無限に大きいが局所的に有限な計算問題


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この質問は、ユッカスオメラが別の質問に対して行ったコメントに触発されたものです。

無限に大きいが局所的に有限な計算問題(およびアルゴリズム)の例は何ですか?

言い換えると、各チューリングマシンが有限のデータのみを読み取り、処理するが、無限に多数のチューリングマシンがネットワークに接続されている場合、計算は完全に無限サイズの問題を解決する、有限時間で停止する計算の例は何ですか?


このアイデアは、無限に多くのテープを持つ単一のTMと同じように見えるとコメントするつもりでした。私は夢を見ていますか、これは探求されたアイデアですか?確かに、無限時間TMのような他のハイパーコンピューティング拡張機能が研究されています。TMの「ネットワーキング」のアイデアは、このモデルに何かを追加しますか?
ハックベネット

@HuckBennett:わかりません。同じかもしれません。ユッカの元のコメントから、彼は有界度の無限グラフ上のグラフの色付けのような問題について考えていたという感覚を得ました(その特定の問題がこの質問の答えになるかどうかはわかりませんが)。各TMは同じアルゴリズムを実行し、有限のネイバーのセットと通信します。無限に多くのテープを持つTMは、2つのノード間に無限に多くのエッジを持つグラフをシミュレートできる可能性があるようです。これは、原則として私が考えているものとは異なります。私はそのようなモデルについてはほとんど知りません。
アーロンスターリング

回答:


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可能性のある(ただしやや自明でない)アイデアを示すために、1つの例を示します。有界次数グラフで最大のエッジパッキングを見つける分散アルゴリズムです。

問題定義

簡単所与グラフ無向エッジパッキング(または分別マッチング)は重量を関連付けるwはE 各エッジとE Eは、各ノードのためのそのV V、にエッジ入射の総重量vは最大1です。入射エッジの総重みが1に等しい場合、ノードは飽和します。すべてのエッジに少なくとも1つの飽和エンドポイントがある場合、エッジパッキングは最大になります(つまり、どの重みも貪欲に拡張できない)。G=VEweeEvVv11

最大マッチングことを観察(セット梱包最大エッジを定義W E = 1 IFF E Mを)したがって、古典的な集中化された設定で解決するのは簡単です(Gが有限であると仮定)。MEw(e)=1eMG

少なくとも通常のTCSの意味でアプリケーションを定義する場合、エッジパッキングには実際にいくつかのアプリケーションがあります:飽和ノードのセットは、最小頂点カバーの近似を形成します(もちろん、これは有限Gの場合にのみ意味があります) 。2G

計算のモデル

私たちは、グローバル定数の存在であることを前提としていますどの程度あるようvはVが最大ですΔΔvVΔ

これを元の質問の精神に近づけるために、計算のモデルを次のように定義します。我々は、各ノードと仮定チューリングマシンであり、エッジ{ uはV } Eは間の通信チャネルであり、UおよびV。入力テープVは度コードV Vを。毎V Vに入射エッジV整数で(任意の順序で)標識されている1 2 ...vV{あなたはv}EあなたはvvdegvvvVv ; これらが呼び出された局所的なエッジのラベル(のラベル { U Vは} Eは、のために異なっていてもよい Uおよび V)。マシンには、これらの各エッジを介してメッセージを送受信できる命令があります。マシンは、ローカルエッジラベルを使用して、隣接するアドレスを指定できます。12degv{あなたはv}Eあなたはv

マシンがGの有効なエッジパッキングを計算する必要があります。より正確には、各V Vは、その出力テープ上のエンコーディング印刷しなければならないW E 各エッジのためのEに入射V局所エッジラベルによって順序付けをし、その後停止します。wGvVweev

我々は分散アルゴリズムと言う時間内に最大のエッジ梱包見つけTを、次のいずれかのグラフの保持している場合、G最大度のΔ、および任意のローカルエッジ標識のためにG:私たちは、それぞれのノード交換する場合はGを同一のコピーでチューリングマシンAを起動し、マシンを起動します。その後、Tステップの後、すべてのマシンが有効な(グローバルに一貫した)ソリューションを出力し、停止しました。ATGGGAT

無限大

ノードのセットが数え切れないほど無限であっても、上記のすべてが完全に理にかなっています。V

問題の定式化と計算のモデルには、への参照がありませんV | 、直接的または間接的に。各チューリングマシンの入力の長さは、定数によって制限されます。|V|

知られていること

が無限であっても、問題は有限時間で解決できます。G

問題は、何らかのコミュニケーションが必要であるという意味で重要です。さらに、実行時間は依存します。ただし、固定されたΔについては、Gのサイズに関係なく、一定の時間で問題を解決できます。特に、問題は無限に大きいグラフで解決可能です。G

上記で定義されたモデル(フィールドで使用される通常のモデルではありません)で最もよく知られている実行時間を確認していません。それでも、多項式である実行時間はかなり簡単に達成できるはずであり、Δで準線形の実行時間は不可能だと思います。


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セルラーオートマトンの次世代を見つけます。

これは、一定の時間で説明したように解決できます。 (つまり、入力とは無関係)


セルオートマトンを使用して有限時間で解ける(自明ではない、興味深い)計算問題を実際に定式化するには、もっと注意が必要だと思いますか?
ユッカスオメラ

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@Jukkaに同意します。この回答の現在のバージョンは、有益なコメントではなくコメントのレベルにあると考えています。計算上の問題やアルゴリズムについては説明していません。ダウン投票。
アーロンスターリング

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基本的に、少なくともカラーリングと同じくらい難しい問題はすべて、ネットワーク内のノードの数に依存する実行時間のアルゴリズムを必要とするため、無限ではあるが局所的に有限のグラフでは機能しません。これは、Linialの独創的なlog * n下限に基づいています。


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しかし、ここであなたの計算のモデルは正確に何ですか?Linialは、すべてのノードに一意の数値識別子があると想定しています。元の質問で提案された設定にマッピングしようとすると、入力テープに数値識別子が与えられたチューリングマシンができます。しかし、現在、識別子のサイズには制限がありません。すべてのマシンが独自の識別子を読み取るまで待機するだけで、無限に時間がかかります。私は、障害は実際にはリニアルの下限ではないが、計算のモデルであると主張します。無限を扱うとき、一意の識別子は間違ったモデルです。
ユッカスオメラ

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@Jukka:質問を書いたときに、すべてのプロセッサが匿名であるシステムを想像していました。しかし、今では、ここで重要な問題があるかもしれません。プログラムサイズと、任意のプロセッサの近傍のサイズを制限する計算可能な関数を選択した場合、強力な敵は、IDの大きいが有限のセットを選択できるため、Linialの制限が何らかの形で依然として要因となります。ただし、攻撃者は、これを行うための計算可能な関数よりも速く成長する関数を計算できる必要があります。
アーロンスターリング

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