空間複雜度
定義1:存在一組Deterministic Turing Machine M對於所有的輸入language會停住,M的space complexity可以用一個function f表達,f:[latex]N \rightarrow N[/latex], 而[latex]f(n)..
定義1:存在一組Deterministic Turing Machine M對於所有的輸入language會停住,M的space complexity可以用一個function f表達,f:[latex]N \rightarrow N[/latex], 而[latex]f(n)..
首先需要一個問題叫做布林公式(Boolean formula)會像:$$\phi = (\overline{x} \wedge y) \vee (x \wedge \overline{z})$$裡面的每一個符號稱作variable,每一個variable可以給0或1的值就像在做布..
通長在測量複雜度的時候會使用兩種分析方法:Worst-case analysisAverage-case analysis定義一個M是Deterministic Turing Machine並且會根據輸入決定停止規範M的執行時間或者時間複雜度可以表示成一個function…
讓Turing Machine擁有多組tape
[latex]\delta: Q \times \Gamma^{k} \rightarrow Q \times \Gamma^{k} \times {L, R}^{k}, k[/latex]: tapes的數量…
圖靈機是由Alan Turing在1936年提出的概念,現今世界上所有的計算機不管是多複雜的架構都可以使用圖靈機的概念設計出來,其主要核心精神如下圖
我們在消息理論測量一段資訊所包含的資訊量其中一種會使用Entropy來計算。讓X作為一個discrete R.V. 並且表示成P(X)可以視作:$$H_{b}(X) = -\sum_{x \in \mathbb{X}} P(x) \cdot log_{b}P(x) = \mathbb{E}[-log_{b}P(X)] = \mathbb{E}{p} [log_{b}\frac{1}{P(x)}]$$
測量一組資訊的方法有好幾種,例如像是使用entropy, mutual information, relative entropy等等方法,另外需要了解這些方法之間的交互作用。
mutual information用來測量兩個random variables之間的關係,主要是有多少資訊量被傳輸過去。其中一個random variable會告訴我有多少資訊量從另一個random variable傳過來。
對於防火牆很重要的功能之一就是透過policy去控管使用者或外部存取者的連線控制,若使用者有不當的連線行為,也能夠透過防火牆的log查看到紀錄,而存取控管限制使用者不能夠連線哪種類型的網站,或者封鎖特定服務都可以透過policy來做控制。
在網路上我們不可能直接將內網的服務IP揭露出去,而防火牆就會提供網路位址轉譯成能夠對外的IP,一來是內網服務IP數量有限所以需要轉譯出去,二來是不想讓攻擊者知道內網服務的IP位址,故需要透過Network Address Translation(NAT)來轉址。