确定性算法 编辑
确定性算法是计算机算法的一类。如果以算法的每一步骤是否确定来分类，计算机算法可以分为确定性算法和非确定性算法。
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米勒-拉宾质数判定法是一种质数判定法则，利用随机化算法判断一个数是合数还是可能是素数。卡内基梅隆大学的计算机系教授盖瑞·米勒首先提出了基于广义黎曼猜想的确定性算法，由于广义黎曼猜想并没有被证明，其后由以色列耶路撒冷希伯来大学的迈克尔·拉宾教授作出修改，提出了不依赖于该假设的随机化算法。
多伊奇-乔萨算法是戴维·多伊奇和里查德·乔萨于1992年提出的一种确定性算法量子算法。1998年，理查德·克利夫、阿图尔·埃克特、基娅拉·马基亚韦洛与米凯莱·莫斯卡对其进行了改进。尽管该算法目前在现实中基本没有用途，但可以证明它比任何可能的确定性经典算法都快指数级，是最早提出的有此特性的量子算法之一。
随机抽样一致算法。它采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。
RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，而更多次的迭代会使这一概率增加。此RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。
随机抽样一致算法。它采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。
RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，而更多次的迭代会使这一概率增加。此RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。
随机抽样一致算法。它采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。
RANSAC是一个非确定性算法，在某种意义上说，它会产生一个在一定概率下合理的结果，而更多次的迭代会使这一概率增加。此RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。
米勒-拉宾质数判定法是一种质数判定法则，利用随机化算法判断一个数是合数还是可能是素数。卡内基梅隆大学的计算机系教授盖瑞·米勒首先提出了基于广义黎曼猜想的确定性算法，由于广义黎曼猜想并没有被证明，其后由以色列耶路撒冷希伯来大学的迈克尔·拉宾教授作出修改，提出了不依赖于该假设的随机化算法。
米勒-拉宾质数判定法是一种质数判定法则，利用随机化算法判断一个数是合数还是可能是素数。卡内基梅隆大学的计算机系教授盖瑞·米勒首先提出了基于广义黎曼猜想的确定性算法，由于广义黎曼猜想并没有被证明，其后由以色列耶路撒冷希伯来大学的迈克尔·拉宾教授作出修改，提出了不依赖于该假设的随机化算法。
米勒-拉宾质数判定法是一种质数判定法则，利用随机化算法判断一个数是合数还是可能是素数。卡内基梅隆大学的计算机系教授盖瑞·米勒首先提出了基于广义黎曼猜想的确定性算法，由于广义黎曼猜想并没有被证明，其后由以色列耶路撒冷希伯来大学的迈克尔·拉宾教授作出修改，提出了不依赖于该假设的随机化算法。
多伊奇-乔萨算法是戴维·多伊奇和里查德·乔萨于1992年提出的一种确定性算法量子算法。1998年，理查德·克利夫、阿图尔·埃克特、基娅拉·马基亚韦洛与米凯莱·莫斯卡对其进行了改进。尽管该算法目前在现实中基本没有用途，但可以证明它比任何可能的确定性经典算法都快指数级，是最早提出的有此特性的量子算法之一。