Изменения
Нет описания правки
::шаги в котором перенумерованы потенциально трансфинитными ординальными числами.
*Artificial Recurrent Neural Network[[http://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network]].
::В 1994 Хава Сигельманн доказала, что ее новая вычислительная модель the Artificial Recurrent Neural Network (ARNN), может выполнить
::гипервычисления, используя бесконечную точность. Также она предложила модель, основанную на бесконечной эволюции нейронных сетей, способную проводить ::гипервычисления.
*Неограниченный детерминизм.
::Техника, известная как неограниченный детерминизм, может позволять вычисление невычислимых функций. Это вопрос является предметом обсуждения в литературе.
*Использование замкнутых времениподобных кривых, вопреки распространённому мнению, не позволяет выполнять сверхтьюринговые вычисления, так как отсутствует бесконечный объём памяти.
** либо детерминистично, либо приблизительно детерминистично и вызываемая им ошибка может быть сведена к произвольно малой величине;
** определяется за конечное число шагов.
* Процесс Р может быть использован в его физических качествах, если и только если его поведение на входе/выходе в соответствии с научными данными может быть использовано для моделирования других специфических процессов.
== Проекты супертьюринговых машин ==
Существует несколько десятков проектов супертьюринговых машин.
* но самые большие надежды возлагаются на квантовые компьютеры. Чтобы осуществить вычисление, во-первых, необходимо управлять кубитами, во-вторых, дать реализоваться квантовому алгоритму, в-третьих, измерить состояния кубитов регистра. В принципиальном отношении все три операции осуществимы.
== См. также ==
* [[Машина ТьюрингаВычислимые функции]]
* [[Лямбда-исчисление]]
== Источники информации ==
