查询复杂性英文解释翻译、查询复杂性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 query complexity

分词翻译：

查询的英语翻译：

demand; inquire about; refer; see about
【计】 query

复杂的英语翻译：

complex; complexity; intricacy

专业解析

在汉英词典视角下，“查询复杂性”（Query Complexity）是一个源于计算机科学和信息检索领域的专业术语，主要用于衡量完成特定信息查询任务所需的计算资源或步骤的难度。其核心含义可从以下维度解析：

一、术语定义与英译

汉语术语：查询复杂性
标准英译：Query Complexity
指在特定计算模型（如量子计算、经典算法）中，为获取目标信息所需的最小查询次数或资源消耗量。其本质是评估信息获取效率的理论框架。

二、专业内涵解析

计算资源度量
查询复杂性关注解决特定问题所需向“黑箱函数”（Black-box Function）发起查询的次数。例如，在数据库检索中，它量化了定位目标数据所需的最小查询操作量，直接反映算法效率。

公式表达示例：

$$ Q(f) = min_{A} { text{queries needed to compute } f } $$

其中 ( Q(f) ) 表示函数 ( f ) 的查询复杂度。
应用场景分类
- 确定性查询复杂性：固定输入下所需查询次数（最坏情况分析）；
- 随机性查询复杂性：引入随机算法后的平均查询次数期望值；
- 量子查询复杂性：量子比特操作下的查询效率优势（如Grover搜索算法复杂度为 ( O(sqrt{n}) )）。
与计算复杂性的关联
查询复杂性是计算复杂性理论的子集，侧重“信息访问成本”而非整体计算时间。例如：
- 判断布尔函数是否恒等（Identity Testing）需 ( Omega(n) ) 次查询；
- 量子计算中Simon问题仅需 ( O(n) ) 次查询，经典算法则需 ( Omega(2^{n/2}) ) 。

三、权威学术参考

计算理论经典定义

“Query complexity measures the number of questions to an oracle required to solve a problem.”
—— Stanford University, Theory of Computation Lecture Notes 来源
数据库领域的应用
在索引优化中，查询复杂性直接影响执行时间。B树结构通过降低查询复杂度至 ( O(log n) ) 提升检索效率（ACM Transactions on Database Systems）来源。
量子计算突破性研究
Buhrman et al. (2001) 证明量子查询模型在特定问题上指数级优于经典模型（Physical Review Letters）来源。

四、汉英词典的特殊性

普通汉英词典可能仅提供直译（如“query complexity”），但专业词典（如《计算机科学技术名词》）会进一步区分：

查询（Query）：指向系统发起的结构化信息请求；
复杂性（Complexity）：此处特指计算理论中的资源消耗量度，非日常语义的“错综性”。

例：《牛津计算机科学词典》定义：
“Query Complexity: The number of queries required for an algorithm to solve a problem.”

“查询复杂性”在专业语境中是一个严格量化的计算效率指标，其汉英对译需结合理论计算机科学背景方能准确传达技术语义。

网络扩展解释

“查询复杂性”（Query Complexity）是计算机科学和计算复杂性理论中的一个重要概念，主要用于衡量解决特定问题时所需的信息查询次数。以下是其核心解释：

1. 基本定义

在计算模型中，查询复杂性指算法为解决问题所需对某个“黑箱函数”（oracle）进行查询的最小次数。这里的“查询”可以理解为向函数提问某个输入对应的输出值，例如在搜索问题中询问某个元素是否在数据库中。

2. 应用场景

判定性问题：例如判断一个布尔函数是否满足某种性质（如是否为常函数），所需查询次数越低，问题越简单。
优化问题：如数据库搜索中寻找目标元素所需的最少查询次数。
量子计算：量子算法（如Grover算法）通过减少查询次数实现加速，其查询复杂度为$O(sqrt{N})$，优于经典算法的$O(N)$。

3. 分类与模型

确定性查询复杂度：确定性算法所需的最坏情况查询次数。
随机性查询复杂度：允许随机选择的算法所需的期望查询次数（通常更低）。
量子查询复杂度：利用量子叠加和纠缠特性进一步降低查询次数。

4. 示例

Grover算法：在无序数据库中搜索目标，经典算法需$O(N)$次查询，而量子算法仅需$O(sqrt{N})$次。
多项式外推：确定一个$d$次多项式函数需要$d+1$次查询（通过插值法）。

5. 重要性

查询复杂性独立于时间或空间复杂性，专注于“信息获取效率”。它帮助分类问题的内在难度，并为算法设计提供理论指导，尤其在量子计算领域有突破性应用。

若需深入研究，建议参考计算复杂性理论教材或量子计算文献。