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Cota superior asintótica

En análisis de algoritmos una cota superior asintótica es una función que sirve de cota superior de otra función cuando el argumento tiende a infinito. Usualmente se utiliza la notación O(g(x)) para referirse a las funciones acotadas superiormente por la función g(x).

Más formalmente se define:

<math>O(g(x)) = \left\{\begin{matrix} f(x) : \mbox{existen } c,x_0 \mbox{ constantes positivas tales que} \\ \forall x:x_0\le x: 0\le f(x)\le cg(x) \end{matrix}\right\}</math>

Una función f(x) pertenece a O(g(x)) cuando existe una constante positiva c tal que a partir de un valor <math>x_0</math> f(x) no sobrepasa a <math>cg(x)</math>. Quiere decir que la función f es inferior a g a partir de un valor dado salvo por una factor constante.

La cota superior asintótica tiene gran importancia en Teoría de la complejidad computacional a la hora de definir las clases de complejidad.

Cota superior asintótica:f(x)=O(g(x))
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f(x)=O(g(x))

A pesar de que O(g(x)) está definido como un conjunto, se acostumbra escribir f(x)=O(g(x)) en lugar de f(x)∈O(g(x)). Muchas veces también se habla de una función nombrando únicamente su expresión, como en en lugar de h(x)=x², siempre que esté claro cual es el parámetro de la función dentro de la expresión. En la gráfica se da un ejemplo esquemático de como se comporta <math>cg(x)</math> con respecto a f(x) cuando x tiende a infinito.

La cota ajustada asintótica (notación Θ) tiene relación con las cotas superior e inferior asintóticas (notación Ω):

<math>f(x)=\Theta(g(x)) \mbox{ si y solo si } f(x)=O(g(x)) \mbox{ y } f(x)=\Omega(x)</math>

Tabla de contenidos

Ejemplos

Órdenes usuales para funciones

Los órdenes más utilizados en análisis de algoritmos, en orden creciente, son los siguientes (donde c representa una constante):

notaciónnombre
O(1)orden constante
O(log x)orden logarítmico
O([log x]c)orden polilogarítmico
O(x)orden lineal
O(x · log x)orden lineal logarítmico
O(x²)orden cuadrático
O(xc)orden polinómico
O(cx)orden exponencial
O(x!)orden factorial
O(xx)orden exponencial

Bibliografía

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Análisis matemático | Complejidad computacional

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