 그렇지 않다. 비결정성 알고리즘 비결정성 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 실행 경로의 다양성: 동일한 입력에 대해 여러 가능한 실행 경로가 존재한다. 비결정도: 각 단계에서 선택 가능한 다음 단계의 최대 개수를 비결정도라고 한다. 계산 능력: 비결정성 알고리즘과 결정성 알고리즘의 계산 능력은 동일하다. 응용 NP 문제: 비결정성 알고리즘으로 다항식 시간 내에 해결 가능한 결정형 문제를 NP 문제라고 한다. 유한 오토마타: 비결정적 유한 오토마타(NFA)는 탐색과 백트래킹 기법을 통해 모든 가능한 선택을 시도한다. 탐색 및 백트래킹 알고리즘: 비결정성은 여러 가지 경우를 순차적으로 계산하며 최적값을 갱신하는 백트래킹 기법의 모델로 사용된다. 장점 간결한 표현: 복잡한 언어나 시스템을 비결정성을 통해 더 간결하게 정의할 수 있다. 논증 간소화: 비결정성을 통해 공식적인 논증을 간단히 할 수 있다. 모델링 유연성: 실제 세계의 불확실성이나 복잡성을 모델링하는 데 유용하다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 import random import threading # 결정적인 함수의 예 def deterministic_sum(a, b): return a + b # 항상 같은 입력에 대해 같은 결과 # 비결정적인 함수의 예 def non_deterministic_choice(options): return random.choice(options) # 매번 다른 결과가 나올 수 있음 # 비결정적인 멀티스레딩 예제 shared_counter = 0 lock = threading.Lock() def increment_counter(): global shared_counter current = shared_counter # 의도적으로 경쟁 조건을 만듦 threading.Thread(target=lambda: None).start() shared_counter = current + 1 def run_concurrent_increments(n): threads = [] for _ in range(n): t = threading.Thread(target=increment_counter) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() return shared_counter 다양한 상황에서 발생할 수 있다: ...

비결정성 (Non-determinism) 알고리즘이나 시스템에서 동일한 입력에 대해 매번 다른 과정을 거쳐 다른 결과를 도출할 수 있는 특성 특징 다중 선택: 각 단계에서 여러 가능한 다음 단계 중 하나를 임의로 선택할 수 있다. 병렬 처리: 여러 가능한 경로를 동시에 탐색할 수 있는 개념적 모델을 제공한다. 결정성과의 차이: 결정성 알고리즘은 각 단계에서 다음 단계가 유일하게 결정되는 반면, 비결정성 알고리즘은 그렇지 않다. 비결정성 알고리즘 비결정성 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 실행 경로의 다양성: 동일한 입력에 대해 여러 가능한 실행 경로가 존재한다. 비결정도: 각 단계에서 선택 가능한 다음 단계의 최대 개수를 비결정도라고 한다. 계산 능력: 비결정성 알고리즘과 결정성 알고리즘의 계산 능력은 동일하다. 응용 NP 문제: 비결정성 알고리즘으로 다항식 시간 내에 해결 가능한 결정형 문제를 NP 문제라고 한다. 유한 오토마타: 비결정적 유한 오토마타(NFA)는 탐색과 백트래킹 기법을 통해 모든 가능한 선택을 시도한다. 탐색 및 백트래킹 알고리즘: 비결정성은 여러 가지 경우를 순차적으로 계산하며 최적값을 갱신하는 백트래킹 기법의 모델로 사용된다. 장점 간결한 표현: 복잡한 언어나 시스템을 비결정성을 통해 더 간결하게 정의할 수 있다. 논증 간소화: 비결정성을 통해 공식적인 논증을 간단히 할 수 있다. 모델링 유연성: 실제 세계의 불확실성이나 복잡성을 모델링하는 데 유용하다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 import random import threading # 결정적인 함수의 예 def deterministic_sum(a, b): return a + b # 항상 같은 입력에 대해 같은 결과 # 비결정적인 함수의 예 def non_deterministic_choice(options): return random.choice(options) # 매번 다른 결과가 나올 수 있음 # 비결정적인 멀티스레딩 예제 shared_counter = 0 lock = threading.Lock() def increment_counter(): global shared_counter current = shared_counter # 의도적으로 경쟁 조건을 만듦 threading.Thread(target=lambda: None).start() shared_counter = current + 1 def run_concurrent_increments(n): threads = [] for _ in range(n): t = threading.Thread(target=increment_counter) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() return shared_counter 다양한 상황에서 발생할 수 있다: ...