为什么渐近不能计算？

渐近不能计算是指在某些情况下，无法通过算法或数学方法准确计算出问题的解，只能通过近似方法来逼近解。这种情况通常发生在问题的规模非常大或者复杂度非常高的情况下。

渐近不能计算的原因主要有以下几点：

1. 时间复杂度：某些问题的解决方法需要的计算时间随着问题规模的增加呈指数级增长，这种情况下很难在合理的时间内得到准确的解。例如，旅行商问题（TSP）是一个NP-hard问题，当城市数量较多时，计算所有可能的路径的时间复杂度会非常高。
2. 空间复杂度：某些问题的解决方法需要的内存空间随着问题规模的增加呈指数级增长，这种情况下很难在有限的内存资源下得到准确的解。例如，图像处理中的高清图像处理，需要大量的内存来存储图像数据和中间计算结果。
3. 近似算法：对于某些问题，虽然无法得到准确的解，但可以通过近似算法得到一个接近解的结果。近似算法通过牺牲一定的准确性来换取计算效率，适用于一些实际应用场景。例如，图像压缩算法可以通过舍弃一部分细节信息来减小图像文件的大小。
4. 不可计算性：某些问题本身就是不可计算的，即不存在任何算法可以解决这类问题。例如，停机问题（Halting Problem）是一个经典的不可计算问题，无法通过任何算法判断一个程序是否会在有限步骤内停止运行。

总之，渐近不能计算是由于问题的规模或复杂度过大，导致无法在合理的时间和空间内得到准确的解。在实际应用中，可以通过近似算法或者其他方法来逼近解，以满足实际需求。