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Intelligence, CI)は人工知能研究の一分野であり、数理論理学に基づく従来的な人工知能とは一線を画すものである。計算知能の研究は、ファジィシステムやニューラルネットワークや進化的計算といったヒューリスティック的アルゴリズムを中心とする。その他にも、群知能、フラクタル、カオス理論、人工免疫系、ウェーブレットといった技法も利用する。
計算可能性理論（けいさんかのうせいりろん、英: computability theory）とは、チューリングマシンなどの計算模型でいかなる計算問題が解けるか、またより抽象的に、計算可能な問題のクラスがいかなる構造をもっているかを調べる、計算理論や数学の一分野である。 理論計算
これらの例は実際のところ、定義可能かつ計算不能な数の無限集合を定義し、各万能チューリングマシンごとに一つずつ与える。 実数が計算可能であるとき、かつその時に限り、自然数の集合を特性関数として見なしたとき計算可能である。 計算可能実数全体は (およびそのうち可算な稠密順序で端点の無い部分集合は)
(1)数量を数えること。
手続きは値を返す場合には有限の空間（領域）を使って計算するが、使用する空間の量に制限はない。手続きが必要とするだけの空間（記憶領域）が与えられるものとされる。 計算複雑性理論では、計算に必要な時間や空間に何らかの前提を設けて関数を研究する。 自然数の集合 A が計算可能（帰納的、決定可能）であるとは、数
(1)機械などが仕事をなしうる能力。
、ガラスの組成と特定の物性がすべての成分の濃度と線形であることを暗示しており、下の式で Ci と bi がそれぞれ理想的なガラス成分とそれに対応する係数となる理想混合物を仮定している。加法則は単純化であり、屈折率と粘度のグラフに見られるように、狭い組成範囲でのみ有効である。にもかかわらず、光学ガラス
計算モデル（けいさんモデル、（英: model of computation）は、計算・推論・証明といった行為を理論的・抽象的に考察するための数理モデルである。計算模型ともいう。これに含まれるうちで、チューリングマシンなどのような、現実の機械に似せた架空のものを抽象機械といい、そうでないものとしては
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