には、ない(あることがわかっている/考えられている)自然な問題がありますか?
明らかにで誰もが知っている大きなことは、ファクタリングの決定バージョンです(nには最大でkの係数があります)が、実際にはます。
には、ない(あることがわかっている/考えられている)自然な問題がありますか?
明らかにで誰もが知っている大きなことは、ファクタリングの決定バージョンです(nには最大でkの係数があります)が、実際にはます。
回答:
格子の問題は候補の良い源です。格子の基礎を与えにおいてR nは、一方が非ゼロ格子ベクトルを持つ(捜すことができるℓ 2)ノルム最小可能です。これが「最短ベクトル問題」(SVP)です。また、所与の基礎Lと点T ∈ RをN、一つのできるだけ近くに格子ベクトルを求めることができ、T。これが「最も近いベクトル問題」(CVP)です。
どちらの問題も正確に解決するのは困難です。アハラノフとRegevは(NPであることを示した CONP)、一つ内にそれらを解決することができるO (√要因:
http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1089025
私は紙を読んで、私は1つがUPでこれを行うことができます彼らの仕事から任意のヒントないと思うだけでUPさせ、クーデターが∩クーデターを。
専門性:前述のように、これらは検索の問題であるため、厳密に言えば、複雑なクラスであると言うときの意味に注意する必要があります。近似問題の決定バリアントを使用すると、得られる候補決定問題は約束問題です。ラティス与えられた場合、次の2つのケースを区別します。
ケースI:標準の非ゼロのベクトルがある≤ 1を、
ケースIIは:標準の非ゼロベクトルを持っていない≤ Cを√。(いくつかの定数C>0の場合)
この問題は、約束-NPである約束-CONP、と約束-UPまたは約束-クーデターのどちらかではないかもしれません。ただし、現時点ではPromise-UPにはないものとします。これは、(NP問題の例が得られていないようです∩ CONP)∖ UP。難易度は、NPという事実から生じる∩ CONPは意味クラスです。私たちは約束-NPで問題を特定した場合(これとは対照的に、∖約束-P、我々はP結論でき≠ NPを。任意のNPマシンが約束の問題を解決するためですΠはまた、NP言語の定義Lよりもより簡単ではありませんΠを。 )
標準derandomizationの仮定の下では、グラフ同型判定はNPである共同NP。