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Cuando los autores hablan sobre entradas de números reales en la programación lineal, cálculo de equilibrio de Nash, ... en la mayoría de los artículos (documentos que no tratan el tema de la computación / complejidad sobre los números reales), en realidad no significan números reales. Son números racionales y números que surgen de ellos debido a sus manipulaciones (números algebraicos). Entonces puede pensar en ellos como representados por cadenas finitas.
Por otro lado, si el documento trata sobre la computabilidad y la complejidad en el análisis , entonces no están utilizando el modelo habitual de computación, y existen varios modelos incompatibles de computación / complejidad sobre números reales.
Si el documento no especifica un modelo de cálculo sobre números reales, puede asumir con seguridad que es el primer caso, es decir, son solo números racionales.
La geometría computacional es diferente. En la mayoría de los trabajos en CG, si los autores no especifican cuál es el modelo que se está discutiendo con respecto a la corrección y complejidad de un algoritmo, se puede suponer que es el modelo BSS (también conocido como RAM real).
El modelo no es realista y, por lo tanto, la implementación no es sencilla. (Esta es una de las razones por las que algunas personas en CCA prefieren los modelos teóricos Ko-Friedman / TTE / Domain , pero el problema con estos modelos es que en la práctica no son tan rápidos como el cálculo de punto flotante). La corrección y complejidad de El algoritmo en el modelo BSS no se transfiere necesariamente a la corrección del algoritmo implementado.
El libro de Weihrauch contiene una comparación entre diferentes modelos (Sección 9.8). Son solo tres páginas y vale la pena leerlas.
(También hay una tercera forma, que puede ser más adecuada para CG, es posible que desee echar un vistazo a este documento:
Chee Yap, " Teoría de la computación real según EGC "
donde EGC es computación geométrica exacta ).