Как развивается область изучения классов сложности в теоретической информатике?

В XXI веке теория алгоритмической сложности активно развивается, приобретая всё большее значение не только в теоретической информатике, но и в практических вычислениях, математическом моделировании и разработке новых технологий. cyberleninka.ru

Некоторые направления развития области изучения классов сложности:

• Субэкспоненциальные алгоритмы. cyberleninka.ru Исследования направлены на поиск компромиссов между временем выполнения и точностью решения. cyberleninka.ru Такие алгоритмы находят применение в криптоанализе и в решении трудных комбинаторных задач. cyberleninka.ru
• Параметризованная сложность. cyberleninka.ru Этот подход предлагает более тонкий анализ вычислительных задач. cyberleninka.ru Вместо того чтобы оценивать сложность в зависимости только от общего размера входа, он учитывает один или несколько параметров, специфичных для задачи. cyberleninka.ru
• Квантовые алгоритмы и квантовая сложность. cyberleninka.ru С развитием квантовых вычислений появляется необходимость в изучении новых классов сложности, характерных именно для квантовых машин. cyberleninka.ru
• Сложность приближённых и рандомизированных алгоритмов. cyberleninka.ru Изучение сложности таких алгоритмов помогает понять, насколько можно «обойти» вычислительные трудности. cyberleninka.ru
• Междисциплинарные подходы. cyberleninka.ru Современные исследования всё чаще пересекаются с другими областями науки — физикой, биологией, экономикой. cyberleninka.ru Такие подходы расширяют рамки классической теории сложности и помогают создавать более универсальные вычислительные модели. cyberleninka.ru

Изучение взаимосвязей между классами сложности является основной областью исследований в области теоретической информатики. en.wikipedia.org