什么是近似问题和远异问题的区别?

近似问题是指在一定范围内，对于两个函数f
1、f2而言，它们的值之间存在一定的近似关系。不说哪个更接近另一个了，只要知道其中一个函数就足够说明其他一个已经逼近了。而远异问题指的是我们不知道这两个函数的具体值范围是什么，但只需要知道它们在一定范围内相差很大即可。

在数学上，一个NP-完全问题是指对于任何给定的输入规模（即n）其时间复杂度都是固定大小的。提出假设可以将所有NP-完全问题转换成可计算的多项式时间的问题是NP完备性的基本假设，也称为P = NP或Smales Theorem。如果一个NP-完全问题是的原问题不是NP完全的，那么它就称作近似问题。反之即为远异问题，也就是说它是不属于NP完全类的。

近似问题是指求解的问题可以使用不精确的、与原问题接近但不完全相同的简化模型；而远异问题则是指求解这些问题时所选择的简化模型已经非常远离原始问题。求得的结果则可能没有实际参考价值，甚至有误导作用。

近似问题是指在给定的范围内，某个函数值与实际计算所得到的差值较小的问题。无限接近某个目标点是一般算法的基本思想，因此近似问题是一个重要的研究方向，其中主要关注如何求解这些逼近的目标点等相关问题...

在数学中，一个函数的可微分性质取决于该函数是逼近无限多个点还是仅仅接近某个有限个点。只有当函数逼近了无限多个点时才被称作全局最优解；而如果函数仅接近某有限个点即可以认为它是局部最优解，即近似问题和远异问题的区别在于所处的区域大小不同

近似问题是指给定一个数据集，我们只对其中的一部分进行学习并预测未知数据的一类机器学习算法。没有任何预先设定规则或精确定义的问题可以被视为近似问题而远异问题指的是没有明确的定义的问题 这种情况下使用一些基本方法来创建一些基本知识库和概念描述文件 然后在此基础之上设计一个系统. 在很多学科中，这都是一项艰难的任务…

近极值点的近似方法可以快速得到离散微分方程解，但不能保证精确到小数点后几位。谱分析法可以得到高精度近似解（如低阶多项式），但需要处理较长时间。

近似问题是指求解数学函数或方程的值时，与原函数或方程非常接近。无限个数次中、小数值之间的差异很小的问题；而远异问题是指求解某一特殊点的导数或者解的某个极值时，所求结果会十分远离最优解答，且离目标更近的求解方法也变得无用。例如，对于函数f=4x23x-5在x= 001处的导数和在x= 001处的极值都是近似问题；而对于求曲线y=xe上点（ab）处的切线斜率，即使将f中的各项取最优值后也仍然是远异问题。