P = NPの場合、なぜ


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明らかに、もし、内のすべての言語を除いとであろう -complete。P ∅ Σ * N PP=NPP∅Σ∗NP

なぜこれら2つの言語が特に重要なのでしょうか?他の言語を、受け入れるとき、または受け入れないときに出力して、それらを減らすことはできませんか?P

回答:


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には文字列がないため、それを計算するマシンは常に拒否します。そのため、他の問題のYesインスタンスを何かにマッピングすることはできません。同様に、Σ ∗の場合、No-instancesをマップするものはありません。∅Σ∗


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BがAより「硬い」ことを証明したい場合は、問題から問題Bへの多項式簡約が必要です。我々は、任意のインスタンス変換することによって多項式低減を構築XのAのインスタンスにF (X )のBように、X ∈ A IFF F (X )∈ B。ABBAxAf(x)Bx∈Af(x)∈B

関数は、多項式でなければなりません。場合P = N P及びAは NP問題であり、その後、fはそれ自体が問題解決することができA問題を任意の埋め込みのx ∈ Aをいくつかの要素にYのBと任意のx ∉ A一部の要素にZではないB。fP=NPAfAx∈AyBx∉AzB

場合のいずれかである∅またはΣ *その後、YまたはZことさもなければ推論示す上方に、存在することができないBが困難よりもA。B∅Σ∗yzBA


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ほんの一言:前の答えは大丈夫ですが、あなたは正しい些細な削減からそれほど遠くありません:

場合その後、任意のL ∈ N Pが言語にカープの還元性である{ 1 }(ちょうど多項式時間ですべてのマップのx ∈ L 1に、すべてのX ∉ L自明であり、0に)疎言語をP=NPL∈NP{1}x∈Lx∉L

逆の方向:「完全言語がスパースセットにカープ簡約可能な場合、P = N P」は確かにより興味深いものであり、マハニーの定理として知られています。NPP=NP

してみましょう一定であると、Aはすべてのためになるように設定され、N、Aが最大であり、N C長さの文字列のn。場合AがであるN Pは、その後、-complete P = N P。cAnAncnANPP=NP

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