タグ付けされた質問 「np-hard」

NP完全問題と同じくらい難しい決定問題

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P、NP、NP-Hard、NP-Completeの関係でこれは可能ですか?
P、NP、NP-Hard、NP-Completeの関係を表す画像が次のように表示されました。 https://en.wikipedia.org/wiki/NP-hardness#/media/File:P_np_np-complete_np-hard.svg 以下は可能でしょうか?つまり、P = NPですが、すべてがNP-Hardにあるわけではありません。 編集:これを追加したい:元の画像が間違っているか正しいかを言うためにここにいるのではなく、画像に考えられる状況が含まれているかどうかを質問するためにここにいる。言い換えれば、3つの画像すべてが可能であると想定することは正しいですか?

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最小限の違いで数字を分離する
正の整数整数 nnn、および整数 a1,b1,…,an,bna1,b1,…,an,bna_1,b_1,\dots,a_n,b_nそれぞれについて、。整数が存在するかどうかを決めるの複雑さは何であるその結果、すべてのためのとすべてのための?ai≤biai≤bi a_i\leq b_iiiic1,…,cnc1,…,cnc_1,\dots,c_nai≤ci≤biai≤ci≤bia_i\leq c_i\leq b_iiii|ci−cj|≥2|ci−cj|≥2|c_i-c_j|\geq 2i,ji,ji,j 観察できるのは、と想定し、この順序に従ってを選択する貪欲アルゴリズムが必ずしも機能しないことです。たとえば、ます。置く(それがの余地残さない動作しません)が、どのような作品は入れていると。問題はおそらくNP難しいですか?a1≤⋯≤ana1≤⋯≤ana_1\leq\dots\leq a_ncicic_ia1=1,b1=4,a2=b2=2a1=1,b1=4,a2=b2=2a_1=1, b_1=4, a_2=b_2=2c1=1c1=1c_1=1c2c2c_2c1=4c1=4c_1=4c2=2c2=2c_2=2

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最小カーディナリティのホール違反者を見つける
二部グラフを考えると完璧なマッチングが存在しないような、私は最小カーディナリティセット、ホールの条件に違反した最小のサブセット、すなわちを見つけたい 用。(X,Y,E)(X,Y,E)(X,Y,E)S⊆XS⊆XS \subseteq X|N(S)|&lt;|S||N(S)|&lt;|S||N(S)|<|S| この問題は、ホールの条件に違反する2部グラフでサブセットを見つけるという前の質問の最適化バージョンであり、このようなを見つけるための多項式時間アルゴリズムが存在することがわかります。最適化問題の多項式アルゴリズムはありますか?S⊆XS⊆XS \subseteq X

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戦艦パズルNPコンプリートの解決策があるかどうかを判断するのはなぜですか?
このペーパーhttp://www.mountainvistasoft.com/docs/BattleshipsAsDecidabilityProblem.pdfは、「特定のパズルを考えれば、解決策はありますか?」という決定の問題について述べています。NP-Completeです。これが多項式時間で実行できない理由がわかりません。2つの船が直交または斜めに隣接できないという制約がある場合、「船」の2倍の列があり、すべての船の間に「セパレーター」を配置するのに十分な行があるグリッドを作成しないのはなぜですか。還元がこのように示されるのを見てきましたが、多項式時間で行うことができるようです。

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ニューラルネットワークを使用した巡回セールスマン問題
Hopfield再帰型ニューラルネットワークのようなものを使用して巡回セールスマン問題を解決する上で何か新しい開発があるかどうか私は興味を持った。最近の研究が何か突破口を開いているのを見たような気がしますが、学術論文はどこにもありません。この分野での新しい、斬新な展開を知っている人はいますか?

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重み付きXOR-SAT NPは難しいですか?
与えられた んnn ブール変数 バツ1、… 、バツんx1,…,xnx_1,\ldots,x_n それぞれに正のコストが割り当てられています c1、… 、cん∈Z&gt; 0c1,…,cn∈Z&gt;0c_1,\ldots,c_n\in\mathbb{Z}_{>0} とブール関数 fff 次の形式で与えられた変数について f(x1,…,xn)=⋀i=1k⨁j=1lixrijf(x1,…,xn)=⋀i=1k⨁j=1lixrijf(x_1,\ldots,x_n)=\bigwedge_{i=1}^k\bigoplus_{j=1}^{l_i}x_{r_{ij}} (⊕⊕\oplus XORを示す) k∈Z&gt;0k∈Z&gt;0k\in\mathbb{Z}_{>0}、整数 1≤li≤n1≤li≤n1\leq l_i\leq n そして 1≤ri1&lt;⋯&lt;rili≤n1≤ri1&lt;⋯&lt;rili≤n1\leq r_{i1}<\cdots<r_{il_i}\leq n すべてのために i=1,…,ki=1,…,ki=1,\ldots,k、 j=1,…,lij=1,…,lij=1,\ldots,l_i、問題はの最小コストの割り当てを見つけることです x1,…,xnx1,…,xnx_1,\ldots,x_n それは満たす fff、そのような割り当てが存在する場合。割り当てのコストは、単純に ∑i∈{1,…,n}xitrueci.∑i∈{1,…,n}xitrueci.\sum_{\substack{i\in\{1,\ldots,n\}\\x_i\,\text{true}}}c_i. この問題はNP困難ですか、つまり、付随する決定問題ですか?「コストに十分な値が割り当てられていますか? KKK「NP難しい? ここで、標準のXOR-SAT問題はPにあります。これは、線形方程式系の可解性の問題に直接マッピングされるためです。 F2F2\mathbb{F}_2(たとえば、https://en.wikipedia.org/wiki/Boolean_satisfiability_problem#XOR-satisfiabilityを参照してください)。このソリューションの結果(存在する場合)は、次のアフィン部分空間です。Fn2F2n\mathbb{F}_2^n。したがって、問題は、その部分空間から最小のコストで対応する要素を選択するために削減されます。悲しいかな、その部分空間はかなり大きく、実際、fff バイナリで k×nk×nk\times n-行列形式、 111 それぞれに xrijxrijx_{r_{ij}} で iii-行と rijrijr_{ij}-番目の列、それ以外の場合はゼロ、コストの最小化の問題が発生します Ax=1,Ax=1,Ax=1, どこ AAA マトリックスとは xxx で構成される列ベクトルです x1,…,xnx1,…,xnx_1,\ldots,x_n …

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制約付き二次最大化の硬度
次の2次の最大化を考えます。 with \ begin {align} \ mathcal {X} = \ lbrace \ mathbf {x} \ in \ mathbb {R} ^ {n}:〜\ | \ mathbf {x} \ | _ {2} = 1、\ | \ mathbf {x} \ | _ {0} \ le k \ rbrace、\ end {align} ここで、\ mathbf {A}は正の半定行列、k \ …

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3パーティションからの削減で「膨大な数を追加」するコツは何ですか?
問題:次の図に示すように、「四角形(辺の長さが異なる)を四角形にパッキングする」の問題のを証明するために、はそれに縮小されます。NP完全性NP-Completeness\textsf{NP-Completeness}3パーティション3-Partition\textsf{3-Partition} でインスタンス、あるの要素は、。ターゲットの合計はです。3パーティション3-Partition\textsf{3-Partition}んnn(a1、⋯,a私、⋯,aん)(a1,⋯,ai,⋯,an)(a_1, \cdots, a_i, \cdots, a_n)tttt=Σa私n / 3t=∑ain/3t = \frac{\sum a_i}{n/3} 縮小では、は巨大な(定数)数であり、各は正方形で表されます。長方形の空白は、単位()の正方形で埋められます。BBBa私aia_i(B+a私)×(B+ai)(B+ai)×(B+ai)(B + a_i) \times (B + a_i)1×11×11 \times 1 質問:削減に「 膨大な数の追加する」というトリックはよくわかりません。私はそれがどんなパッキングスキームもソリューションを与えることを強制するために使用されていると思います。しかし、どうやって?BBB3-Partition3-Partition\textsf{3-Partition} 質問1:から削減するために、「膨大な数を追加する」ことの秘訣は何ですか?具体的には、なぜこの削減が機能するのですか?なぜこのトリックが必要なのですか、つまり、を省略した場合(設定)に削減が機能しないのはなぜですか?3-Partition3-Partition\textsf{3-Partition}BBBB=0B=0B=0 「どのようなパッキングでも3パーティションができる」という証明の欠陥を特定しようとしましたが、要点をつかむことができませんでした。 実際、私はからこのトリックを使用する他の削減も見ました。そう、3-Partition3パーティション\textsf{3-Partition} 質問2:からの削減に「膨大な数を追加する」というこのトリックの一般的な目的は何ですか(ある場合)?3-Partition3-Partition\textsf{3-Partition} 注:この問題は、Erik Demaine教授によるビデオ講義(01:15:15から)によるものです。最初に元の論文「正方形を正方形に詰める」をチェックするべきでした。ただし、インターネットではアクセスできません。コピーがあり、共有したい場合は、私のプロファイルで私のメールボックスを見つけることができます。前もって感謝します。

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完全なカバーをサブセット合計に削減
サブセット合計問題(整数のシーケンスおよび整数と、合計が正確にになるサブシーケンスがあるか)がNP完全であることを示します。S=i1,i2,…,inS=i1,i2,…,inS=i_1, i_2, \dots , i_nkkkSSSkkk ヒント:正確なカバー問題を使用してください。 正確なカバーの問題は次のとおりです。セットのファミリーがある場合、ペアワイズの互いに素なセットのサブファミリーで構成されるセットカバーは存在しますか?S1,S2,…,SnS1,S2,…,SnS_1, S_2, \dots , S_n まず、この問題がことを示すために、次のことを行う必要がありますか?NPNP\mathcal{NP} 非決定性チューリングマシンは、まず、探しているサブシーケンスがどれであるかを推測し、合計が線形時間で正確にkになることを確認できます。これは正しいです? それがNP完全であることを示すために、正確なカバー問題をサブセット合計にどのように減らすことができますか?次のようですか? 正確なカバーの問題は、すべての要素が1つのセットに含まれている場合にのみ解決策があります。 各数が要素のセットに対応し、がセット全体に対応するように、セットと数を検討します。あると仮定要素は及び異なるセット。SSSkkkkkknnnkkk 各セットSを、iがSにある場合はi番目の位置がであり、そうでない場合はi番目の位置がである数値に置き換えます。111000 kを、数値コピーである数値に設定します。nnn111

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自然言語処理の問題の複雑さ[終了]
休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか?質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 5年前休業。 NP-CompleteとNP-Hardのどちらが自然言語処理の問題ですか? 私は検索しました 自然言語処理 そして 複雑さ理論 タグ(および関連する複雑性タグ)が含まれていますが、結果は得られていません。 推奨されるNLPの質問はどれも役に立ちません。最も近いものは次のとおりです。 /cs/25925/why-is-natural-language-processing-such-a-difficult-problem /cs/9920/how-is-natural-language-processing-related-to-artificial-intelligence 言語学のどの側面が自然言語処理に必要または良いですか? NP完全問題のWikipediaのリストは、 NLPのための任意の複雑な結果が表示されません。 私が見つけた唯一のリードは、J。Morin(1995)による論文「自然言語処理における理論的かつ効果的な複雑さ」です。 ヘルプやポインタは大歓迎です!

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奇妙なグラフ分割問題のNP困難性の証明
次の問題がNP困難であることを示しようとしています。 入力:整数eee、および接続された無向グラフ G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)、頂点加重グラフ 出力: パーティションGGG、 Gp=(V,Ep)Gp=(V,Ep)G_p=(V,E_p) いずれかを削除して取得 eee からのエッジ EEE 最大化する max∑Gi∈{G1,G2,...,Gk}1|Gi|⎛⎝∑vj∈Viw(vj)⎞⎠2,max∑Gi∈{G1,G2,...,Gk}1|Gi|(∑vj∈Viw(vj))2,\max \sum\limits_{G_i \in \{G_1,G_2,...,G_k\}} \frac1{|G_i|}\left(\sum_{v_j \in V_i}w(v_j)\right)^{\!2}, ここで、と要素は互いに素です。はの頂点セットで、は頂点重みですGp=G1∪G2∪ ⋯ ∪GkGp=G1∪G2∪⋯∪GkG_p=G_1 \cup G_2 \cup \dots \cup G_kGGG V私ViV_iG私GiG_iw (vj)w(vj)w(v_j)vjvjv_j わかりやすい英語の説明:目的を最大化するために、eeeエッジを削除してグラフを分割します。目的は、結果の分離したサブグラフのそれぞれについて、サブグラフの頂点の合計を計算し、その値を二乗し、カーディナリティで除算します。最後に、これをすべてのサブグラフについて合計します。 これまで、レシオカット、パーティション(グラフ以外の問題)、最大マルチカットなどのNPハード問題からの削減を試みました。また、問題の特殊なケースがNP困難(理想的ではない)であることを示すように試みました。この問題が(ほとんどのグラフ分割問題がNPハードであることに加えて)NPハードであると疑う理由は、パーティションの重みの間にカーディナリティ項とクロス項が存在するためです。入力/問題の提案があれば役に立ちます。あらゆる種類の特定のグラフに対するNPハード証明は有用でしょう。

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サブセット間の要素の数がサブセットの数<=になるように、サブセットの最小のコレクションを見つけるのは難しいですか?
(は固定されていません)の空でないサブセットのコレクションが与えられた場合、問題は、サブセットの最小の空でないコレクションを見つけて、サブセットの和集合は、選択されたサブセットの数以下です。これはNPの難しい問題のようですが、証明できません。何か助けは?{1,2,…,N}{1,2,…,N}\{1,2,\ldots,N\}NNN
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与えられたnセットのうち少なくともkの小さなスーパーセットを見つける
セットが与えられ、それらの和集合のサイズがます。与えられたセットのうち少なくともを含む小さなセットを作成します。nnnmmmkkknnn がある多項式よりも小さいと仮定しましょう。つまり、です。この場合、最適化問題のための効率的な(多項式)アルゴリズムがあります。mmmnnnm&lt;P(n)m&lt;P(n)m < P(n) 与えられたセットのうち少なくともを含む最小のセットを見つけます。kkknnn
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