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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「不死身のジェネレーター」が存在しない世界
不死身のジェネレータは次のように定義されています。 ましょう NPの関係であること、及び受け入れマシンで。非公式には、プログラムは、入力でインスタンスウィットネスペア、場合、不死身のジェネレーターです、与えられた任意の多項式時間の攻撃その下分布に応じて証人を見つけることができない無限に多くの長さについて顕著確率を、。M L (R )1 、N(X 、W )∈ R | x | = N 、X 、X ∈ S NRRRMMML(R)L(R)L(R)1n1n1^n(x,w)∈R(x,w)∈R(x, w) \in R|x|=n|x|=n|x| = nxxxx∈Sx∈Sx \in Snnn Abadi らによって最初に定義された不死身のジェネレーター。、暗号化で多くのアプリケーションが見つかりました。 不死身のジェネレーターの存在は、であるという仮定に基づいていますが、これはおそらく十分ではありません(関連トピックも参照)。P≠NPP≠NP\mathbf{P} \neq \mathbf{NP} アバディらの定理3 。上で引用した論文は、不死身のジェネレータの存在の証拠は相対化しないことを示しています: 定理3.ようなオラクルがあり、に対して不死身のジェネレーターは存在しない。P B ≠ N P BBBBPB≠NPBPB≠NPB\mathbf{P}^B \neq \mathbf{NP}^B この定理の証明の一部がわかりません。結合演算を表すとしましょう。してみましょう充足可能で定量化された論理式のPSPACE完全言語とすること、および聞かせて最大コルモゴロフ複雑性の文字列の非常にまばらなセットで。具体的には、それぞれ長さの1つのストリング含ま配列、によって定義される、 IS 三重指数で、のために。もしと、次にQ B F K K N …

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最適化問題のオンライン対応物を含む複雑性クラスは知られていますか?
最適化問題のオンライン対応物を含む複雑性クラスは知られていますか?そうでない場合、そのようなクラスはどのように定義できますか? オンライン版のビンパッキング問題など、多くの問題にオンライン版があることがわかっています。オンラインの問題は、それらの競合比率で測定するとより困難です。 そして、私は複雑な動物園で同様のものを見つけていません。 基本的に、オンラインの問題はなく、オフラインの問題に対するオンラインアルゴリズムのみがあると言えます。しかし、オンラインの問題がある場合、それらを含む複雑なクラスが存在できないのはなぜですか?

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以下のための下限の影響
ここでの多くは、おそらくのためのアロンの最近の超線形下界を認識している自然の幾何学的な設定で-nets [PDF] 。関連するセットカバー/ヒッティングセットの問題の近似可能性について、このような下限が何を意味するかを知りたいのですが。 ϵϵ\epsilon もう少し具体的に言うと、レンジスペースのファミリー、たとえばファミリーについて考えてみましょう。 :Xは有限の平面点セットであり、RにはXと線のすべての交差が含まれます }{(X,R){(X,R)\big\{(X,\mathcal{R})XXXRR\mathcal{R}XXX}}\big\} 線形または超線形であるいくつかの関数について、ファミリーにサイズf (1 / ϵ )のϵ -netsを許可しない範囲空間が含まれている場合、最小ヒッティングセットの問題についてこれが何を意味するかこの範囲のスペースのファミリーに制限されていますか?fffϵϵ\epsilonf(1/ϵ)f(1/ϵ)f(1/\epsilon)

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SATにソリューションを組み込むことは可能ですか?
NP完全問題の「ハード」な個別インスタンスに興味があります。 Ryan Williams はRichard LiptonのブログでSAT0の問題について議論しました。SAT0は、SATインスタンスがすべて0で構成される特定のソリューションを持っているかどうかを尋ねます。これにより、「難しい」と思われるSATインスタンスの構築について考えました。 句と変数を持つSATインスタンスを考えます。は、ほとんどすべてのインスタンスが満たされない相転移を超えた領域に分類されるという意味で、「十分に大きい」です。ましょうの値にランダムに割り当て可能。φϕ\phiメートルmmんnnα = m / nα=m/n\alpha = m/nバツxxφϕ\phi それは、変更することは可能です新しいインスタンスを取得するには、そのため「主に似て」であるとが、そうすることをために満たすassigmentです?φϕ\phiϕ | バツϕ|x\phi|xϕ | バツϕ|x\phi|xφϕ\phiバツxxϕ | バツϕ|x\phi|x たとえば、各句に、ソリューションからランダムに選択されたリテラルを追加しようとすることができます。これは、が解であることを保証します。バツxx または、これは絶望的であり、次の最近の論文に沿って「隠された」ソリューションを見つけるための高速アルゴリズムにつながりますか? Uriel FeigeおよびDorit Ron、線形時間で隠されたクリークを見つける、DMTCS proc。AM、2010、189〜204。 私はクックとミッチェルによる議論を知っていて、彼らが参照する仕事をしています。しかし、満足のいく代入式を明示的に埋め込もうとしたときに、式の構造がどうなるかについては何もわかりませんでした。これが民間伝承なら、ポインタは大歓迎です! スティーブンA.クックとデビッドG.ミッチェル、充足可能性問題のハードインスタンスの発見:調査、離散数学および理論コンピューターサイエンスのDIMACSシリーズ35 1–17、AMS、ISBN 0-8218-0479-0、1997。(PS)

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次のSATサブセットの複雑さは何ですか?
想定P≠ NPP≠NPP \neq NP 次の表記を使用してみましょう テトラション(つまり私aia{}^ia)。ia=aa⋅⋅⋅ai timesia=aa⋅⋅⋅a⏟i times{}^ia = \underbrace{a^{a^{\cdot^{\cdot^{\cdot^{a}}}}}}_{i \mbox{ times}} | x | インスタンスxのサイズです。 Lを言語、L|f(i)≤|x|&lt;g(i):={x∈L | ∃i∈N, f(i)≤|x|&lt;g(i)}L|f(i)≤|x|&lt;g(i):={x∈L | ∃i∈N, f(i)≤|x|&lt;g(i)}L|_{f(i)\leq |x| < g(i)} := \{ x \in L \mbox{ | } \exists i \in \mathbb{N}\mbox{, } f(i) \leq |x| < g(i) \} 次の言語の複雑さは何ですか。 L2=SAT|L1=SAT|2i2≤|x|&lt;2i+12L1=SAT|2i2≤|x|&lt;2i+12L_1 = SAT|_{{}^{2i}2 \leq …

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拘束された星系の問題の硬度?
スターシステムは、n要素セット n個のサブセットのファミリーです。がの頂点近傍のファミリーであるようなグラフがある場合、スターシステムはグラフィカルです。与えられた星系がグラフィカルかどうかを決定するのは完全です。FFFSSSG(V,E)G(V,E)G(V,E)FFFGGGNPNPNP 問題が完全のままであるように、各要素の最小発生数はどれくらいですか?NPNPNP 編集12-12-2010:私は別の質問を追加しました: 問題が完全のままであるグラフの最も制限されたクラスは何ですか?NPNPNP たとえば、ターゲットグラフが3次である場合、スターシステムの問題は完全ですか?そうでない場合、問題が -regularターゲットグラフの -completeのままであるような最小は何ですか?NPNPNPkkkNPNPNPkkk F.Lalonde、Le probleme d'etoilesは、NP完全なDiscrete Mathからグラフを注ぎます。33(3)、1981、271-280。

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決定不能な問題のNP完全なバリアント?
境界付き例- 決定不可能なセットの完全なバリアント:NPNPNP 有界停止問題= { | NTMマシンは停止し、ステップ以内にを受け入れます}(M,x,1t)(M,x,1t)(M, x, 1^t)MMMxxxttt Bounded Tiling = { | タイルによる領域正方形のタイリングがあります}(T,1t)(T,1t)(T, 1^t)t2t2t^2TTT 有界ポスト対応問題= { | ドミノのセット(反復ドミノを含む)から最大でドミノを使用するドミノの一致するセットがあります}(T,1t)(T,1t)(T, 1^t)kkkTTT 計算に限界を課すことによって、すべての決定不能問題の完全なバリアントを取得することは常に可能ですか?この種の他の自然な例はありますか?NPNPNP

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「最悪のケース」以外のケースの複雑性クラス
たとえば、平均的なケースの複雑さに関する複雑性クラスはありますか?たとえば、予想される多項式時間を決定するのにかかる問題の(名前付き)複雑度クラスはありますか? 別の質問は、 以下に例示する最良のケースの複雑さをます。 決定に必要な(自然な)問題のクラスはありますか に少なくとも指数関数的な時間ますか? 明確にするために、いくつかのEXP完全言語検討してください。明らかに、Lのすべてのインスタンスが指数時間を必要とするわけではありません。多項式時間でも決定できるインスタンスがあります。したがって、Lの最良の場合の複雑さは指数時間ではありません。LLLLLLLLL 編集:いくつかのあいまいさが生じたので、私はそれをさらに明確にするようにしたいと思います。「ベストケース」の複雑度とは、問題の複雑度が何らかの機能によって制限されている複雑度クラスを意味します。たとえば、BestEを、ある線形指数よりも短時間で決定できない言語のクラスとして定義します。象徴的に、を任意のチューリングマシン、c、n 0、nを自然数とすると、MMMcccn0n0n_0nnn L∈BestE⇔L∈BestE⇔L \in \mathbf{BestE} \Leftrightarrow (∃c)(∀M)[(L(M)=L)⇒(∃n0)(∀n&gt;n0)(∀x∈{0,1}n)[T(M(x))≥2c|x|]](∃c)(∀M)[(L(M)=L)⇒(∃n0)(∀n&gt;n0)(∀x∈{0,1}n)[T(M(x))≥2c|x|]]\quad (\exists c)(\forall M)[(L(M) = L) \Rightarrow (\exists {n_0})(\forall n > {n_0})(\forall x \in {\{0,1\}^n})[T(M(x)) \ge {2^{c|x|}}]] ここで、は、Mが入力xで停止するまでにかかる時間を示します。T(M(x))T(M(x))T(M(x))MMMxxx そのようなクラスの問題を定義することは非常に奇妙であることを受け入れます。それは、すべてのチューリングマシン、その能力に関係なく、ある線形指数よりも短い時間で言語を決定できないことを要求しているためです。MMM しかし、すべてのチューリングマシンには時間がかかるため、多項式時間の対応物(BestP)は自然なものです少なくともその入力を読み取ります。|x||x||x| PS:多分、「すべてのチューリングマシン」として定量化する代わりに、多項式時間チューリングマシンなど、事前に指定されたクラスのチューリングマシンに限定する必要があります。そうすれば、B e s t (n 2)のようなクラスを定義できますMMMBest(n2)Best(n2)\mathbf{Best(n^2)}。これは、多項式時間チューリングマシンで少なくとも2次時間を決定する必要がある言語のクラスです。 PS2:言語を決定するために最小の回路サイズ/深さを考慮する、回路の複雑さの対応物を考慮することもできます。


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バランスの取れたベクトルの迅速なエンコード
これは、いずれかのことを見ることは容易である 1-1のマッピングが存在するFは {0,1}からN {0,1}にN + O (ログN )いずれかのようなxはベクトルF (Xの)です"バランス」、つまり1と0の数が等しい。そのようなFを定義して、与えられたxがF (x )を 効率的に計算できるようにすることは可能ですか?nnnFFFnn^nn+O(logn)n+O(log⁡n)^{n+O(\log n)}xxxF(x)F(x)F(x)FFFxxxF(x)F(x)F(x) ありがとう。

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線形充足可能性問題の下限
でSODA 1995、ジェフ・エリクソン(一部かどうかをチェック線形充足するための下限を示したの-subset nは実数を満たす上で線形方程式のR変数)。証明方法は、無限小とタルスキーの転送原理を使用します。rrrんnnrrr この束縛を証明するために取られたルートの背後にある直観を誰かが説明できますか?次のような直接的な証明を思い付く際の難しさは何ですか。

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わずかに不均一なクラス、たとえばBPP / linearの非ランダム化が研究されましたか?
BPP /線形とは、「正しい」アドバイスが与えられたときに約束を果たす線形アドバイスを備えたBPPマシンを指し、ランダム化解除によって、たとえばP /線形または(SUBEXP /線形)アルゴリズムが得られるはずです。 不均一な仮定を使用する場合、不均一な敵を「だます」ことができるため、古典的な結果が機能するはずです。 しかし、ように、統一された仮定を使用すると、自明でない非ランダム化は難しい質問のように見えます。EバツP≠ B PPEバツP≠BPPEXP\neq BPP この種類のクラスに関する結果はありますか?必要なBPP /線形ではありませんか?

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それは何な証拠がある
それは何な証拠がある?coRP≠NPcoRP≠NPcoRP \neq NP は、多項式時間で実行される確率的チューリングマシンが存在する言語のクラスであり、常にその言語に属する入力に対しては「はい」と答え、その言語に属しない入力に対しては少なくとも半分は「いいえ」と答えます。 。coRPcoRPcoRP

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ローカルスワップを使用したグラフ上のトークンのシャッフル
ましょう、その程度制限される非正規連結グラフです。各ノードに一意のトークンが含まれているとします。G=(V,E)G=(V,E)G= (V, E) ローカルスワップのみを使用してグラフ間でトークンを均一にシャッフルしたい(つまり、2つの隣接ノード間でトークンを交換したい)。この問題の既知の下限はありますか? 私が持っていた唯一のアイデアは、ランダムウォークの結果を使用して、グラフ上でトークンを転送するランダムウォークの効果を「シミュレート」するために必要なスワップの量を確認することです。


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