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

6
ブルームフィルターのおおよその母集団の計算
サイズNビットのブルームフィルターとK個のハッシュ関数があり、そのうちMビット(M <= N)のフィルターが設定されているとします。 ブルームフィルターに挿入された要素の数を概算することはできますか? 簡単な例 100ビットのBFと、10ビットが設定されている5つのハッシュ関数を想定して、次の例を熟考しています... ベストケースのシナリオ:ハッシュ関数が本当に完璧で、X個の値にビットを一意にマッピングし、10ビットが設定されていると仮定すると、BFに挿入された要素は2つだけであると言えます。 最悪の場合のシナリオ:ハッシュ関数が不良であり、常に同じビットにマップされていると仮定すると(相互に一意である場合)、BFに10個の要素が挿入されたと言えます 範囲は[2,10]のようです。この範囲の約は、おそらくフィルターの偽陽性確率によって決定されます-私はこの時点で立ち往生しています。

2
しきい値の質問を有限の質問に減らす
通常、制限は「多項式時間で計算可能」のようなしきい値ではなく、計算の有限性である計算について推論する方が簡単です。 例えば形式言語理論では、むしろ使用する非周期モノイドを特徴付けるために、そのようprofinite単語を使用することが容易であり、X ω + 1 = X ω。∃n.xn+1=xn∃n.xn+1=xn\exists n. x^{n+1} = x^nxω+1=xωxω+1=xωx^{\omega+1} = x^{\omega} 複雑さの理論では、それに関連する唯一のテクニックは、たとえばP対NPの問題をEXPTIME対NEXPTIMEにリンクするパディングトリックです。しかし、複雑さの質問に自然に相当するものは、計算可能性のものです 複雑性理論のリソースしきい値が計算可能性理論の計算の有限性の質問になるように、何らかのエンコーディングを使用して計算可能性の質問に複雑さをリンクする結果がありますか?

4
動的グラフの増分最大フロー
動的グラフの最大フローを計算する高速アルゴリズムを探しています。グラフ所与すなわちG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)とs,t∈Vs,t∈Vs,t\in V我々は最大流量有するFFFにおけるGGGからsssへttt。次に、対応するエッジで追加/削除された新しい/古いノードuuuがグラフを形成しますG1G1G^1。新しく作成されたグラフの最大フローとは何ですか?最大流量の再計算を防ぐ方法はありますか? 非常に時間/メモリを消費しない前処理を歓迎します。 最も簡単なアイデアは、フローを再計算することです。 別の簡単なアイデアは、これです。以前の最大フロー計算で使用されたすべての拡張パスを保存し、頂点を追加するために、ソースから始まり、vに行き、次に行く単純なパスを見つけることができます(前のステップで更新された容量グラフで)目的地までが、問題があり、このパスは簡単であるべき、私はより良いよりも見つけることができませんでしたO (N ⋅ メートル)のためにこのような場合のために、M = | E | 。(また、それがただ1つのパスである場合、これはO (n + m )で実行できますが、そうではないことに注意してください。)vvvvvvO(n⋅m)O(n⋅m)O(n\cdot m)m=|E|m=|E|m=|E|O(n+m)O(n+m)O(n+m) また、上記のノードを削除するというアイデアは機能しません。 また、エッジのインクリメンタルアプローチなどの論文を見ましたが、この場合は十分ではないようです。各エッジの以上であり、この場合は適切な拡張ではないようです(フローを再計算するだけです)。また、現在はFord-Fulkerson最大フローアルゴリズムを使用しています。オンラインアルゴリズムに適したオプションがある場合は、それを知っておくと便利です。O(m)O(m)O(m)

6
ラムダ計算を入力した関数は計算できません
型付きラムダ計算ではなく型なしラムダ計算で計算できる関数の例をいくつか知りたいだけです。 私は初心者なので、背景情報を何度か繰り返していただければ幸いです。 ありがとう。 編集:型付きラムダ計算により、System Fと単純型付きラムダ計算について知るつもりでした。関数とは、チューリング計算可能な関数を意味します。

1
スパース入力での計算関数の単調な回路の複雑さ
重量バイナリ文字列のは、文字列内の1の数です。少数の入力で単調関数を計算することに興味がある場合はどうなりますか?|x||x||x|x∈{0,1}nx∈{0,1}nx\in\{0,1\}^n 私たちは、グラフが持っているかどうかの決定ということを知っているのグラフは、最大で例えばある場合-cliqueはモノトーン回路のは難しいですが(他の人アロンBoppana、1987年の中で参照)が、のモノトーン囲まれた深回路を見つけることが可能とエッジサイズクリーク を決定します。kkkk3k3k^3f(k)⋅nO(1)f(k)⋅nO(1)f(k)\cdot n^{O(1)}kkk 私の質問:重みが未満の入力でも、単調な回路では計算が難しい関数はありますか?ここでハードとは、回路サイズ意味し ます。kkknkΩ(1)nkΩ(1)n^{{k}^{\Omega(1)}} さらに良い:重みと入力だけを気にする場合でも、計算が難しい明示的な単調関数はありか?k1k1k_1k2k2k_2 EmilJeřábekは、既知の下限が2つの入力クラスを分離するモノトーン回路に当てはまることを既に観察しました( -cliques対最大 -colorable graphs)。固定重量の2つの入力クラスで機能します。これにより、は関数になりますが、これは避けたいものです。aaa(a−1)(a−1)(a-1)k2k2k_2nnn 本当に好きなのは、よりもはるかに小さいおよび明示的なハード関数です(パラメーター化された複雑度フレームワークのように)。あればさらに良い。 k1k1k_1k2k2k_2nnnk1=k2+1k1=k2+1k_1=k_2+1 正の答えは、任意の回路の指数下限を意味することに注意してください。k1=k2k1=k2k_1=k_2 更新:この質問は部分的に関連する場合があります。

3
以外の「単純な」言語ですか?
次のプロパティを持つ言語Lを探しています。 Lはコンテキストフリーであってはなりません。 Lの補数はコンテキストフリーであってはなりません。(教科書で、コンテキストを含まない言語の主要な例として見られるものはすべて、この2番目の要件を満たしていないようです。) Lはそれほど難しいものではありません。たとえば、最初の2つの要件に決定不能な言語が適合することは知っていますが、私が望むのは、確率的プッシュダウンオートマトンなどのわずかに「改善された」オートマトンモデルで認識できるシンプルな言語です。

2
近似比の階層定理?
よく知られているように、NP困難最適化問題には、PTASの使用から任意の因子内での近似不能までのさまざまな近似比があります。中間には、O(logn)O(log⁡n)O(\log n)、poly(n)poly(n)poly(n)などのさまざまな定数があります。 可能な比率のセットについて何がわかっていますか?何らかの「近似階層」を証明できますか?正式には、どのような機能のためにとG (N )、我々は近似率に問題が存在することを証明することができるF (N )≤ α &lt; G (nは)?f(n)f(n)f(n)g(n)g(n)g(n)f(n)≤α&lt;g(n)f(n)≤α&lt;g(n)f(n)\leq \alpha < g(n) その場合、、正確に近似率に問題が存在しませんかα?α=O(1)α=O(1)\alpha=O(1)αα\alpha

2
弱い代数準同型のようなものはありますか?
所与endofunctor 、我々は任意のために多型である関数として観測関数を定義することができるFのある-coalgebra、oをB のいずれかのために定義されているFの -coalgebra ⟨ A 、C :A → F A ⟩。 O B S :∀ ⟨ A 、C ⟩ 。A → B 観測関数を見るもう1つの方法は、最終関数F:Set→SetF:Set→SetF : Set \rightarrow SetFFFobsobsobsFFF⟨A,c:A→FA⟩⟨A,c:A→FA⟩\langle A, c : A \rightarrow FA\rangleobs:∀⟨A,c⟩.A→Bobs:∀⟨A,c⟩.A→B obs : \forall \langle A, c \rangle . A \to B 代数が存在する場合。最終的な F代数への一意の準同型を持つ観測関数を構成することにより、多型を自動的に取得します。しかし、これは最終的な F代数が存在する場合にのみ機能します。FFFFFFFFF 観測関数の定義特性の1つは、その多型のために、右側に構成されたすべての代数準同型をキャンセルすることです。場合はあるFの後、-coalgebra準同型、: O …

1
が含まれていないOracle
Greg KuperbergによるComplexity Zoologyは、ような言語があるとます。つまり、\ mathsf {BPP} ^ X \ nsubseteq \ mathsf {P} ^ {\ mathsf {NP} ^ X} —ただし、この結果の参照は提供しません。なぜこれが成り立つのですか?または、証拠をどこで見つけることができますか?XXXBPPX⊈Δ2PXBPPX⊈Δ2PX\mathsf{BPP}^X \nsubseteq \mathsf{\Delta_2 \mathsf{P}}^XB P Pバツ⊈ PN PバツBPPバツ⊈PNPバツ\mathsf{BPP}^X \nsubseteq \mathsf{P}^{\mathsf{NP}^X} この質問の一部は、「ショートメッセージを使用したマルチプルーバーのインタラクティブな証明について知られていること」という質問に対する私の答えに基づいています。ジョー・フィッツシモンズ。 10月2日にmath.stackexchange.comにこの質問を投稿しましたが、meta.mathのこの投稿に続いて、回答が得られず、mathに関する質問を削除しました。

1
以下のための主題削減のBarendregtの証明
Barendregtのサブジェクト削減の証明に問題を発見しました(型のあるラムダ計算の Thm 4.2.5 )。 証明の最後のステップ(60ページ)では、次のように述べています。 「したがって、補題4.1.19(1)によって、 「。Γ,x:ρ⊢P:σ′Γ,x:ρ⊢P:σ′\quad\Gamma,x:\rho\vdash P:\sigma' しかし、補題4.1.19(1)によれば、それがあるべきである置換全体のコンテキストになるので、のみならず、X :ρ '。Γ[α⃗ :=τ⃗ ],x:ρ⊢P:σ′Γ[α→:=τ→],x:ρ⊢P:σ′\Gamma[\vec{\alpha}:=\vec{\tau}],x:\rho\vdash P:\sigma'x:ρ′x:ρ′x:\rho' 私は、標準溶液は何とかことを証明することであってもよいと思いますが、私は方法がわからないです。α⃗ ∉FV(Γ)α→∉FV(Γ)\vec{\alpha}\notin FV(\Gamma) 抽象化の生成補題を緩和することでそれを簡素化する証明がありましたが、最近、間違いがあり、私の証明が間違っていることがわかりました。そのため、この問題を解決する方法がわかりません。 誰か、ここで何が欠けているのか教えてください。

2
有限アーベル群のメンバーシップテストの複雑さ
次のabelianサブグループのメンバーシップテストの問題を考えます。 入力: 有限アーベル群G=Zd1×Zd1…×ZdmG=Zd1×Zd1…×ZdmG=\mathbb{Z}_{d_1}\times\mathbb{Z}_{d_1}\ldots\times\mathbb{Z}_{d_m}任意大きいとdidid_i。 発電セット{h1,…,hn}{h1,…,hn}\lbrace h_1,\ldots,h_n\rbrace亜群のH⊂GH⊂GH\subset G。 要素b∈Gb∈Gb\in G。 出力: 'はい'であればb∈Hb∈Hb\in Hの別の場所に'no'と」。 質問:この問題は、従来のコンピューターで効率的に解決できますか?古典的なチューリングマシンの通常の意味でO(polylog|G|)O(polylog|G|)O(\text{polylog}|G|)時間とメモリリソースを使用する場合、アルゴリズムは効率的だと思います。任意のサブグループHに対してと仮定できることに注意してください。入力サイズこの問題のは、⌈ ログ| G | ⌉。n=O(log|G|)n=O(log⁡|G|)n= O(\log|G|)HHH⌈log|G|⌉⌈log⁡|G|⌉\lceil \log|G|\rceil ややモチベーション。直観的には、線形合同システムまたは線形ディオファントス方程式を解くためのアルゴリズムで問題に取り組むことができるように見えます(以下を参照)。ただし、整数との計算のコンテキストで使用される計算効率には、強い多項式時間と弱い多項式時間、代数とビット複雑度などの異なる概念があるようです。私はこれらの定義の専門家ではなく、この質問を明確に解決する参考文献を見つけることができません。 更新:問題に対する答えは「はい」です。 遅い答えで、私はスミス正規形に基づいた方法を提案しました。これは、規定された形を持つすべてのグループにとって効率的です。 すべての特定の場合におけるものBlondinショーによって回答フォームであるD iは = NをE 、I、I及びN iが、E iが「小さな整数」であり、問題が属するNC 3 ⊂ P。小さな整数は、入力サイズO (log log | A |)で指数関数的に小さくなります。didid_idi=Neiidi=Nieid_i= N_i^{e_i}Ni,eiNi,eiN_i, e_iNC3⊂PNC3⊂P\text{NC}^3\subset \text{P}O(loglog|A|)O(log⁡log⁡|A|)O(\log\log|A|) 私の答えでは、この問題を解決するために「直交サブグループ」を使用しましたが、これは必要ないと考えています。私が読んでいる行エシェロンフォームの方法に基づいて、将来的にはより直接的な答えを提供しようとします。 いくつかの可能なアプローチ この問題は、線形合同システムおよび/または線形ディオファンタス方程式の解法と密接に関連しています。完了のためにこれらの接続を簡単に要約します。 取る、その列生成セットの要素である行列であることを { H 1、... 、HのN }。次の連立方程式AAA{h1,…,hn}{h1,…,hn}\lbrace h_1, \ldots, …

2
最大独立集合の約束された上限を伴う近似グラフ彩色
私の仕事では、次の問題が発生します。 順序65の独立したセットなしでグラフの色数を近似する既知のアルゴリズムはありますか?(したがって、alpha(G)&lt;= 64が既知であり、| V | / 64は自明な下限、| V |は自明な上限です。しかし、この特別な条件下でより良い証明された近似はありますか?) 分数の色数までリラックスしたらどうなりますか?そして、平均的なケースで「良い」実行時間に?

4
マスター方程式と演算子の合計フォーム
私は量子情報の人というよりも量子光学の人で、主にマスター方程式を扱っています。私は演算子和形式に興味があり、シミュレートしている小さな量子システムのこの形式のエラーを導き出したいと思います。 キャッチ:量子システムは、正弦関数でモデル化された外部(古典的)場によって駆動され、減衰率が低いため、この時間依存性を排除するために回転波近似を行うことはできません。積分によってマスター方程式を数値的に解く必要があり、時間での各積分の結果はtttこれらの誤差を把握するのに十分な情報ではないため、ベクトル化された密度で動作しているスーパー演算子行列を回復するためにいくつかの作業を行う必要があるマトリックス。すなわち、マスター方程式に1のエントリが1で残りがゼロのベクトル化密度行列を供給し、特定の時間ような行列を作成しττ\tauます。私はここで正しい軌道に乗っていますか(健全性チェック)?より明示的に、の位置に1つのエントリと密度行列のベクトル化()は、列ベクトルですので形である、私は、Jで、 T = 0時間に進化してきたこと τ行列次いで、より密度行列のベクトル形式取る T = 0に対して T = τがで与えられる M = Σ I 、Jの V E C(ρ I 、J 、T = 0)vec(ρij,t=τ)vec(ρij,t=τ)\mathrm{vec}(\rho_{ij,t=\tau})i,ji,ji,jt=0t=0t=0ττ\taut=0t=0t=0t=τt=τt=\tau。M = ∑i,jvec(ρij,t=0)vec(ρij,t=τ)†M=∑i,jvec(ρij,t=0)vec(ρij,t=τ)†\mathbf{M}=\sum_{i,j}\mathrm{vec}(\rho_{ij,t=0})\mathrm{vec}(\rho_{ij,t=\tau})^\dagger 質問:このスーパーオペレーターがMMM\mathbf{M}、どのように私はのオペレータ和同等のためのクラウス演算子を取得することができます M有用な形態でありますか?すなわち、問題のシステムはキュービットまたはキュートリットであり、別のキュービットまたはキュートリットです。可能であれば、各チャネルのスピンマトリックスのテンソル積の形で演算子sumを実行できるようにします。Mvec(ρ0)=vec(ρτ)Mvec(ρ0)=vec(ρτ)\mathbf{M}\,\mathrm{vec}(\rho_0)=\mathrm{vec}(\rho_\tau)MM\mathbf{M} サイド質問:あるチェ行列?MM\mathbf{M} 最後のメモ:私はピンジャが提案した論文を使用したように、ピンジャへの承認を授与しました。以下に詳細を記入した回答を自分で提供しました。

3
リレーショナルデータベースの最近の進歩は何ですか?
リレーショナルデータベース理論と関連ドメインの最近の進歩はどうなっているのでしょうか? 私は、新しいアプローチ、クエリ言語(SQLの代替および/またはその拡張)、製品(私はオープンソースにはるかに興味がありますが、独自のオープンソース)および昨年開発された研究プロジェクトに興味があります。


弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.