ある？

これらの2つのクラスは同じである必要があると思いますが、これに関する文献を見つけることができず、トピックに関する背景が限られています。

これは私の推論であり、（1）これがすでに知られているか、または（2）何かを誤解しているか、または（3）何か有用なものを見つけたかどうかを知りたいです。

$P_{CTC}$は、多項式の量のデータをタイムマシンに配置することで解決できる問題のクラスです。

$BPP_{path}$は、確率的チューリングマシンで後選択することで解決できる問題のクラスです。つまり、気にしないケースを無視します。

$P_{CTC}\subseteq BPP_{path}$これは、次のような選択後の閉じた時間のような曲線をシミュレートできるためです。状態とメモリの両方でプログラム全体を最初にスキャンします。次に、処理後に再度実行し、状態とメモリが開始状態とメモリに完全に一致する場合にのみ戻るように再度選択します（これが最初の反復であるかどうかを示す単一ビットを除き、無限ループ）。

$BPP_{path}\subseteq P_{CTC}$ 1 0 0、次のように後選択をシミュレートできるためです。futureからのメッセージがで始まる場合、メッセージを過去に送信します。それ以外の場合は、通常どおり続行します。通常ポスト選択するステップに到達したら、過去の差分に1を送信します。このタイムラインを無視したい場合、それ以外の場合は。結果に満足したので、一貫性のある唯一のバージョンは、0を受信して​​送信するバージョンになります。$1$$0$$0$

私は答えを見つけたと思います：証明は間違っています。P_CTCは単一の明確な回答を与える必要があるため、BPP_PATHはP_CTCにはありませんが、BPP_PATHは確率的アルゴリズムであるため、2番目の削減は機能しません。これが機能するには、時間移動情報を使用して、確率的アルゴリズムの成功数と失敗数を数える必要があります。私はこれをどのように行うのか、またはそれが可能であるかどうか（おそらくできない）を知りません。