NP困難であるが、固定次元で多項的に解決できるいくつかの問題を見てきました。
例としては、アイテムの数が固定されている場合に多項式で時間を解けるナップザックと、レンズトラによる固定数の変数または制約による整数線形計画法が結果として得られると思います。
質問:
次元が固定されている場合に多項式時間解決可能になるNPハード問題の他の例は何ですか?
これが当てはまらない問題はありますか?
これは、ナップザックなどのFPTAS /疑似多項式時間アルゴリズムを認める問題の場合に常に当てはまりますか?
NP困難であるが、固定次元で多項的に解決できるいくつかの問題を見てきました。
例としては、アイテムの数が固定されている場合に多項式で時間を解けるナップザックと、レンズトラによる固定数の変数または制約による整数線形計画法が結果として得られると思います。
質問:
次元が固定されている場合に多項式時間解決可能になるNPハード問題の他の例は何ですか?
これが当てはまらない問題はありますか?
これは、ナップザックなどのFPTAS /疑似多項式時間アルゴリズムを認める問題の場合に常に当てはまりますか?
回答:
でパラメータ化複雑我々は言う(いくつかのパラメータを固定することで問題を解決します)。で問題を解決できる場合時間、我々は問題があると言う扱いやすいパラメータ固定で。ここにいくつかの計算可能な関数です。FPTであるNPのハードな問題はたくさんありますが、NPには多くの問題があり、固定されたパラメーターでは扱いにくいと考えられています。
パラメータを修正することで問題を時間内に解決できる場合 、この問題はXPにあると言われています。XPはFPTと等しくない(Pと同じように)NP)。ただし、これら2つ(FPTとXP)の間にも多くの問題があり、階層(実際には複数)を定義しました。そのうちの1つはW階層です。W階層では、NP完全なクラスの削減のような削減がありますが、ポリタイム削減を探しているのではなく、FPT削減が必要なだけです。クラスW [0]はクラスFPTです。
これらは、W階層のさまざまなクラスのサンプルです。
これらは、NP問題をより正確に分類するためのもう1つの複雑さのレベルであり、さらに詳しく知りたい場合は、このペーパーを参照してください。
そして、もっともっと欲しければ、グローエとフォミネの本を読んでもいいです
そして最後に:
これは、ナップザックなどのFPTAS /疑似多項式時間アルゴリズムを認める問題の場合に常に当てはまりますか
必ずしもそうとは限りませんが、問題にFPTASがある場合、それはFPTでもあることは明らかです(これは明らかです)が、PTASとXPの関係についてはいくつかの作業がありますが、PTASとW階層の間にはそれほど緊密な関係はありません(少なくとも現時点ではわかりません)。
また、場合によっては、いくつかの異なるパラメーターを修正することもあります。例:グラフの最長パスの長さは制限され、解のサイズは制限されます(フィードバック頂点セットなど)、...