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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ひまわりシステムの最新技術
私は、ひまわりシステムとコンピューターサイエンスにおけるその応用に興味があります。 宇宙所与のコレクションk個のセットA Iが呼び出され、K-ヒマワリ系統場合A 、I ∩ J = Y全てについてI ≠ J。そしてYは、コアと呼ばれるI - Yは、花びらと呼ばれています。 うんUUkkkA私AiA_iA私∩ Aj= YAi∩Aj=YA_i \cap A_j = Y i ≠ ji≠ji \neq jYYYA私− YAi−YA_i - Y セットのファミリーはs -uniform と呼ばれ、含まれるすべてのセットがs要素を所有します。FFFssssss ErdosとRadoは、セットF 均一なファミリに対して、Fがkヒマワリシステムの花びらを含まなければならないことを証明しました。F | > s !(K - 1 )です。sssFFFFFFkkk|F|>s!(k−1)s|F|>s!(k−1)s|F| > s!(k-1)^s この結果はヒマワリの補題と呼ばれ、多くの重要な用途があります。 オルドスはすべてのためと推測定数が存在するcはkは上限があるべきであるようにC 、S kのすべてがだ -uniform家族F。(ひまわりの予想)kkkckckc_kcskcksc_k^ssssFFF 残念なことに、この推測はまだ開いています。k=3k=3k=3 これが私が知りたいことです。 ユニバースの要素数を制限する場合 .Suppose …

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ゲーデルの不完全性定理と教会チューリングテーゼの関係
これは素朴な質問かもしれませんが、ここに行きます。(編集-それは賛成を得ていませんが、誰も応答を提供していません。おそらく、質問は私が思ったよりも難しい、不明瞭、または不明確ですか?) ゲーデルの最初の不完全性定理は、停止する問題の決定不能性の帰結として証明することができます(例えばSipser Ch。6; Scott Aaronsonのブログ投稿)。 私が理解していることから(コメントで確認)、この証明は教会チューリングのテーゼに依存していません。完全で一貫性のある正式なシステムで、チューリングマシンが停止の問題を解決できることを示すことにより、矛盾を導き出します。(一方で、何らかの効果的な手順が停止問題を決定できることを示していた場合、矛盾を得るために教会チューリングのテーゼも仮定する必要があります。) したがって、この結果は、チューリングマシンの制限が普遍的な制限を意味することを示しているため、チャーチチューリングテーゼを少し直感的にサポートしていると言えます。(Aaronsonのブログ投稿は、確かにこの見解を支持しています。) 私の質問は、逆に進むことでより具体的な何かを得ることができるかどうかです:ゲーデルの定理は教会チューリングの論文に対してどのような形式的な意味合いを持っていますか?たとえば、第1不完全性定理は、任意のチューリングマシンが停止したかどうかを効果的な手順で判断できないことを暗示していることは直感的に可能です。そのような手順の存在は、完全な一貫性のある理論を構築する能力を暗示していると推論するかもしれません。これは正しいです?これらの線に沿って結果はありますか?ωω\omega (私は好奇心を求めています-私は自分でロジックを勉強していません-したがって、これがよく知られているか、研究レベルではないかどうかおaびします。その場合、これを参照リクエストと考えてください! !) 関連しているように聞こえますが、そうではない質問:教会の定理とゲーデルの不完全性定理 編集:私は質問をより明確にしようとします!最初に-私の素朴な直観は、ゲーデルの不完全性は、少なくとも、計算可能または不可能なものに対する制限を意味するべきだということです。これらの制限は無条件です。つまり、チューリングマシンだけでなく、計算のすべてのモデルに適用する必要があります。 だから私はこれが事実かどうか疑問に思っています(何らかの意味があるはずですよね?)。そうであると仮定すると、私はそれがどのように教会チューリングのテーゼに影響を与えるのかについて最も興味があります。たとえば、チューリングマシンが停止するかどうかを決定するための効果的な手順の存在は、最初の不完全性定理と矛盾する可能性があります。この結果は、チューリングマシンよりも「はるかに」強力な計算方法はないことを示しています。しかし、この結果は本当ですか?コメントには同様の質問がいくつかあります。これらの質問の1つへの回答、文献の回答へのポインタ、私の全体の推論が根拠外である理由の説明、またはその他のコメントを聞きたいと思います!

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NPに関する最近の出版物= coNPの質問
NPがcoNPと等しいかどうかの問題に興味があります。このトピックについて読むには、良い出版物に関するアドバイスをいただければ幸いです。 記録のために、私はこの質問がPがNPに等しいかどうかの質問に密接に関連していることを知っています(NP!= coNPならばP!= NPなど)。 乾杯、デレク


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単色コンポーネントサイズが
色付けを少し緩和します。つまり、少数の隣接する頂点に同じ色を割り当てます。単色成分は、同じ色を受け取る頂点のセットによって誘導されるサブグラフの連結成分であると定義され、問題は、最大単色成分がサイズを持つようにグラフを色付けするのに必要な色の最小数λλ\lambdaCCCを求めることです超えないC。この設定では、 従来の色付けは色付けと見なすことができます。したがって、一般的な平面グラフの場合、λの最小数はNP困難です。 [λ,1][λ,1][\lambda,1]λλ\lambda 私の質問はどのようにについて、ある平面グラフの-coloring[λ,2][λ,2][\lambda,2]、またはより一般的には、のため-coloring C ≥ 2?[λ,C][λ,C][\lambda,C]C≥2C≥2C \geq 2 これはによって研究されているものの二重の問題として見ることができエドワーズとファー、固定されており、1は最小のサイズを見つけるように頼まれるCを。λλ\lambdaCCC

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属問題の近似可能性
属の問題の近似性について現在知られていることは何ですか?予備的な検索では、一定の係数の近似が十分に密なグラフの自明であり、ことを私に告げる -approximationアルゴリズムが除外されています。この情報は最新ですか、それともより良い境界が知られていますか?nϵnϵn^\epsilon


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MSOプロパティ、平面グラフ、マイナーフリーグラフ
Courcelleの定理は、モナド2次論理で定義可能なすべてのグラフプロパティは、有界treewidthのグラフ上で線形時間で決定できると述べています。これは、最もよく知られているアルゴリズムメタ定理の1つです。 クルセルの定理に動機付けられて、私は次のような推測をしました。 推測: MSO定義可能なプロパティとする。場合ψは、平面グラフに多項式時間で解けるあり、その後、ψはマイナー-freeグラフのすべてのクラスに多項式時間で解けるです。ψψ\psiψψ\psiψψ\psi 上記の推測が明らかに間違っているかどうか、つまり、平面グラフでは多項式時間で解けるが、あるクラスのマイナーフリーグラフではNP困難なMSO定義可能なプロパティがあるかどうかを知りたいですか? これが私の以前の質問の背後にある動機です:属gのグラフでは多項式的に解けるが、属> gのグラフではNP困難な問題はありますか?

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計算問題の冗長性と構造
グラフ同型などの一部の計算問題は、計算が困難(NP-hard)になるほど十分な構造または冗長性を持たないため、NP完全にはなり得ないと広く考えられています。私は、計算問題の構造と冗長性の尺度についてのさまざまな形式的な概念に興味があります。 計算問題のそのような形式的な概念について知られている主要な結果は何ですか?このような概念の最近の調査は非常にいいでしょう。 編集:MathOverflowに投稿

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特定の機能を回避するグリッドの色のカウント
グリッドの色付けは、関数です。壊れ長方形でタプルであるを満足 -つまり、長方形のちょうど3つの角が同じ色です。kkkm×nm×nm \times nC:[m]×[n]→[k]C:[m]×[n]→[k]C:[m] \times [n] \to [k]CCC(i,i′,j,j′)(i,i′,j,j′)(i,i',j,j')C(i,j)=C(i′,j)=C(i,j′)≠C(i′,j′)C(i,j)=C(i′,j)=C(i,j′)≠C(i′,j′)C(i,j) = C(i',j) = C(i,j') \ne C(i',j') 次の質問に興味があります。 関数として、どのように多く -colorings重複する行を避けるため、重複する列、および壊れた長方形(任意のサイズのグリッドのために)存在しますか?kkkkkk これまでのところ、答えは有限であり、証明できる最高の上限はことがわかっています(以下を参照)。k(1.5k!)2k(1.5k!)2k^{(1.5 k!)^2} また、これは、Gasarchが彼のブログ(およびこのペーパー)で頻繁に語った質問とは異なる質問であることも指摘しておきます。彼はすべての単色の長方形を避けたいのですが、私は単色の長方形を気にしません。それは私が避けたい「壊れた」長方形です。 動機は何ですか?暗号では、我々は(持っているアリスの問題を検討し(持っている)とボブ・両方の学習)合意された機能のために、彼らは超えない学ぶような方法で、。を2次元テーブルに自然に関連付けることができるため、グリッドの色付けができます。この種の問題には、次の形式の特性があります(ただし、表記は異なります)。「は、が壊れた長方形を含む場合にのみ、暗号的に興味深い特性があります。」例については、Kilian91およびBeimelMalkinMicali99を参照してください。xxxyyyf(x,y)f(x,y)f(x,y)ffff(x,y)f(x,y)f(x,y)fffffffff そのため、この問題は、私が調査していた暗号化の設定で発生しました。私の目的のために、壊れた長方形と重複する行/列を避けるために、有限数のグリッドカラーリングがあることを知るだけで十分でした。しかし、私は組み合わせの問題自体が面白いと思い、より良い限界が可能になると信じています。 私が証明できる最高の限界:および定義する; したがって、。まず、が少なくとも行の色である場合、重複行または壊れた長方形のいずれかがあることを証明できます。対称的に、列に関して同じことを示すことができます。(証明は非常に基本的で、色の数に関する鳩の巣の原理に従っています。)これから、私たちが気にする色はすべてよりも小さい次元を持っていることがわかります。このようなカラーリングの非常に緩やかな上限。R(2)=3R(2)=3R(2)=3R(k)=k⋅R(k−1)R(k)=k⋅R(k−1)R(k) = k \cdot R(k-1)R(k)=1.5k!R(k)=1.5k!R(k) = 1.5 k!CCCkkkR(k)R(k)R(k)R(k)×R(k)R(k)×R(k)R(k) \times R(k)kR(k)2kR(k)2k^{R(k)^2} これは2つの方法で改善できると思います。まず、最適値はです。以下着色の(再帰的に定義される)のファミリーであるある大き-coloring、これらの禁止機能を回避します。R(k)R(k)R(k)2k−1+12k−1+12^{k-1}+1CkCkC_kkkk2k−1×2k−12k−1×2k−12^{k-1} \times 2^{k-1} C1=[1];Ck=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢k⋮k⋯⋱⋯Ck−1k⋮kk⋮kCk−1⋯⋱⋯k⋮k⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥.C1=[1];Ck=[k⋯k⋮⋱⋮Ck−1k⋯kk⋯kCk−1⋮⋱⋮k⋯k]. \qquad C_1 = [1]; \qquad C_k = \left[ \begin{array}{ccc|ccc} k & \cdots & …


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既知の最適な頂点カバーを持つグラフを生成する方法
最適な頂点カバーがわかるようにグラフを生成する方法を探しています。ノードまたはエッジの数に制限はなく、グラフが完全に接続されているだけです。 アイデアは、最適な頂点カバーを見つけるのが容易ではないグラフを生成し、その上で異なるヒューリスティックをテストできるようにすることです 私は紙見つけアーサー、J.&Frendeway、既知の最適なツアーとJ.の生成進行巡回セールスマン問題、オペレーショナル・リサーチ学会誌、Volを。39、No。2(1988年2月)、pp。153-159、既知の最適なTSPを生成するための、悲しいかな私はそれにアクセスできません。 既知のアルゴリズムはありますか?

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最小数の長方形で凹多角形を覆う
最小の長方形で単純な凹面多角形をカバーしようとしています。長方形の長さは任意ですが、最大の幅があり、多角形が鋭角になることはありません。 私は凹型ポリゴンを三角形に分解して、各三角形を最小限に制限する一連の最小重複長方形を生成し、それらの長方形をより大きな長方形にマージしようと考えました。ただし、これはポリゴンのエッジの小さなノッチでは機能しないと思います。これらのノッチの反射頂点によって作成された三角形は、間違った長方形を作成します。ノッチにまたがる/無視する長方形を探しています。 計算幾何学については本当に何も知らないので、どのように質問を始めればよいのかよくわかりません。 私は似ている他の投稿を見つけましたが、必要なものではありません: ポリゴンを最小量の長方形と三角形に分割します 最小数の正方形で任意のポリゴンをカバーする 見つける kkk 最大数のポイントをカバーする長方形 長方形のセットをカバーする最小の長方形を見つけるためのアルゴリズム いくつかの例:黒は入力です。赤は許容可能な出力です。 別の例:2番目の出力が優先されます。ただし、両方の出力を生成し、別の要因を使用して優先度を決定することがおそらく必要であり、このアルゴリズムの責任ではありません。 曲線を模倣するポリゴンは非常にまれです。このシナリオでは、長方形の領域の多くが無駄になります。ただし、各長方形は最大幅の制約に従うため、これは許容されます。 また、私はこの記事が必要なものに近いことを発見しました。 Paul Iacob、Daniela Marinescu、およびCristina Lucaによる長方形の作品 たぶんより良い質問は、「凹面多角形の長方形のような部分をどのように識別できますか?」です。 目的の実装を示す画像を次に示します。 緑は実際の材料使用量です。赤い長方形はレイアウトです。青はポリゴン全体のMBRです。少しMBRを取得して埋めようとする必要があると考えています。ポリゴンの中央で終わる左上隅の2〜3個の緑色の長方形は高価です。それが最小化したいものです。緑の長方形には最小と最大の幅と高さがありますが、領域をカバーするために必要な数の行と列を使用できます。繰り返しますが、入力にまたがらない長方形の数を最小限に抑える必要があります。また、非常に高価な小さな場所に収まるように緑色の長方形の形状を変更することもできます。言い換えれば、できるだけ多くの長方形をできる限り広げることが理想的です。

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ブール変数NPのリストを満たす演算子を見つける問題は完全ですか?
これはSATと似ていますが、各変数の割り当ては知っていますが、ブール演算子の割り当てはわかりません。その場合、式が特定のブール値に評価されるように各演算子の割り当てを見つけることはNPCの問題ですか? 実際、整数算術式(111 op1op1op_1 333 op2op2op_2 777 op3op3op_3 op4op4op_4 = 10など)を満たす算術演算子の割り当てを見つけることがNP完全かどうか疑問に思っていました。

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ラムダ計算モデルの拡張性
私はLISPに関する本を翻訳していますが、当然 -calculusのいくつかの要素に触れています。だから、extensionalityの概念は、一部のモデルのと一緒にそこに言及されているλ -calculus、すなわち:P ωとD ∞(はい、上部に無限大で)。そして、と言われたP ωは一方で伸びているDが∞ではありません。λλ\lambdaλλ\lambdaPωPω\mathcal{P}_\omegaD∞D∞D^\inftyPωPω\mathcal{P}_\omegaD∞D∞D^\infty しかし...私はBarendregtのを見たラムダ計算、それは構文とセマンティクスだ、と(うまくいけば、正しく)が正反対を読む:伸びないが、D ∞です。PωPω\mathcal{P}_\omegaD∞D∞D_\infty その奇妙なモデルについて誰でも知っている?それはのようにちょうど同じモデルのだろうD ∞が、誤って書かれましたか?モデルの拡張性については正しいですか?D∞D∞D^\inftyD∞D∞D_\infty ありがとう。

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