对提高电路复杂性起作用的几个因素：（1）更小的图形尺寸；（2）增加芯片尺寸；（3）提高设计技巧。芯片尺寸的增加和图像尺寸的缩小对增加芯片上元件数起主要作用。所以，半导体制造者的任务是要很好地理解Moore定律在制造技术上的含义并获得大量生产图形越来越小、芯片越来越大、功能越来越复杂的电路的能力。在促进集成电路向超大规模集成方向发展的进程中，可以预料这些趋势是不会停止的。

为了使制造VLSI在成本上合算，要求电路设计要合理，采用的工艺技术要先进。如果电路和工艺设计合理，电路参数设计在制造工艺容许的公差范围之内，那么缺陷的多少就成为VLSI能不能制造得出来的限制因素，集成电路这种受缺陷限制的成品率与芯片尺寸的大小关系极大。因为VLSI芯片的面积越来越大，必须将制造电路时用的设备、环境和其他条件引起的缺陷密度大大地减少才行。

图形的大小，以往一般是指硅片表面上水平方向的尺寸大小，进一步减小图形尺寸的主要注意力应放在提高光刻工艺的水平上。为了满足VLSI对图形尺寸的要求，图形的成形技术上将出现根本性的变化。因为图形尺寸进一步缩小势必要求减少薄膜的厚度，这就不得不考虑硅片在深度方向的尺寸了，这不单是为了能达到所要求的物理尺寸，而且也是为了能达到合适的电学参数。

因此，VLSI的制造技术会出现下列几方面的变化：

（1）光刻技术方面的改进；（2）更多的采用干法刻蚀工艺；（3）采用低温工艺；（4）采用更复杂的工艺过程；（5）采用更大直径的硅片；（6）采用更优良的设备和其他条件；（7）采用质量更好的材料。

现代电路不但规模大，而且复杂。现代电路的复杂性表现在以下几个方面：

（1）现代电路含有大量有源器件。由于集成电路的工艺原因，现代电子电路采用了有源电路技术和开关电容技术来代替一些元件如电阻和电感等。同时，为了改善电路性能，也要求采用比普通电路更多的有源器件。

（2）现代电路大量是数字电路和模拟电路混合组成的电路，即所谓数模混合电路。这种电路一部分是模拟电路，另一部分是数字电路。众所周知，数字电路的作用是{0，1}二级离散性质的，模拟电路的作用是无穷级连续性质的。一般说，它们具有不同的数学模型，采用不同的分析方法。

（3）现代电路的多功能性质。由于集成电路规模的增大，可以将整个设备或系统做在一个芯片上。因此，现代电路将多种电路功能集合在一个电路里，作为一个整体。

现代电路的复杂性给电路的计算机模拟、分析和设计带来很大困难。由于含多种功能的电路很难采用普遍性的方法求解。

如果使用子接口进行 VLAN 间路由，其物理配置的复杂性比单独的物理接口低，因为仅用少量的物理网络电缆就实现了路由器和交换机的交互。由于电缆数量少，交换机上的电缆连接并不混乱。由于 VLAN 在单条链路上进行中继，更易于排查物理连接的故障。

但是，使用配有中继端口的子接口会使软件配置更为复杂，不利于排查软件配置故障。在单臂路由器模式下，只使用单个接口来支持所有不同的 VLAN。如果某个 VLAN 路由到其它 VLAN 时出现故障，不能只查看电缆插入的端口是否正确。应查看交换机端口是否被配置为中继，并确保在到达路由器接口之前该 VLAN 不通过任何中继链路过滤。还需检查路由器子接口的配置，是否使用了该 VLAN 所关联子网的正确 VLAN ID 和 IP 地址。

《建筑的复杂性与矛盾性》一书自1966年首次出版以来，已经以16种语言出版发行，并成为建筑著作中的重要文献。罗伯特·文丘里的著作《建筑的复杂性和矛盾性》（1966年）和 《向拉斯维加斯学习》（1972年）被认为是后现代主义建筑思潮的宣言。

作为后现代建筑兴起时期最重要的著作之一，《建筑的复杂性与矛盾性》一书不仅在理论上表现了建筑——作为一门艺术与技术相结合的学科的复杂与矛盾，也在自身的语言表达上体现着文字作为情感和信息载体的复杂与矛盾。本文通过对文丘里的著作《建筑的复杂性与矛盾性》这本书进行梳理和总结，分别从文丘里建筑的复杂性、矛盾性、传统元素的重要性、非理性和非和谐的形式美四个方面进行论述，并加入了一些自己的理解。

计算复杂性理论（Computational complexity theory）是理论计算机科学和数学的一个分支，它致力于将可计算问题根据它们本身的复杂性分类，以及将这些类别联系起来。一个可计算问题被认为是一个原则上可以用计算机解决的问题，亦即这个问题可以用一系列机械的数学步骤解决，例如算法。

如果一个问题的求解需要相当多的资源（无论用什么算法），则被认为是难解的。计算复杂性理论通过引入数学计算模型来研究这些问题以及定量计算解决问题所需的资源（时间和空间），从而将资源的确定方法正式化了。其他复杂性测度同样被运用，比如通信量（应用于通信复杂性），电路中门的数量（应用于电路复杂性）以及中央处理器的数量（应用于并行计算）。计算复杂性理论的一个作用就是确定一个能或不能被计算机求解的问题的所具有的实际限制。

在理论计算机科学领域，与此相关的概念有算法分析和可计算性理论。两者之间一个关键的区别是前者致力于分析用一个确定的算法来求解一个问题所需的资源量，而后者则是在更广泛意义上研究用所有可能的算法来解决相同问题。更精确地说，它尝试将问题分成能或不能在现有的适当受限的资源条件下解决这两类。相应地，在现有资源条件下的限制正是区分计算复杂性理论和可计算性理论的一个重要指标：后者关心的是何种问题原则上可以用算法解决。