2-NEXPTIME完全問題

問題が発生し、2-nexptimeのように見えるアルゴリズムが見つかりました。

下限を見つけるために、既知の2-nexptime-complete問題を見つけたいと思います。

私は文献で主にそのような2つの問題を見つけました：

• PCPが2 2 n未満のサイズの解かどうか$2^{2^n}$
• サイズ2 2 nの正方形のティリング問題$2^{2^n}$

しかし、私はこれらの問題を自分でエンコードすることができませんでした。したがって、私は他の2-NEXPTIME完了問題を知りたいと思います。最初にこのクラスにもっと直感を持ち、次に良いケースでは下限を証明します。

ここでは、2-NEXPTIMEの概要を理解するために、わざわざ問題を説明しません。

ありがとう

もちろん、明白なN2Exp問題は、2expの時間制限された非決定性チューリングマシンの受け入れ問題です。これを使用することは、2expタイリングと同じくらい難しい/簡単かもしれません。なぜなら、そのようなTuringマシンの計算のシミュレーションは、本質的に、二重指数関数的に大きなグリッド（長さ2expのメモリテープの2exp多くの構成）を定義する必要があるためです。非決定的な方法で。実際には、N2Expの下限を表示すると、多くの場合、そのようなグリッドを構築することになります（そして、それがツリーや不十分な構造の何かでないことを確認します）。"N"（非決定性）は、多くの場合、問題の固有の部分であり、十分な大きさのグリッドがあれば、それほど難しくはありません（そうでない場合、最初は2expを狙うでしょう）。

$\mathcal{SROIQ}$$\mathcal{SROIQ}$$\mathcal{SROIQ}$

タイリングは、別の一般的なパターンも示しています。N2Expは実際にはNPのようなものであり、さらに大きな問題のインスタンスを非常に効率的にエンコードする方法を見つける必要があるだけです。原則として、NPの問題を拡大することができます。タイリングが優れている理由は、この場合はグリッドのサイズをスケーリングするだけでよいためです（かなり均一です）。

一方、問題の可能性が2ExpTimeのみである場合は、指数関数的に空間制限された交互チューリングマシンシミュレーションを回避できます。2expグリッドの構築に問題があるが、指数サイズに到達できる場合、これは試してみる価値があるかもしれません。