ในทฤษฎีความซับซ้อนของการคำนวณทรัพยากรการคำนวณ คือทรัพยากรที่ แบบจำลองการคำนวณบางแบบใช้ในการแก้ปัญหาการคำนวณ

ทรัพยากรการคำนวณที่ง่ายที่สุดคือเวลาในการคำนวณ ซึ่งก็คือจำนวนขั้นตอนที่จำเป็นในการแก้ปัญหา และพื้นที่หน่วยความจำซึ่งก็คือปริมาณพื้นที่จัดเก็บที่จำเป็นในขณะที่กำลังแก้ปัญหา แต่ก็มีการกำหนดทรัพยากรที่ซับซ้อนกว่านั้นอีกมากมาย

โดยทั่วไปแล้ว ปัญหาการคำนวณจะถูกกำหนดในแง่ของการกระทำต่อข้อมูลป้อนเข้าที่ถูกต้อง ตัวอย่างของปัญหาอาจเป็น "กำหนดจำนวนเต็มnให้ ตรวจสอบว่าnเป็นจำนวนเฉพาะหรือไม่" หรือ "กำหนดตัวเลขสองตัวxและyให้ คำนวณผลคูณx * y " เมื่อข้อมูลป้อนเข้ามีขนาดใหญ่ขึ้น ปริมาณทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นในการแก้ปัญหาจะเพิ่มขึ้น ดังนั้น ทรัพยากรที่จำเป็นในการแก้ปัญหาจึงถูกอธิบายในแง่ของการวิเคราะห์เชิงอะซิมโทติกโดยการระบุทรัพยากรเป็นฟังก์ชันของความยาวหรือขนาดของข้อมูลป้อนเข้า การใช้ทรัพยากรมักจะถูกวัดปริมาณบางส่วนโดยใช้สัญกรณ์ Big O

ทรัพยากรการคำนวณมีประโยชน์เพราะเราสามารถศึกษาได้ว่าปัญหาใดบ้างที่สามารถคำนวณได้โดยใช้ทรัพยากรการคำนวณในปริมาณที่กำหนด ด้วยวิธีนี้ เราสามารถพิจารณาได้ว่าอัลกอริทึมสำหรับการแก้ปัญหานั้นเหมาะสมที่สุดหรือไม่ และเราสามารถกล่าวถึงประสิทธิภาพของอัลกอริทึมได้เซตของปัญหาการคำนวณทั้งหมดที่สามารถแก้ไขได้โดยใช้ทรัพยากรการคำนวณในปริมาณที่กำหนดเรียกว่าคลาสความซับซ้อนและความสัมพันธ์ระหว่างคลาสความซับซ้อนต่างๆ เป็นหนึ่งในหัวข้อที่สำคัญที่สุดในทฤษฎีความซับซ้อน

คำว่า"ทรัพยากรการคำนวณ"มักใช้เพื่ออธิบายอุปกรณ์และซอฟต์แวร์การคำนวณที่เข้าถึงได้ง่าย ดูที่การคำนวณแบบยูทิลิตี้

มีความพยายามในการกำหนดปริมาณความสามารถในการคำนวณอย่างเป็นทางการเครื่องจักรทัวริง แบบจำกัด ถูกนำมาใช้เพื่อจำลองการคำนวณเฉพาะโดยใช้จำนวนการเปลี่ยนสถานะและขนาดตัวอักษรเพื่อกำหนดปริมาณความพยายามในการคำนวณที่จำเป็นในการแก้ปัญหาเฉพาะ^{[ 1 ] [ 2 ]}

• การคำนวณ (การเรียนรู้ของเครื่อง)