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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禁止された誘導巡回部分グラフによって定義されたグラフクラスの多項式問題
MOからクロスポスト。 ましょ環状のすべてが禁止誘起部分グラフ、(少なくとも1つのサイクルを含む)の有限数によって定義されたグラフクラスです。CCC クリークおよびクリークカバー以外のの多項式時間で解決できるNP困難グラフ問題はありますか?CCC 正しく覚えていれば、これは独立したセットでは不可能です(ない限り)。P= NPP=NPP=NP graphclasses.orgでの検索では見つかりませんでした。 クリークおよびクリークカバーが多項式であるクラスは、C5、C6、X164、X165、sunlet4、三角形なし 編集 ISとDominationのマイナスはこのペーパーにあります。ページ2、グラフ。Si 、j 、kSi,j,kS_{i,j,k}

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Wタイプと誘導タイプ
Martin-Löf型理論はW型を使用して、整数、リストなどの帰納的構造を定義します。ただし、帰納的構成の計算ではそれらを同じ方法で使用しません。 これらの2つのアプローチは同等ですか?一方が他方より優れているという哲学的な理由はありますか(私にとって、W型は特別な構造の単なる木なので、より直感的に感じます)?実装の観点からはどちらが簡単です(誘導型は、W型が有用であるため、システムのコアで少なくとも有限の型と製品が必要であるため、私にとっては良いようです)

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交差点のサイズを制限したカバーの設定
したがって、候補セットのいずれも互いに交差しない場合、セットカバー問題は簡単です。 ただし、候補セットのペアの交差のサイズが最大1だった場合はどうなりますか?この問題はNP困難ですか? 洞察力をいただければ幸いです。 ありがとう、ギャレット
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自然な変換とパラメトリック性
で無料のための定理!、Wadlerによれば、パラメトリック性の特性は緩い自然な変換の観点から再表現でき、これはさらなる論文の主題となるでしょう。彼はどの論文に言及していますか? 私が知っているパラメータ化へのカテゴリー的アプローチは、ベインブリッジ、フレイド、シェドロフ、PJスコットによるFunctorial Polymorphismのような自然な変換を使用しています。緩い自然変換とパラメトリック性の二自然変換定式化の関係は何ですか?

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「小さな」チューリングマシン/ NFAの存在の非構造的証拠はありますか?
アルゴリズムの非構造的存在証明についての関連する質問を読んだ後、実際に構築せずに「小さな」(たとえば、状態に関する)計算マシンの存在を示す方法があるかどうか疑問に思いました。 正式に: 言語が与えられ、計算モデル(NFA /チューリングマシンなど)を修正するとします。L ⊆ Σ∗L⊆Σ∗L\subseteq \Sigma^* ステートマシンが存在することを示す非構成的存在結果がありますが、それを(時間で)見つけることができませんか?L p o l y (n 、| Σ |)nnnLLLP O LのY(n 、| Σ |)poly(n,|Σ|)poly(n,|\Sigma|) たとえば、表示できる通常の言語がありますが、オートマトンを構築する方法がわかりませんか?N S C (L )≤ N 、NLLLN S C (L )≤ Nnsc(L)≤nnsc(L)\leq nnnn (非決定論的状態の複雑さすなわち受け付ける最小NFAの状態数、)。L Ln s c (L )nsc(L)nsc(L)LLLLLL 編集:マルツィオとのいくつかの議論の後(ありがとう!)私は次のように質問をより良く定式化できると思います: 以下が当てはまる言語と計算モデルがあります:LLL 状態を持つを計算するマシンを構築する方法を知っています。mLLLmmm ステートマシンが 存在するという証明があります(ここで)が、まったく見つからないか、計算に指数関数的な時間がかかります。L N &lt; &lt; MnnnLLLn&lt;&lt;mn&lt;&lt;mn << …

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リニアル、シュライブマンの量子通信の複雑さの下限が厳しくないという証拠はありますか?
私の知る限り、LinialとShraibmanによって与えられた因数分解ノルムの下限は、本質的に量子通信の複雑さで知られている唯一の下限です(または、少なくとも他のすべてを包含しています)。この限界が厳しいという証拠はありますか? (とも呼ばれるバインド因数分解ノルム、私が話す拘束は)の定理13でLinial、Shraibman 2008。実際、この境界は、量子通信の複雑さから2プレイヤーXORゲームの偏りへの減少から始まります。2008。このため、XORゲームはコミュニケーションとは関係がないため、お粗末なものになることが予想されます。せっかちな人のために、Troy Leeによるいくつかのスライドで簡単な概要を説明します。γ2γ2\gamma_2 導入テキストジャイナ教、Klauck 2010は、その情報理論的な技術は、いくつかの競争を提供することがありますと言いますが、これらは打つかどうかは不明であるバインドを。それはそれを、と思われるので、数年前のように、少なくとも、γ 2は、最高の技術でした。しかし、私はより量子通信の複雑はるかに大きいを持っていると考えられている機能のも、具体的な例があるかどうかを知りたいγ 2結合しました。γ2γ2\gamma_2γ2γ2\gamma_2γ2γ2\gamma_2

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「意味的に観察可能な」副作用とは正確にはどういう意味ですか?
純粋な機能に関して質問があります。ウィキペディアのページによると、純粋な関数の必要条件の1つは次のとおりです。 結果を評価しても、可変オブジェクトの変更やI / Oデバイスへの出力など、意味的に観察可能な副作用や出力は発生しません。 さて、これは本当に何を意味するのでしょうか。または、意味的に観察できない副作用をどのように作成できますか?

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ノットを計算するにはどうすればよいですか?
ノットを計算する文書化された方法はありますか?(3次元ユークリッド空間に埋め込まれた周囲)。 つまり、それらを表すデータ型と、データ型の2つのインスタンスが同じ結び目を表すかどうかを判断するアルゴリズムです。 答えが正の場合、その問題の複雑さはどうですか?

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有界度グラフ上のW [1]困難問題
有界度グラフでもW [1]困難な問題を知っていますか? メトリックディメンションは、次数が3以下のグラフでは困難ですが、W [2]困難です。Red-Blue Nonblockerは、かつて有界度グラフではW [1] -hardでしたが、証明に誤りがあり(Downey Fellows 2013の本)、青の頂点が有界度である場合にのみ困難です。


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ほぼ常にほぼ正しい
私は、BPPがPに関連するようにAPXに関連する複雑度クラスを探しています。私はすでにここで同じ質問をしましたでが、おそらくTCSがより実り多い答えの場所になるでしょう。 質問の理由は、実際の問題では、十分に高い信頼度(したがってBPP)で近似回答(したがってAPX)を見つける必要があることが多く、そのため、有界確率近似アルゴリズムの問​​題のクラスは、練習。 そのようなクラスの可能な候補は、A PバツB PPAPバツBPPAPX^{BPP}です。ただし、そのようなクラスが、確率論的に計算可能な近似の適切な設定になるとは確信がありません。 BPPとAPXの両方が広く研究されています。の場合ですか、それとも上記の問題をキャプチャするのに最適なクラスですか?A PバツB PPAPバツBPPAPX^{BPP}

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SETHの計算モデル
インパリアッツォ、パトゥーリとカラブロ、インパリアッツォ、パトゥーリは、指数時間仮説(ETH)と強指数時間仮説(SETH)を導入しました。おおまかに言って、SETHは時間 SATを解くアルゴリズムはないと言っています。 1.99n1.99n1.99^n 私はそれがSETHを破ることにどういう意味があるのだろうと思っていました。SATをステップ未満で解くアルゴリズムを見つける必要がありますが、どの計算モデルを使用すべきかはよくわかりません。私の知る限り、SETHに基づく結果(たとえば、Cygan、Dell、Lokshtanov、Marx、Nederlof、Okamoto、Paturi、Saurabh、Wahlstromを参照)は、計算の基礎となるモデルについて推測する必要はありません。2n2n2^n たとえば、スペース1.5 nを使用して時間 SATを解くアルゴリズムを見つけたとします。時間1.99 nでこの問題を解決するチューリングマシンを見つけることができることを自動的に意味しますか?SETHを壊しますか?1.5n1.5n1.5^n1.5n1.5n1.5^n1.99n1.99n1.99^n


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「2番目のXはNP​​完全」は「XはNP完全」を意味しますか?
「2番目の」問題は、問題インスタンスの特定のソリューションとは異なる別のソリューションの存在を決定する問題です。XXX 一部の完全問題では、2番目のソリューションバージョンはN P完全(部分ラテン方格補完問題の別のソリューションの存在を決定)ですが、他のバージョンでは自明(2番目のNAE SAT)またはNにできません広く信じられている複雑性推測の下でのP-完全(立方グラフの2番目のハミルトニアンサイクル)。私は反対の方向に興味があります。NPNPNPNPNPNPNPNPNP 我々は、天然の仮定問題Xが存在する場合、天然検証天然こと効率的な検証興味深い関係(X 、C )xは入力インスタンスであり、Cはのメンバーシップの短い証人であり、XにおけるXが。すべての目撃者は検証者と区別できません。証人の有効性は、自然検証者を実行して決定する必要があり、正しい証人の知識はありません(コメントの両方の例は、定義による解決策です)。 NPNPNPXXX(x,c)(x,c)(x, c)xxxcccxxxXXX 「2番目のはNP完全」であるということは、すべての「自然な」問題Xに対して「XはNP 完全」であることを意味しますか?XXXXXXXXX 言い換えれば、この含意が失敗する「自然な」問題ありますか?XXX。または同等に、 N Pに「自然な」問題、N P完全ではないことがわかっていますが、2番目のX問題はN P完全です。XXXNPNPNPNPNPNPXXXNPNPNP 編集:マルツィオのコメントのおかげで、私は不自然な反例に興味がありません。上記に似たNP完全問題自然で興味深い反例にのみ興味があります。受け入れられる答えは、上記の含意の証拠か、自然で興味深く、よく知られたN P問題Xに対して定義された反例の「第2 X問題」です。XXXNPNPNPXXX 編集2:デイビッド・リチャービーとの実り多い議論のおかげで、私は質問を編集して、私の関心は自然の問題のみにあることを強調しました。XXX 編集3:動機:最初に、そのような含意の存在は、多くのN P問題の完全性証明を単純化するかもしれません。第二に、含意の存在は、解の一意性を決定する複雑さをN P問題の解の存在を決定する問題に結び付けます。NPNPNPNPNPNPNPNPNP

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UPクラスの直観
UPクラスは次のように定義されます。 NPマシンによって解決可能な決定問題のクラス 答えが「はい」の場合、正確に1つの計算パスが受け入れられます。 答えが「いいえ」の場合、すべての計算パスが拒否されます。 私はこの定義の直感を開発しようとしています。 UPの問題はユニークなソリューション(たとえば素因数分解)の問題であると言えますか? それは私にとって真実に近いようです。UPは場合と、Pが含まれており、NPに含まれているので、私はそれは、ヘルプ思考を意味しないことをP = NP、我々はそれを取得したいP = UP = NPのすべての問題はので、NP証明可能なもののように真実ではないと思われるだけでなく、独自のソリューションを、持っている:P != NPでreductio ad abdardum。この段落には、あなたの好みに合った推測や手振りがあまりないことを願っています。

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