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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IP(2pfa)およびAM(2pfa)のクロージャープロパティ
IP(2pfa)とAM(2pfa)は、双方向入力ヘッドを備えた確率的有限オートマトンである検証器を備えた対話型証明システムの、プライベートコインバージョンとパブリックコインバージョンによってそれぞれ境界エラーで認識される言語のクラスです。 これらのクラスのクロージャプロパティはわかっていますか?

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本当にPACで学習できることが知られている正式な言語のファミリはありますか?
具体的には、任意に長い文字列を許可する言語ファミリを意味します。nビット以上の結合、決定リスト、{0,1} ^ nに含まれるその他の「単純な」言語ではありません。 「論理理論」のものとは対照的な「自動理論」通常言語について質問しています。区分的にテスト可能な言語、開始高さゼロの言語、ローカルでテスト可能な言語などのようなものです。関連する複雑性パラメータnは、最小許容DFAのサイズです。簡単に言えば、PACを効率的に学習できることが知られているnステートDFAの興味深いファミリはありますか?

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ユニバーサル再帰関数の作成[終了]
閉まっている。この質問はトピックから外れています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか? 理論上のコンピューターサイエンススタック交換のトピックになるように質問を更新します。 3年前休業。 普遍的な再帰関数の短い明示的な構成はありますか?私が見たすべての定義は、何らかの方法でチューリングマシンの番号付けを含んでいます。これは可能ですが、より高いレベルのプログラミング言語(Python、Haskellなど)で書くことは困難で管理しにくいようです。

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行列乗算の真のビット複雑度は
通常の(行-列の内積)手法を使用した行列の乗算には、乗算と加算が必要です。ただし、サイズがビットの同じサイズのエントリ(乗算される両方の行列の各エントリのビット数)を想定すると、加算演算は実際にはビットで発生します。O (n 3)m O (n 3 n m )= O (n 4 m )O (n3)O(n3)O(n^{3})O (n3)O(n3)O(n^{3})メートルmmO (n3n m )= O (n4m )O(n3nm)=O(n4m)O(n^{3}nm) = O(n^{4}m) したがって、ビットの複雑さを介して測定された場合の行列乗算の真の複雑さはなるはずです。O (n4)O(n4)O(n^{4}) (1 )(1)(1)これは正しいですか? 乗算と加算の合計ではなく、ビットの複雑さを削減するアルゴリズムを作成した場合、これは、CoppersmithやCohnなどの研究者が試みたもの。O (n 2 + ϵ)O (n3 + ϵ)O(n3+ϵ)O(n^{3+\epsilon})O (n2 + ϵ)O(n2+ϵ)O(n^{2+\epsilon}) (2 )(2)(2)これは有効な引数ですか?

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System Fàla Churchでは、for-all除去のために型推論を自動化できますか?
質問は次のとおりです。一般に、ような用語がある場合、インスタンスように、この用語を型に適用することで forallを削除できます。(Λ X 。T )[ T ] → T [ X := T ]Λ X。tΛX.t\Lambda X.t(Λ X。t )[ T] → t [ X:= T](ΛX.t)[T]→t[X:=T](\Lambda X.t)[T]\to t[X:=T] ここで、これが矢印であり、引数を与えたいとすると、この項を適切な型に適用して、そのような引数を受け取ることができるようにする必要があります。それが私が自動化できるかどうかを尋ねています:2つの項を取り、型を返す関数を 構築して、が、でのというように、tは引数受け入れることができrは?F &lt; Λ X 。t &gt; &lt; r &gt; X tffff&lt; Λ X。t &gt; &lt; r &gt;f&lt;ΛX.t&gt;&lt;r&gt;f<{\Lambda X.t}><{r}>バツXXttttttrrr いくつかの例: 。f&lt; Λ X。λ Xバツ→ …

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3つの結果を持つ確率変数のチャーノフ型不等式
非数値a、b、cを取るランダム変数があり、この変数のサンプルの経験的分布が真の分布からどのように逸脱しているかを定量化したいとします。この場合、次の不等式(Cover&Thomasによる)が適用されます。んnn 定理12.4.1(Sanovの定理):レッツ IIDこと〜Q (X )。 してみましょうE ⊆ Pは確率分布の集合とします。次いで、 Q N(E )= Q N(E ∩ P N)≤ (N + 1 )| X | 2 − n D (P ∗ |バツ1、X2、… 、XんX1,X2,…,XnX_1, X_2, \ldots, X_n〜Q (X )∼Q(x)\sim Q(x)E⊆ PE⊆PE \subseteq \mathscr{P}Qん(E)= Qん(E∩ Pん)≤ (n + 1 )| バツ|2− n D (P∗| | …

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メトリックグラフ理論データベース検索アルゴリズム
私は(ゆっくりと)SIGACTニュース用の化学情報科学アルゴリズムのハンドブックのレビューを書いています。1つの章では、現在のソフトウェアの実装について説明しています。データベース検索(およびその他のアプリケーション)では、グラフに関する情報を最大限に活用しているようには見えません。一方、おそらくより理論的なアルゴリズムを実装するのは難しすぎるでしょう。しかし、それは潜在的なオープンエリアのようです。 だから私の質問です: メトリック情報を含むグラフのデータベースのアルゴリズムの理論と実装(できれば)について説明する概要(または少数の参照)はありますか?(各エッジは距離であり、各頂点にはボリュームがあります。)問題の例を化学なしで説明すると、次のようになります。

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特定の計算可能なプロパティを持つ有限グラフの存在/非存在を示す結果は、特定の複雑な結果を意味します
特定の計算可能なプロパティを持つ有限グラフの存在(または非存在)が特定の複雑さの結果(P = NPなど)を意味することを示す既知の結果はありますか? 完全に架空の結果の1つは次のとおりです:区別されたエッジA、B、C、Dを持つ有限グラフが存在し、すべての最大一致にA、B、C、Dのすべてが含まれるか、A、B、C、Dのいずれも含まれない場合、次にP = NP。

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継続的なクラスタリング
したがって、ライブで継続的にストリーミングするデータを使用したクラスタリングに関して、私が直面している問題があります。私は増え続けるデータセットを持っているので、効率的で効果的なクラスタリングを実行するための最良の方法は何なのかわかりません。私はいくつかの可能な解決策を考え出しました: 許可するデータポイントの数に制限を設定すると、別のデータポイントが最も古いポイントに到達するときに制限に達するたびに削除されます。本質的に、これは、古いデータは、私たちがそれを捨てることによって失うものを気にするほど私たちにとって十分に関連性がないことを示唆します。 適切なクラスタリングを行うのに十分なデータが揃ったら、すべてのデータを再クラスタリングするのではなく、この「セットアップ」を検討し、新しいポイントが発生したら、新しいポイントが最も近いクラスタ中心を見つけてそれに追加します。ここでの利点は、すべての新しいポイントで再クラスター化する必要がなくなり、他のすべてのポイントを格納する必要がなく、クラスター化を「十分」に考慮してクラスターセンターのみを格納する必要があることです。欠点は、最初からすべてのデータポイントを使用してアルゴリズムを再実行すると、より正確になる可能性があることです。 これらは私がブレインストーミングしたいくつかの潜在的な解決策ですが、この問題に直面するためのよりよく知られた手法があるかどうか知りたいです。私はGoogleのようなサイトが何らかの形でそれに対処しなければならなかったと思います(そして、「RAM、サーバー、プロセッサーをさらに追加する」または「データセンターを継続的に拡張する」が利用可能な唯一の答えではないことを願っています)。

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均衡の概念全体で無政府状態の価格の上昇率を制限する
私たちは、ソリューション概念のネストされたクラスの束を知っており、気に入っています。 PN:Pure Nash Equilibrium MN:混合ナッシュ均衡 CE:相関平衡 CCE:コース相関平衡。 これらのセットの間の関係は次のとおりです。 セット内のすべてのプロファイルのための最悪の場合、社会福祉、最適で割った:我々は、これらのソリューションの概念のいずれかの上にアナーキーの価格を考慮することができます社会福祉: P O A (S )= maxのS ∈ S C O S T (S )PN⊂ MN⊂ CE⊂ CCEPN⊂MN⊂CE⊂CCEPN \subset MN \subset CE \subset CCE そこで、上記格納容器によって: POA(PN)≤POA(MN)≤POA(CE)≤POA(CCE) 私の質問は:上のそれらの既知の境界でありますこの量はどれだけ速く成長することができますか?POA(PN)が有限のゲームを持つことは可能ですが、POA(CPO A (S)= 最大S ∈ SCO ST(秒)O PTPOA(S)=maxs∈SCOST(s)OPTPOA(S) = \max_{s \in S}\frac{COST(s)}{OPT}PO A (PN)≤ PO A …

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色の平面グラフ?
平面3-着色剤の探索のタスクが複雑であることが知られている場合、私は思っていたO(cn√)O(cn)O\left(c^{\sqrt{n}}\right)以下ですか?これは、平面セパレーターの結果に基づく直感的な結果であるように感じますが、ウィキペディアでは、独立セット、シュタイナーツリー、ハミルトニアンサイクル、およびTSPについてのみ言及しています。以下に、私がほぼこの限界を達成していると私が考えるいくつかの推論を含めます。 ゼロ削減決定図(ZDD)を使用すると、O(cO(log2(n)n√))O(cO(log2(n)n))O\left(c^{O(log_2(n)\sqrt{n})}\right)、そして私はもっと上手にできる方法に興味がありました。私が思いついたのはかなり初歩的なものです。注:全体を通して、私が説明するZDDは3項ですが、それほど重要ではないと思います。ZDDの場合、色付けする頂点の順序L={v1…vn}L={v1…vn}L = \{v_1 \dots v_n\}与えられると、ステップiiiでのノードの数は、境界のサイズFi={vk|k&lt;i∧vk vj,j≥i}Fi={vk|k&lt;i∧vk vj,j≥i}F_i = \{v_k | k < i \land v_k~v_j, j \geq i \}に対して指数関数になります。K&lt;I∧Vのk個のVのJ、J≥I}。 順序付けLLLを作成するには、最大√幅の多項式時間で最適な分岐分解ツリーbbbを作成できます。n−−√n\sqrt{n}。次に、bのランダムなリーフv′v′v’をルートとして選択します。BFS、重量各エッジとEに接続されていない葉の数によってV「あなたが削除した場合に電子をから、B。次に、DFSを実行して最終的にLを作成し、常にv′から最も遠いエッジに移動し、タイがある場合は重みが最小のエッジを選択し、タイがある場合は任意に選択します。我々は、葉に到達すると、(U、V)を追加U/VのにLのいずれかがされていない場合はLbbbeeev′v′v’eeebbbLLLv′v′v’(u,v)(u,v)(u,v)uuuvvvLLLLLL。してみましょうcicic_iに誘導される成分であってbbb頂点によって、我々は追加したときに訪れたviviv_iにLLL。次に、FiFiF_iは、枝の幅と、コンポーネントc iを取得するためにbから削除する必要のあるエッジの数xixix_i掛けたものによって制限されます。xは、bの頂点のl o g 2によっておおよそ境界付けられます。これは、平面グラフを扱っているため、nに対して線形です。bbbcicic_ixxxlog2log2log_2bbbnnn これで、nnnフロンティアごとに各ノードの3色すべてを確認できました。

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代数としてのチューリング機械
代数の枠組みの中で状態に基づく計算のダイナミクスを表現する方法についての調査を書いてみたいです。これまでのところ、DFA、NFA、ミーリーマシン、ムーアマシン、文脈自由文法、さらには単純な量子システムの代数表現に関する論文を見つけることができました。チューリングマシンを代数として表すための適切な情報源は見つかりませんでした。 どんな情報源/考え? ありがとう!

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ブール回路の深度削減
この結果 Tavenas、Koiran等によっては、サイズの回路によって計算された任意の多項式ことを示しsss大きさの深さ4均質回路によって計算され、sd√sds^{\sqrt{d}}。 ブール回路について同様の結果はありますか、またはそのようなことが不可能である理由を知っていますか?

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なぜ複雑性理論家は閉じた時間のような曲線に興味を持っているのですか?
コンテキスト: 閉じた時系列曲線(CTC)の量子複雑度への影響を研究するいくつかの論文があります。2008年に、AaronsonとWatrous はこのトピックに関する有名な論文を発表しました。これは、特定の形式のタイムトラベルが古典計算と量子計算を同等にすることができることを示します。 質問: アブストラクトは、閉じた時間のような曲線が存在することは知られていないことを明確に述べています。では、なぜ複雑性理論家がこのトピックに興味を持っているのでしょうか。CTCの研究は、複雑性理論の基礎に重要な洞察を提供しますか? 複雑性理論の文脈で広く研究されている他の世界の系統はありますか?はいの場合、なぜですか?そうでない場合、なぜそうしないのですか(そしてCTCの何がそれほど特別なのですか)? 私はCTCの論文に取り組むことにあまり慣れていませんが、このトピックを学ぶ動機を理解するために、ここで「全体像」を理解しようとしています。 注:以前、量子情報理論のコンテキストで、量子コンピューティングSEについてこれについて質問しましたが、ここでは特に、複雑性理論家またはコンピューター科学者のレンズを通してそれを表示しようとしています。

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線形論理のパラメトリック性
ような関数についての自由パラメトリック性定理を証明することができますか?[A]⊸[A]f:∀A.[A]⊸[A]f:∀A.[A]⊸[A]f : \forall A . [A] ⊸ [A]?fffはリストを取り、常にその順列を返すと述べることになっています。 別の例:その関数fを証明する:\ forall A。(A⊸(A、A))⊸[A]⊸[A]f:∀A.(A⊸(A,A))⊸[A]⊸[A]f:∀A.(A⊸(A,A))⊸[A]⊸[A]f : \forall A . (A ⊸ (A, A)) ⊸ [A] ⊸ [A]は、常に1つの要素がコピーされた順列リストを返します。

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