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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数値分割の特殊なケースのNP困難性
次の問題を考慮してください。 一組の所与のn=kmn=kmn = k m正の数{a1,…,an}{a1,…,an}\{ a_1, \dots, a_n \}ここでk≥3k≥3k \ge 3定数であり、我々は、中にセットを分割するmmm サイズのサブセットkkk各部分集合の和の積となるよう最大化されます。 この問題は、各パーティションの番号の数に制限があることを除けば、よく知られているウェイ番号のパーティション分割とよく似ています。以下のために以下の簡単な多項式アルゴリズムを提案することができ、mmmk=2k=2k = 2 番号がソートされている、つまりと仮定します 。。。< a n。次いで、ためにI ≤ M割り当てI サブセットに私は、のためにI > M、サブセットに割り当てN - I + 1。a1<a2<...<ana1<a2<...<ana_1mn−i+1n−i+1n−i+1 アルゴリズムが機能する理由を見るのは難しくありません。任意の2つのビンを選択するだけです。数字を入れ替えても、製品の量は増えません。 しかし、が大きい場合、多項式時間で問題を解決できるかどうか疑問に思いますか?誰かがそれがnp-hardnessであることを示すことができれば、私も感謝します。kkk 注:ワイヤレスネットワークでスケジューリングの問題に取り組んでいるときに問題が発生しました。問題を解決するための優れたヒューリスティックアルゴリズムを見つけました。しかし、しばらくして、私は問題が理論的に興味深いかもしれないと思った。

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低次元でのユークリッド平方の最大カット
ましょうx1,…,xnx1,…,xnx_1, \ldots, x_n、平面内の点であるR2R2\mathbb{R}^2。点を頂点として、エッジの重みが完全なグラフを考えます。常に総重量の少なくとも\ frac 2 3の重量カットを見つけることができますか?そうでない場合、\ frac 2 3を置き換える定数はどれですか?∥xi−xj∥2‖xi−xj‖2\|x_i - x_j\|^22323\frac 2 32323\frac 2 3 私が見つけることができる最悪の例は、正三角形の3点で、\ frac 2 3を達成し2323\frac 2 3ます。ランダムな分割は\ frac 1 2を生成することに注意してください1212\frac 1 2。しかし、低次元では、ランダムよりも優れたクラスタリングができることは直感的に明らかです。 k> 2のmax-k-cutではどうなりますか?次元d> 2はどうですか?そのような質問に答える枠組みはありますか?Cheegerの不等式については知っていますが、それらはスパースカット(最大カットではない)に適用され、通常のグラフでのみ機能します。 (質問は、分散を最小限に抑えるためにコンピューターグラフィックスで光源をクラスタリングする問題に触発されています)。

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数学を書くための証明アシスタント
証明アシスタントを使用して数学的な証明を書きたいです。すべては、一次論理(平等)と自然推論を使用して記述されます。背景は集合論(ZF)です。たとえば、次の証明をどのように書くことができますか? 公理:∀x∀y(x=y↔∀z(z∈x↔z∈y))∀x∀y(x=y↔∀z(z∈x↔z∈y))\forall x\forall y(x=y\leftrightarrow\forall z(z\in x\leftrightarrow z\in y)) 定理:∀x∀y(∀z(z∉x)∧∀z(z∉y)→x=y)∀x∀y(∀z(z∉x)∧∀z(z∉y)→x=y)\forall x\forall y(\forall z(z\notin x)\land\forall z(z\notin y)\rightarrow x=y) つまり、空のセットは一意です。 紙とペンを使ってそれを達成するのは簡単なことではありませんが、本当に必要なのは、証拠が正しいかどうかを確認するのに役立つソフトウェアです。 ありがとうございました。

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VC次元の推定
次の問題について何がわかっていますか? 収集所与関数のF :{ 0 、1 } のn → { 0 、1 }、最大のサブコレクションを見つけるS ⊆ Cの制約を受けるが、そのVC-寸法(S )≤ Kいくつかの整数のためのK。CCCf:{0,1}n→{0,1}f:{0,1}n→{0,1}f:\{0,1\}^n\rightarrow\{0,1\}S⊆CS⊆CS \subseteq C(S)≤k(S)≤k(S) \leq kkkk この問題の近似アルゴリズムまたは硬度の結果はありますか?

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最高のエイリアン通信プロトコル?
星間デジタル通信チャネルを使用してメッセージを送受信できる異星人の文明を発見したとしましょう。(変調された電波、レーザーパルス、さまざまな軌道での星の再配置、あなたが持っているものを使用してください。)それらと接触することにしたと仮定しましょう。 ダイアログを開始したら、通信プロトコルと言語をどのように確立しますか?基本的な語彙と論理的アイデアを表現する方法について合意するために、どの方法論を使用しますか?アドホックですか、それともシンボリック操作に基づいて共通言語を確立するプロセスを最適化する方法がありますか。言語について迅速に同意し、メッセージのエンコードと送信に必要なリソースを最小限に抑えたいと思います(送信が非常に遅いため)。 次に、相互性:共有言語ができたら、両サイドが取引秘密を相互に交換することをどのように確認しますか?つまり、私たちは、見返りを何も受け取らずに貴重な技術を提供するような状況になりたくないのです。双方が特定の技術を所有していることを証明できますか?それぞれの側がメッセージの価値に自信を持たせることができるように、徐々に断片的に結果を送信する方法はありますか?

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グラフのNP困難な問題
この質問は、木のNP-hard問題に似ています: グラフで扱いやすいNP完全問題が多数あります。グラフに限定されたときにNP完全なままである既知の問題はありますか? より正確に言うと、入力が無向、無加重のコグラフのみで構成される例に興味があります。 2つの発言: 重み付きコグラフの場合、このような問題はここで言及されています -2 人の旅行者とのTSP コグラフは、クリーク幅の「基本クラス」です。たとえば、ツリーはツリー幅の基本クラスです。 更新 いくつかのさらなる考え(私は確信が持てません):入力が本当に単なるグラフである場合、質問は「グラフにはプロパティXがありますか?」という種類でなければなりません。そのような問題が樹木に存在すれば十分である、というのは「コグラフのコツリーはプロパティXを持っているか?」

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akinatorまたは20qの背後にあるアルゴリズムは何ですか?
タイトルはそれ自体を物語っています。これがAkinatorと20Qです。 これらのゲームの原則は、ユーザーが選択したエンティティに関するいくつかの質問をユーザーに尋ねることです。そして、このエンティティが何であるかを見つけます。アルゴリズムの中核は、すべての質問に正しく答えられない可能性のあるユーザーに対処しながら、各ラウンドで「最も役立つ質問」を見つけることです。 「最も有用な質問」とは、最適な場合に候補エンティティの聴衆(または数?)を2つの等しい半分に分割する、最も多くの情報を与える質問として定義されます。 いくつかのアルゴリズムを説明した論文を見つけました(「アルゴリズム」という言葉は使われていませんでしたが、証明をアルゴリズムに変えることができました)。残念ながら、私はこの論文を再び見つけることはできません。

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Random K-SATの正確な定義は何ですか?
ランダムK-SATを定義するときに、4つの異なる制約を設定できます。1)特定の句のリテラルの合計数は正確にKまたはAT most K 2)特定のリテラルは、同じ句の置換の有無にかかわらず使用できます(AまたはAまたはA) 3)特定の変数は、または同じ句で置換なし(Aまたは〜Aまたは〜A) 4)特定の式で置換を使用して、または使用せずに特定の句を使用できます 最も「正しい」定義は何ですか?これらの異なる定義を使用することの短所と長所は何ですか?

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CNF式のランダム性の測定
CNF式は、ランダムと構造化の2つの大まかなクラスに大まかに分割できることが広く知られています。構造化されたCNF式は、ランダムなCNF式とは反対に、何らかの順序を示し、偶然には起こりそうにないパターンを示します。ただし、ある程度のランダム性を示す構造式(つまり、特定の特定の節のグループは他の特定の群よりもはるかに構造化されていないように見える)や、弱い形式の構造を持つランダムな式(つまり、特定の節のグループは他の部分よりもランダムではないように見える) )。したがって、式のランダム性は単なるyes / noの事実ではないようです。 ましょう CNF式与えられ、その関数であるF ∈ Fの間の真の値を返し0と1:包括0ながら、手段純粋な構造式を1つの手段純粋ランダム式。r :F→[0,1]r:F→[0,1]r: \mathcal{F} \rightarrow [0,1]F∈FF∈FF \in \mathcal{F}000111000111 誰かがそのようなを発明しようとしたことがあるのだろうか。もちろん、rによって返される値は(少なくともこれは私の意図です)堅実な理論的真理ではなく、いくつかの合理的な基準に従った実際的な測定値になります。rrrrrr また、の定義、または式の他の有用な全体的な特性の決定に使用できる統計指標を誰かが定義し、研究したことがあるかどうかを知りたいと思っています。統計指標とは、次のようなものです。rrr HCV(ヒットが分散をカウント)してみましょう変数与えられた、という関数であるVのJ ∈ Nは、回数を返しV j個に表示されてFを。してみましょうVがで使用される変数の集合とするF。してみましょうˉ H F = 1hF:N→NhF:N→Nh_F: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{N}vj∈Nvj∈Nv_j \in \mathbb{N}vjvjv_jFFFVVVFFFAHC(平均ヒットカウント)です。HCVは次のように定義されます: HVC=1h¯F=1|V|∑vj∈VhF(vj)h¯F=1|V|∑vj∈VhF(vj)\bar{h}_F = \frac{1}{|V|} \sum_{v_j \in V}{h_F(v_j)} 構成例ではないが、ランダムな事例では、HCVは、(すべての変数は時間のほぼ同じ数の記載されている)非常に低い(いくつかの変数非常に頻繁に使用され、他の一部は使用されていません。つまり、「使用量のクラスター」があります。HVC=1|V|∑vj∈V(hF(vj)−h¯F)2HVC=1|V|∑vj∈V(hF(vj)−h¯F)2HVC = \frac{1}{|V|} \sum_{v_j \in V}{(h_F(v_j) - \bar{h}_F)^2} AID(平均不純物度)してみましょうの回数もvのjのポジティブを発生し、聞かせてH - F(VのJ)、それは負の発生回数。ましょI :N → [ 0 …

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計算幾何学またはグラフ理論のどの問題が
これは、多項式時間硬さの結果に関するRobin Kothariの以前の投稿へのフォローアップ質問として意図されています。 具体的には、おおよそ下限を持つと考えられる問題に対するいくつかの硬度の証明を見ることに興味があり、ワードサイズ(3SUMの場合など) Barab et al。[スプリンガー経由])。応答が単純化されれば、決定木モデルに問題を残していただければ幸いです。Ω ( n3)Ω(n3)\Omega(n^3) ロビンのポストから、私はジェフ・エリクソンのを知った紙与え下げる5SUM行き(より正確に、彼は示してk個の中-SUMランΩ (nは⌈ K / 2 ⌉)一般的に時間を)。Ω ( n3)Ω(n3)\Omega(n^3)kkkΩ(n⌈k/2⌉)Ω(n⌈k/2⌉)\Omega (n^{\lceil k/2 \rceil}) 計算幾何学またはグラフ理論の問題の立方体の下限を推測するためにそのような縮小を使用して、論文または他の参考文献が存在しますか?

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カーディナリティ述語を使用した有界クリーク幅のグラフに関するMSOL最適化問題
CMSOLは、モナド2次論理、つまり、ドメインが頂点とエッジのセットであるグラフのロジックをカウントし、頂点と頂点の隣接関係とエッジと頂点の入射の述語があり、エッジ、頂点、エッジセットと頂点の定量化がありますセットは、述語があるの大きさかどうかを表しあるモジュロ。Cardn,p(S)Cardn,p(S)\textrm{Card}_{n,p}(S)SSSnnnppp Courcelleの有名な定理の場合は、その状態グラフのプロパティがCMSOLで表現され、その後、すべてのグラフのためのG高々木幅のKかどうかを線形時間で決定することができるΠはの木分解することを提供保持し、Gが入力に与えられています。定理の以降のバージョンでは、ツリー分解が入力に与えられるという要件がなくなり(Bodlaenderのアルゴリズムで計算できるため)、決定だけでなく最適化も可能になりました。MSOL式所与すなわちφ (S )我々はまた、最大または最小のセットを計算することができS満たすφをΠΠ\PiGGGkkkΠΠ\PiGGGϕ(S)ϕ(S)\phi(S)SSS。ϕ(S)ϕ(S)\phi(S) 私の質問は、クールセルの定理を有界クリーク幅のグラフに適応させることに関するものです。同様の定理があり、頂点、エッジ、頂点セットを定量化できるが、エッジセットは定量化できないMSOL1がある場合、クリーク幅kのグラフ(所定のクリーク式)が与えられ、すべての固定kについて決定できるグラフか線形時間でGを満たすいくつかのMSOL1式φ。私が見たすべての参照が指すGGGkkkkkkGGGϕϕ\phi Courcelle、Makowsky and Rotics、Theory of Computing Systems、2000による有界クリーク幅のグラフに関する線形時間可解最適化問題。 私はこの論文を読み込もうとしましたが、MSOL1の正確な定義に関して自己完結型ではなく、率直に言って読みにくいです。入力にクリーク式が指定されている場合、グラフのクリーク幅によってパラメーター化されたFPTで正確に最適化できることに関して2つの質問があります。 MSOL1は、ある数を法とする集合のサイズをテストするための述語を許可しますか?Cardn,p(S)Cardn,p(S)\textrm{Card}_{n,p}(S) 式が与えられたときに、クリーク幅によってパラメーター化されたFPTのMSOL1式ϕ (S )を満たす最小/最大サイズセットを見つけることは可能ですか?SSSϕ(S)ϕ(S)\phi(S) これらの両方の質問について、これらの結果を主張するときに引用する正しい参照が何かを知りたいです。前もって感謝します!

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完全一致のモノトーン回路の複雑さの下限を改善しましたか?
Razborovは二部グラフのための完璧なマッチング関数を計算し、すべての単調回路は、少なくとも持っている必要があることを証明したゲート(彼は「恒久的論理」と呼んで)。それ以来、同じ問題のより良い下限が証明されましたか?(と言う2 n個のεを?)これまで私は、この問題は半ば1990年代に開かれていた覚えています。nΩ (logn )nΩ(ログ⁡n)n^{\Omega(\log n)}2nϵ2nϵ2^{n^\epsilon} クリーク関数には指数サイズのモノトーン回路などが必要であることは承知していますが、完全なマッチングに特に興味があります。

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2つのキューを使用したリストの反転
この質問は、スタック操作ごとに償却時間で2つのキューを使用してスタックをシミュレートできるかどうかに関する既存の質問に触発されています。答えは不明のようです。以下に、より具体的な質問を示します。これは、すべてのPUSH操作が最初に実行され、次にすべてのPOP操作が実行される特殊なケースに対応しています。最初に空の2つのキューを使用して、要素のリストをどれだけ効率的に逆にすることができますか?法的操作は次のとおりです。O(1)O(1)O(1)NNN 入力リストの次の要素をキューに入れます(どちらかのキューの末尾に)。 どちらかのキューの先頭にある要素をデキューし、再度(いずれかのキューの末尾に)エンキューします。 いずれかのキューの先頭にある要素をデキューし、出力リストに追加します。 入力リストが要素で構成されている場合、逆の出力リスト[N、N-1、...、2、 1]振る舞いますか?O(N)よりも速く成長するという証明は、元の質問を否定的に解決するため、特に興味深いでしょう。[1,2,...,N−1,N][1,2,...,N−1,N][1,2,...,N-1,N][N,N−1,...,2,1][N,N−1,...,2,1][N,N-1,...,2,1]O(N)O(N)O(N) 更新(2011年1月15日):提出された回答とそのコメントに示されているように、問題はO(NlogN)O(Nlog⁡N)O(N \log N)で解決できます。\ Omega(N)の下限Ω(N)Ω(N)\Omega(N)は自明です。これらの境界のいずれかを改善できますか?

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LPの最小最大解
もちろん、今日では線形計画法はよく理解されています。実行可能なソリューションの構造と最適なソリューションの構造を特徴付ける多くの作業があります。強力な双対性、ポリタイムアルゴリズムなどがあります。 しかし、LPの最小最大解については何がわかっていますか?または、同等に、最大の最小解? (これは実際には研究の質問ではありませんが、休日にはあまり技術的でないものがあるかもしれません。ただ興味があり、グーグルで調べたところ、適切なキーワードが欠落している必要があると感じました。勉強すべき問題ですが、その問題について言及している散発的な論文をいくつか見つけました。 物事を単純にするために、LPのパッキングとカバーに焦点を当てましょう。パッキングLPでは、非負行列が与えられます。ベクトルxがある可能なら、X ≥ 0とA X ≤ 1。実行可能であればxは最大であり、貪欲に成分を増やすことはできないと言います。すなわち、場合Y ≥ 0とY ≠ 0は、その後、X + Yは不可能です。そして最後に、xはAAAバツバツxX ≥ 0バツ≥0x \ge 0A X ≤ 1Aバツ≤1Ax \le 1バツバツxy≥ 0y≥0y \ge 0y≠ 0y≠0y \ne 0x + yバツ+yx + yバツバツx最小最大のソリューション、それが目的関数最小化した場合にすべて最大のソリューションの中で。∑私バツ私∑私バツ私\sum_i x_i (同様の方法で、カバーLPの最大最小解を定義できます。) 最小最大ソリューションのスペースはどのように見えますか?どうすればそのような解決策を見つけることができますか?そのような解決策を見つけることはどれほど難しいですか?このようなソリューションをどのように近似できますか?誰がそのようなことを研究し、それに対する正しい用語は何ですか? これらの質問はもともとはエッジ支配セットと最小最大マッチングによって動機づけられました。最小の最大マッチングが最小のエッジ支配セットであることはよく知られています(かなり簡単にわかります)。逆に、最小エッジ支配セットが与えられると、最小最大マッチングを構築するのは簡単です。 つまり、本質的には同じ問題です。どちらの問題もNPハードとAPXハードです。些細な2近似アルゴリズムがあります:最大マッチング。 ただし、「自然な」LPリラクゼーションは非常に異なって見えます。エッジ支配セット問題を取り、自然なLPリラクゼーションを形成する場合、カバーLPを取得します。しかし、最小の最大一致を見つける問題を取り、LP緩和を考え出そうとすると、何が得られますか?もちろん、部分一致はパッキングLPの実行可能なソリューションです。その場合、最大の部分的マッチングはそのようなLPの最大の解であり、したがって最小の最大の部分的マッチングはそのようなLPの最小の最大解です。:)

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通信後問題のバリアント
これはおそらく非常に簡単ですが、標準的なポスト通信問題を考慮してください。 所与のおよびβ 1、... 、β N、インデックスのシーケンスを見つけるiは1、... 、iがKようにα I 1 ⋯ α I K = β Iを1 ⋯ β I Kを。もちろん、これは決定不能です。α1,…,αNα1,…,αN\alpha_1, \ldots, \alpha_Nβ1,…,βNβ1,…,βN\beta_1, \ldots, \beta_Ni1,…,iKi1,…,iKi_1, \ldots, i_Kαi1⋯αiK=βi1⋯βiKαi1⋯αiK=βi1⋯βiK\alpha_{i_1}\cdots \alpha_{i_K} = \beta_{i_1}\cdots \beta_{i_K} 今、私はこれを「バリアント」と呼んでいますが、実際にはそうではありません。本質的に「対応」を捨てます。とにかく、次のバリアントを検討してください。 所与のおよびβ 1、... 、β N、検索2つのインデックスのシーケンスI 1、... 、I K、J 1、... 、JのKようα I 1 ⋯ α I K = β jは1 ⋯ β …

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