理論計算機科学

理論計算機科学者および関連分野の研究者のためのQ&A

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ボリューム推定の動機
ランダムウォーク法に関する最近の論文で検討されている種類の凸多面体の体積を推定するための具体的で魅力的なアプリケーションは何ですか? 体積推定に関するこれらの論文では、1つの動機として数値積分について言及しています。以前の方法を使用して計算するのが非常に難しい、人々が実際に計算したい積分の例は何ですか?または、1000次元のポリトープの体積を計算するための他の魅力的な実用的なアプリケーションはありますか?

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非常に大きなNFAをDFAに変換するアルゴリズム
非常に大きな非決定的有限オートマトンがあり、それをDFAに変換する必要があります。 概して、40 000以上の州を意味します。これまでにいくつかの実験を行い、テーブルを検索するデフォルトのアルゴリズムをプログラムしました(ここで説明します)が、最適化後でも非常に遅く、非常にメモリを消費します。州の数が指数関数的に増加する可能性があるという事実を知っていますが、最小化後、結果のDFAには約9000の州があり、耐えられます。 だから私の質問は、より高速またはよりメモリフレンドリーなアルゴリズムがありますか?
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差のシーケンスを持つ置換の存在のための効率的なアルゴリズム?
この質問はこの投稿によって動機付けられています。多項式時間で2つの順列の合計を特定できますか?、および順列の計算特性に対する私の関心。 違いは、シーケンス1、2、... 、N 置換のπ番号1 、2 、... N + 1は、順列内の各2つの隣接する数の差見つけることによって形成されるπを。つまり、a i = | π (I + 1 )- π (I )| 以下のための1つの≤ I ≤ n個a1,a2,…ana1,a2,…ana_1, a_2, \ldots a_nππ\pi1,2,…n+11,2,…n+11, 2, \ldots n+1ππ\piai=|π(i+1)−π(i)|ai=|π(i+1)−π(i)|a_i= |\pi(i+1)-\pi(i)|1≤i≤n1≤i≤n1 \le i \le n 例えば、配列 順列の違い配列である2 3 4 1。しながら、配列2 、2 、3及び3 、1 、2は、数字の任意の順列の違いシーケンスはない1 、2 、3 、4。1,1,31,1,31, 1, 3234123412 3 …

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我々はそれを知っています階層は(崩壊しないT C 0 D ⊊ T C 0 D + 1をすべてのためにD)?TC0TC0\mathsf{TC^0}TC0d⊊TC0d+1TCd0⊊TCd+10\mathsf{TC^0_d} \subsetneq \mathsf{TC^0_{d+1}}ddd のZooエントリにTC0TC0\mathsf{TC^0}は、深さ2と3の分離のみが記載されています。 また、階層が崩壊しないという事実の標準参照はありますか?AC0dACd0\mathsf{AC^0_d}

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ソリューションの長さを爆発させない「ドアとプレッシャープレート」ゲームの削減はありますか?
このペーパーは、ドアとプレッシャープレートを使用したゲームで、(プレイヤーの)アバターが特定の場所に到達できるかどうかを判断するのがPSPACE困難であることを証明します。これは、TQBFからの削減によって証明され、結果の解の長さは、式の汎用数量詞の数に指数関数的に依存します。 NPSPACEマシンから、ゲームの解の長さがマシンの受け入れパスの長さに多項式的に関連するようなゲームへの縮小はありますか?

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O(k)の配列で最小のk要素を見つける
これは私がウェブで見つけた興味深い質問です。n個の数値(それらに関する情報なし)を含む配列が与えられた場合、配列1を与えられたときにO(k)時間でk個の最小要素を返すことができるように、線形時間で配列を前処理する必要があります<= n 私は何人かの友人とこの問題について議論してきましたが、誰も解決策を見つけることができませんでした。助けていただければ幸いです! クイックノート:-k個の最小要素の順序は重要ではありません-配列内の要素はnumberであり、整数である場合もあり、そうでない場合もあります(したがって、基数ソートなし)-数kは前処理段階ではわかりません。前処理はO(n)時間です。O(k)timeの関数(k個の最小要素を見つける)。
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有限状態部分情報ゲームの複雑さ
可能性のある結果がそれぞれ[-1,0、+ 1]の値を持つ[lose、draw、win]である、有限数の状態のみを持つ決定論的部分情報ゼロサムゲームを考えると、 そのような値 を近似する複雑さは何ですか 内で加算的にゲームを実行しますか?ϵϵ\epsilon 特に、私はそれを行うためのアルゴリズムを一切思いつきません。 この投稿の残りの部分は 、問題のより完全な説明を提供することに専念している ので 、この投稿の上部の質問が何を意味するかを既に理解できている場合 、この投稿の残りを読む理由はありません。 審判マシン状態を有する所与、指定された初期状態と、状態 そのスコア対である、状態そのスコア対はであり、次の形式の状態s 0 s a [ − 1 、+ 1 ] s b [ + 1 、− 1 ]{1,2,3,...,S}{1,2,3,...,S}\{1,2,3,...,S\}s0s0s_0sasas_a[−1,+1][−1,+1][-1,+1]sbsbs_b[+1,−1][+1,−1][+1,-1] [p1_info,p2_info,num_of_choices,player_to_move,next_state_table][p1_info,p2_info,num_of_choices,player_to_move,next_state_table][\mbox{p1_info,p2_info,num_of_choices,player_to_move,next_state_table}]ここで: player_to_move∈{1,2}player_to_move∈{1,2}\mbox{player_to_move} \in \{1,2\} next_state_tablenext_state_table\mbox{next_state_table}は、関数{1,2,3,...,num_of_choices}→{1,2,3,...,S}{1,2,3,...,num_of_choices}→{1,2,3,...,S}\{1,2,3,...,\mbox{num_of_choices}\} \to \{1,2,3,...,S\} p1_info,p2_info,num_of_choices≥1p1_info,p2_info,num_of_choices≥1\mbox{p1_info},\mbox{p2_info}, \mbox{num_of_choices} \geq 1 マシンがそのフォームの状態にあるとき: 送信 Player_1および送信 、Player_2にp1_infop1_info\mbox{p1_info}p2_infop2_info\mbox{p2_info} 指定されたプレーヤーにを送信し 、そのプレーヤーからの入力として要素を待機し、num_of_choicesnum_of_choices\mbox{num_of_choices}{1,2,3,...,num_of_choices}{1,2,3,...,num_of_choices}\{1,2,3,...,\mbox{num_of_choices}\} その後、示される状態に移行しますnext_state_tablenext_state_table\mbox{next_state_table} マシンが他の2つの状態またはいずれかに、sasas_asbsbs_b その状態のスコアペアを出力として停止します …

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P L SPLS\mathsf{PLS}とA P XAPバツ\mathsf{APX}の関係は何ですか?言い換えれば、多項式時間局所探索を認める問題は近似可能ですか?近似可能な最適化問題は、一般的なローカル検索アルゴリズムを意味しますか?

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言語クラスの階層、クロージャーのプロパティなどを概説した本/調査紙はありますか
現在、レギュラー以上でコンテキストフリー以下の言語のクラスを含む形式言語の研究を行っています。私は、反転境界付きマルチカウンターマシン、シングルスタックカウンターマシン、決定論的CFLなどのようなものを見ています。 誰かがこれらの言語の特性を概説する良い本や調査論文を知っているのだろうかと思っています。私が見ているもののほとんどは、ホプクロフト・ウルマンの本、1979年版にさえ含まれるにはあまりにも曖昧すぎるか、あまりにも新しいものです。 主に、互いに含まれる言語クラス、これらの言語のクロージャープロパティ、およびこれらの言語の基本的な問題(F問題)の決定可能性を探しています。 このリファレンスで調べることのいくつかの例: 反転限定マルチカウンターマシンで受け入れられるすべての言語は、反転限定でない単一カウンターマシンでも受け入れられますか? 決定論的な反転境界MultiCounter言語は、左右の連結の下で閉じられていますか? シングルカウンターマシンの普遍性は決定可能です。 これらは単なる質問の例であり、日々の仕事で出てくる他の多くのものがあります。 出発点として、どの論文がオスカーイバラの「反転限界マルチカウンターマシンとその決定問題」を引用しているのかを追跡してみましたが、多くは見つかりませんでした。

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近似アルゴリズムの平滑化分析
線形計画法やk-meansなどの多くの問題に対する正確なアルゴリズムの実行時間を理解するために、平滑化分析が何度も適用されています。この領域にはかなり一般的な結果があります。たとえば、HeikoRöglinand BertholdVöcking、Smoothed analysis of integer programming、2005などです。これらの一般的な結果のいくつかは、独自の最適なソリューションを持つインスタンスを生成するために分離補題に依存しているようです。と仮定すると、この論文は困難な問題に対する平滑化された多項式時間アルゴリズムの存在を除外します。N PN P ≠ Z P PNP≠ZPP\mathsf{NP}\ne \mathsf{ZPP}N PNP\mathsf{NP} 近似アルゴリズム比の平滑化分析については、いくつかの作業が行われています。Rao Raghavendra、近似アルゴリズムの確率的および平滑化解析、2008があります。これは、平滑化解析でChristofidesアルゴリズムの改善された近似境界を提供しようとします。ただし、明示的な近似比はありません。 近似結果の硬度が、平滑化された多項式時間で実行されるアルゴリズムの近似比を制限する理由はありますか?HeikoRöglinとBertholdVöckingの論文の​​結果は、近似アルゴリズムにも適用されますか?

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シェーファーの定理と無制限の幅のCSP
シェーファーの二分法定理は、各CSP問題が、多項式時間で解けるのいずれかであるか、NP完全です。これは、たとえば、SATおよびHorn-SATを除く、幅が制限されたCSP問題にのみ適用されます。無制限の幅の一般的なCSPの問題は非常に難しい(計算不可能な場合もあります)ため、「自然」でNPにある問題に限定しましょう。{ 0 、1 }{0、1}\{0,1\} 幅に制限のないCSP問題がある場合、各、最大kの幅の句に対する問題の制限を調べることができます。シェーファーの定理が適用され、制限された問題はPまたはNP完全にあります。いくつかのkについて、k制限の問題がNP完全である場合、制限のない問題もNP完全です。すべてのkについて、k制限の問題がPにある場合、状況はそれほど明確ではありません。kkkkkkkkkkkkkkkkkk シェーファーの二分法の定理は、すべての簡単なケースを解決する4つの(または)異なるアルゴリズムに依存しています。与えられたCSP問題に対して、制限の問題はアルゴリズムAによって常に解けると仮定します。アルゴリズムAを使用して制限のない問題も解決できる場合があります。または、アルゴリズムAが無制限の場合の多項式時間ではない可能性があり、問題の難易度については無知です。kkk この種の問題は考慮されましたか?「無知な」スポットに到着する例はありますか?

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色彩数とベクトル色数の間にギャップがある小さなグラフ?
私は小さなグラフを探していそのベクトル色数色数未満であるχ V(G )&lt; χ (G )。GGGχv(G )&lt; χ (G )χv(G)&lt;χ(G)\chi_v(G)<\chi(G) (ベクトル色番号有するQを割り当てがある場合、X :V → Rと D。隣接する頂点に関連付けられた直感的ベクターは遠く離れている必要があり、⟨ X (V )、X (W )⟩ ≤ - 1 /(q − 1 )。たとえば、q = 3の場合、三角形の頂点で十分です。)GGGqqqx :V→ Rdバツ:V→Rdx\colon V \rightarrow \mathbf R^d⟨ X (V )、X (W )⟩ ≤ - 1 /(Q− 1 )⟨バツ(v)、バツ(w)⟩≤−1/(q−1)\langle x(v), x(w)\rangle \leq -1/(q-1)q= …

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Divisibilityの最も効率的なアルゴリズムは何ですか?
何Divisibity意思決定問題のために、今日知られている最も効率的な(時間の複雑さ)アルゴリズムである:言う、与えられた二つの整数とB、し除算bは?私が求めるのは、(必ずしも)剰余計算のアルゴリズムではないことを明確にしましょう。aがbを除算するかどうかを知りたいだけです。より具体的には、私の質問は、O (m log m log log m )よりも優れた時間の複雑さを伴う除算のための最近のアルゴリズムが存在するかどうかです。ここで、mはmax { aのビット数ですaaabbbaaabbbaaabbbO(mlogmloglogm)O(mlog⁡mlog⁡log⁡m)O(m\log m\log\log m)mmm。さらに、はこの問題の下限ですか?max{a,b}max{a,b}\max\{a,b\}Ω(mlogmloglogm)Ω(mlog⁡mlog⁡log⁡m)\Omega(m\log m\log\log m) 感謝と敬意、そしてこれがそのような素朴な質問であれば申し訳ありません。

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バイナリ数独パズルはどれくらい難しいですか?
数独は、NP完全な有名なパズルです。Binary Sudokuは、数字のと1のみを許可するバリアントです。ルールは次のとおりです。000111 各行と各列には、等しい数のゼロと1が含まれている必要があります。 各行と各列は一意です。 行または列にゼロまたは連続したトリプルが含まれていない(1 1 1は1の連続したトリプルです)。1 1 11111 1 1 入力は、ゼロと1で部分的に満たされた正方形です。パズルを解くには、N × Nの正方形の各セルに、上記の規則を順守しながら0または1を入力する必要があります。バイナリ数独パズルを解くための難治性の結果を見つけることができませんでした。N× NN×NN \times NN× NN×NN \times N000111 バイナリ数独パズルを解くのはどれくらい難しいですか?NP完全ですか? また、関連する問題の複雑さに興味があります。 上記のルール1と2のみを尊重する完全に埋められた正方形を考えると、N× NN×NN \times N 結果の正方形がルール3を順守するような行と列の順列を見つけるのはどれくらい難しいですか?

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有界度を持つグラフの色数を近似する硬度
有界度のあるグラフの頂点カラーリングの硬度結果を探しています。 グラフを考えると、我々は、いずれかのことを知っているε &gt; 0、それはおおよそに難しいχ (G )の要因の中| V | NP = ZPP [ 1 ]でない限り1 - ϵ。しかし、Gの最大次数がdで区切られている場合はどうでしょうか?フォームのいずれかの硬度比があるD 1 - ε(いくつかのためにε)このケースでは?G(V,E)G(V,E)G(V,E)ϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon>0χ(G)χ(G)\chi(G)|V|1−ϵ|V|1−ϵ|V|^{1-\epsilon}NP=ZPPNP=ZPP\textit{NP}=\textit{ZPP}GGGdddd1−ϵd1−ϵd^{1-\epsilon}ϵϵ\epsilon 簡単な質問は、エッジサイズがで区切られている場合のハイパーグラフのエッジ色数を近似する難しさです。この場合、d 1 − ϵの硬度比を期待できますか?(いずれかのために、と言うε &gt; 0)dddd1−ϵd1−ϵd^{1-\epsilon}ϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon >0 ご清聴ありがとうございました!

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