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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複雑さの下限がある多項式時間問題は他にありますか?
私は、古典的な時間の複雑さの下限を持つ問題をもっと探しています。一部の人々は、あなたがそのような下限をどのように証明できるか疑問に思うかもしれません。下記参照。PPP 指数下限: クレーム:あなたは問題がある場合されるE X P T I M Eは、多項式削減下-complete、定あるα ∈ Rように、Xがで解けるないO (2 N α)時間。 バツXXEバツPT私MEEXPTIMEEXPTIMEα ∈ Rα∈R\alpha \in \mathbb{R}バツXXO (2んα)O(2nα)O(2^{n^{\alpha}}) プルーフアイデア:時間階層定理により、問題がでO (2 N)にない時間O (2 n個YYYO (2ん)O(2n)O(2^n)時間。さらに、YからXへの多項式の削減が必要です。したがって、一定のあるCこの縮小サイズのインスタンスを取るように、NのためのYサイズのインスタンスにNCのためのXは。下行きYのO(2N 1 - ε)下行きに時間シフトXのO(2N 1 - εo (2んん)o(2nn)o(\frac{2^n}{n})YYYXXXcccnんnYYYncんcn^cXバツXYYYO(2n1−ϵ)O(2ん1−ε)O(2^{n^{1-\epsilon}})XバツX時間。O(2n1−ϵc)O(2ん1−εc)O(2^{n^{\frac{1-\epsilon}{c}}}) 多項式の下限: 一部の完全問題には、多項式時間問題への適切なパラメーター化があります。以前からの問題Xを考えます。我々はパラメータ化があるとKを - X用Xように:EXPTIMEEバツPT私MEEXPTIMEXバツXkkkXバツXXバツX 各固定について、k - Xは多項式時間です。kkkkkkバツバツX 直感的に存在し、これに、もちろん例外であるが、大きくなるkは - Xのための問題が難しくなるはずですXが下限指数時間複雑性を有します。kkkkkkバツバツXバツバツX 例: 浮上している問題の1つの例は、ツリーオートマトンの交差が空でないことです。つまり、ツリーオートマトンの有限リストが与えられた場合、すべてのオートマトンを同時に満たすツリーは存在しますか? この問題は、ここで complete であることが示されました。さらに、オートマトンkの数によって交差問題をパラメーター化できます。それすることができる示した固定のためにそのK、交差問題は、時間複雑有するN Θ (kは)。EバツPT私MEEバツPT私MEEXPTIMEkkkkkkんΘ …

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グラフの奇数ノードを数える複雑さは何ですか?
ハンドシェイキング補題によると、次数が奇数である頂点を持つ無向グラフには、次数が奇数である他の頂点が必要です。この観察は、グラフと奇数次の頂点が与えられ、他の奇数次の頂点を見つけるように求められた場合、存在することが保証されているものを検索していることを意味します(したがって、完全な検索問題があります) )。 PPA(1994年のChristos Papadimitriou [1])は次のように定義されます。頂点がnビットのバイナリ文字列であるグラフがあり、そのグラフは頂点を入力として取り、その近傍を出力する多項式サイズの回路で表されているとします。(これにより、局所探索を効率的に実行できる指数関数的に大きなグラフを表すことができることに注意してください。)さらに、特定の頂点(たとえば、すべて0のベクトル)に奇数の近傍が存在するとします。別の奇数次の頂点を見つける必要があります。有向グラフの対応するパリティ引数のクラスは、PPADに属しています。 私の質問:有向グラフと無向グラフで奇数ノードをカウントする複雑さは何ですか? [1] Papadimitriou、Christos H.「パリティの議論の複雑さおよびその他の非効率的な存在証明について」Journal of Computer and system Sciences 48.3(1994):498-532。

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Pにあると考えられる準多項式時間の問題(崩壊を引き起こしたり、広く保持されている信念に違反したりしない)
準多項式時間(との問題のいくつかの例どのようなものがあり考えでもよい)アルゴリズムPは。言い換えれば、多項式時間アルゴリズムを誰も見つけていないという明白な理由がない限り、それらはQ Pにありますか?Q PQPQPPPPQ PQPQP この質問は、最近のグラフ同型結果(この質問に対する有効な回答です)が動機となっています いくつかの非例は グラフでサイズクリークを見つけるログ100んlog100⁡n\log^{100} n グラフでのサイズのパスを見つけるログ100んlog100⁡n\log^{100} n k = log 100 nの k-sumを解くk = ログ100んk=log100⁡nk=\log^{100} n トーナメントの最小支配セット にあるこれらの問題はいずれも、指数時間仮説(ETH)に違反します。PPP

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ラムダ計算自体のエンコーディングの妥当性をどのように述べるのですか?
┌M┐⌜M⌝\ulcorner M \urcornerMMMMMMEE\mathsf E E┌M┐=βM.E⌜M⌝=βM.\mathsf E \ulcorner M \urcorner =_\beta M. 自然数を使用するKleeneのようなさまざまなエンコーディングがあり、最も効率的な最新のエンコーディングはMogensenによる高次構文です。別の可能な(自明な)エンコーディングは恒等関数であり、インタプリタも恒等関数です。 些細なエンコーディングを禁止する「適切なエンコーディング」の合理的な概念はありますか? この質問は、チューリングマシンではなくラムダ計算に適用される停止問題を検討するときに発生しました。自明なエンコーディングの観点から言えば、引用されたラムダ項では本質的に何もできないという自明な理由があります。 言い換えると、引用されたラムダ項で計算できると期待できる関数のセットは何ですか? 私はいくつかのようなものをリストすることができます:用語の深さを数え、サブ用語を取り、用語のルートノードがラムダまたはアプリケーションであるかどうかを伝えます...しかし、分類された関数をリストするだけで「適切なエンコーディング」を定義するのをためらいますそれが頭に浮かんだ。

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同型予想は、証人密度の指数的下限を示唆していますか?
BermanとHartmanis の同型予想は、すべての個の完全な集合は互いに多形時間同型であると述べています。つまり、N P完全な問題は、多項式の時間計算可能で可逆の全単射によって互いに効率的に削減できます。推測は、P ≠ N Pを意味します。NPNPNPNPNPNPP≠NPP≠NPP\neq NP 同形性の予想は、充足可能性の問題が密であるため、完全集合の密度の指数的下限を意味します。それは、N P完全集合の証人の密度の指数的下限も意味するのかと思います。NPNPNPNPNPNP 同型予想は、証人密度の指数的下限を示唆していますか?完全な問題がF e w Pに存在できないことを意味しますか?NPNPNPFewPFewPFewP 私が知っている最良の結果は次のとおりです: 場合およびN P = E X P次に同型推測が成り立ちます。P=UPP=UPP=UPNP=EXPNP=EXPNP=EXP 密度組のSは、以下の長さの文字列の数を意味するN言語です。セットSは、密度がD = Ω (2 n ϵ)である場合、いくつかのϵ > 0で、無限に多くのnであり、D =である場合、スパースです。DDDSSSnnnSSSD=Ω(2nϵ)D=Ω(2nϵ)D=\Omega(2^{n^\epsilon})ϵ>0ϵ>0\epsilon \gt 0nnnDDD。O(poly(n))O(poly(ん))O(poly(n))

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直線距離の通信の複雑さの問題
1入力が0入力から直線的に離れている自然なギャップ問題の既知の(自明ではない)ランダム化された通信の複雑さの下限はありますか?すなわち、部分関数であるこのようなすべての間のハミング距離ことを(X 、Y )∈ F - 1(1 )及び(X '、Y ')∈ f − 1(f:{0,1}2n→{0,1,∗}f:{0,1}2n→{0,1,∗}f:\{0,1\}^{2n} \to \{0,1,*\}(x,y)∈f−1(1)(x,y)∈f−1(1)(x,y) \in f^{-1}(1)は線形です-そして、その fは通信するためにランダム化されたプロトコルを必要とします(例えば) Ω (√(x′,y′)∈f−1(0)(x′,y′)∈f−1(0)(x',y') \in f^{-1}(0)fffビット?Ω(n−−√)Ω(n)\Omega(\sqrt{n}) (例えば、ギャップハミング距離の問題があり距離。ただし、Ω(n)距離を探しています。ここで、GHD(X、Y)=1であればHD(X、Y)≥N/2+ √2n−−√2n2\sqrt{n}Ω(n)Ω(n)\Omega(n)GHD(x,y)=1GHD(x,y)=1GHD(x,y) = 1とGHD(X、Y)=1であればHD(X、Y)≤N/2- √HD(x,y)≥n/2+n−−√HD(x,y)≥n/2+nHD(x,y) \ge n/2 + \sqrt{n}GHD(x,y)=1GHD(x,y)=1GHD(x,y) = 1。)HD(x,y)≤n/2−n−−√HD(x,y)≤n/2−nHD(x,y) \le n/2 - \sqrt{n} 編集:Igorが指摘したように、通信の複雑さの述語は、入力を適切なコードでエンコードする必要があるため、線形距離の問題になる可能性があります。しかし、興味深いのは、直線距離が自然に発生する(ギャップハミング距離問題の距離として)問題が存在するかどうかです。

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完全線形時間の正規表現マッチング
固定サイズのアルファベットが重要であると仮定して、サイズnの正規表現がサイズmの文字列と一致するかどうかをチェックするアルゴリズムはありますか?O(n+m)O(n+m)O(n+m)nnnmmm 標準のNFAアルゴリズムは最悪の場合です。Groz et al。すべてではなく、さまざまな正規表現クラスの線形時間を実現します。より良い結果はありますか?O(nm)O(nm)O(nm) Groz、B.、Maneth、S.&Staworko、S.(2012年5月)。線形時間での決定論的な正規表現。

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物理法則を想定した証明は十分と見なされますか?
コンピュータサイエンスの証明が、物理法則を仮定する必要がある場合、命題の十分な証明と見なされるかどうか、私は常に疑問に思っていましたか? たとえば、誰かがいつか熱力学の第2法則の仮定の下でP!= NPを証明した場合、どうなるのだろうと思います。これはP!= NPの議論を解決しますか? または、物理的な仮定に基づいている場合、問題は未解決と見なされますか?
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関数の最大のクラスは何である
[1]には、 「それは、内のすべての関数か否かの未解決の問題のまま有するT C 0(少なくともしないすべてことが知られているが回路#1 Pの関数はDLogTime均一有するT C 0回路)。」#P#P\#PTC0TC0TC^0#P#P\#PTC0TC0TC^0 DLogTime関数によって生成された回路が含まれていない#Pを。あれば私たちは知っていない T C 0任意の関数によって生成された回路が含まれていません#Pを。TC0TC0TC^0#P#P\#PTC0TC0TC^0#P#P\#P これらの2つの間のケースについて何か既知のものはありますか?場合などは、それが知られているによって生成回路Lが含まれていない#Pを?TC0TC0TC^0LLL#P#P\#P [1] Agarwal、Allender、およびDatta、「On 、A C 0、および算術回路」TC0TC0TC^0AC0AC0AC^0

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GCTに関する質問
ここhttp://arxiv.org/pdf/1507.02955v1.pdfのペーパー「クロネッカー係数の消失について」では、クロネッカー係数の正の値を決定することは一般にNP困難であることが示されています。ただし、GCTでは「長方形のクロネッカー係数」の正値のみが必要であるという警告があります。これもNP困難になる場合、GCTへの影響は何ですか? 関連する質問は、LR係数の特別な場合の式に似た一般的な正の式がない場合、GCTにどのような影響があるかです。

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コムロス予想における定数
与えられたベクトルと毎にがある、ということ、Komlos推測状態\ BBB R中のC \(の独立したN、N)ように、いくつかの- {1、+ 1 \} ^ N \イプシロン\で\、\ sum_ {I = 1} ^ N \ epsilon_iv_i \ | \ビッグ\大きい\ | _ \ infty <c。cについて知られている最良の下限は何ですか?nnnv1,…,vn∈RNv1,…,vn∈RNv_1,\dots,v_n\in\Bbb R^NI ∈ { 1 、... 、N } C ∈ R∥vi∥22≤1‖vi‖22≤1\|v_i\|_2^2\leq1i∈{1,…,n}i∈{1,…,n}i\in\{1,\dots,n\}c∈Rc∈Rc\in\Bbb Rn,Nn,Nn,Nϵ∈{−1,+1}nϵ∈{−1,+1}n\epsilon\in\{-1,+1\}^n∥∥∑i=1nϵivi∥∥∞<c.‖∑i=1nϵivi‖∞<c.\Big\|\sum_{i=1}^n\epsilon_iv_i\Big\|_\infty0

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コンピューター生成またはコンピューター支援による証明の人間化
同じ証明の2つのバージョンを表示しているブログ投稿を読んだ覚えがあります。1つは人間が書いたもので、もう1つは機械で書いたものです。もう一度グーグルで投稿しようとすると、適切なキーワードが見つからないようです。ほとんどの場合、コンピュータ生成またはコンピュータ支援の校正のページに移動します。 だから、誰かがそのような投稿を覚えているのか、それとももっと良いことで、このテーマに関するいくつかの調査や他の資料に私を導くことができるのかと思っています。

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完全な問題がある最小クラスの削減とは何ですか?
対数空間多元削減に関して完全性を定義することは一般的です。PPP 私は、複雑性クラスを探していますが存在するようP -complete問題は、多くの-1 WRT Cの -reductionsを。C⊆ LC⊆LC \subseteq \mathsf{L}PP\mathsf{P}CCC 最小の知ら多対一還元クラスは何である HornSATがために完全であるようなPの下でのC -reductions?CCCPP\mathsf{P}CCC 質問は元々CSに投稿され、回答はありませんでした。

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ベリーエッセンの定理の有界独立変形
不変性の原則に関するRyan O'Donnellのプレゼンテーションに出会いました。ベリーエッセンの定理を証明した後、定理の拡張について説明するスライドがあり、そこにはいわゆる「非ランダム化バージョン」があると述べられています。 もし -nice、3通りの独立した(第三モーメントを境界有していること)、次いで、ある -いい。バツ1、… 、Xメートルバツ1、…、バツメートルX_{1},\ldots,X_{m} CCCバツ1+ … + Xメートルバツ1+…+バツメートルX_{1}+\ldots+X_{m}O (C)O(C)O(C) 上記が3方向の独立確率変数の合計の3番目のモーメントに関する記述であるのか、それとも有限独立の場合にベリーエッセンの定理の変形が実際に存在するのかはわかりません。 証明を調べると、3ワイズがどのように機能するかがわかりますが、この定理の有界独立変形について説明しているソースは見つかりませんでした。いずれかがあります?

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NTIMEの階層定理はcoNTIMEと交差しますか?
\newcommand{\cc}[1]{\mathsf{#1}}次の行に沿った定理が成り立ちます:g(n)g(n)g(n)がf(n)より少し大きい場合f(n)f(n)f(n)、NTIME(g)∩coNTIME(g)≠NTIME(f)∩coNTIME(f)NTIME(g)∩coNTIME(g)≠NTIME(f)∩coNTIME(f)\cc{NTIME}(g) \cap \cc{coNTIME}(g) \neq \cc{NTIME}(f) \cap \cc{coNTIME}(f)? 少なくとも、NP∩coNP≠NEXP∩coNEXPNP∩coNP≠NEXP∩coNEXP\cc{NP} \cap \cc{coNP} \neq \cc{NEXP} \cap \cc{coNEXP}であることを示すのは簡単です。証明:想定していない。次に、NEXP∩coNEXP⊆NP∩coNP⊆NP∪coNP⊆NEXP∩coNEXP,NEXP∩coNEXP⊆NP∩coNP⊆NP∪coNP⊆NEXP∩coNEXP,\cc{NEXP} \cap \cc{coNEXP} \subseteq \cc{NP} \cap \cc{coNP} \subseteq \cc{NP} \cup \cc{coNP} \subseteq \cc{NEXP} \cap \cc{coNEXP},そうNP=coNPNP=coNP\cc{NP} = \cc{coNP}、ひいては(パディングにより)NEXP=coNEXPNEXP=coNEXP\cc{NEXP} = \cc{coNEXP}。しかし、その後、私たちの仮定はNP=NEXPNP=NEXP\cc{NP} = \cc{NEXP}であることを意味し、非決定論的な時間階層定理に矛盾します。QED。 ただし、NP∩coNPNP∩coNP\cc{NP} \cap \cc{coNP}を\ cc {NSUBEXP} \ cap \ cc {coNSUBEXP}から分離する方法もわかりませんNSUBEXP∩coNSUBEXPNSUBEXP∩coNSUBEXP\cc{NSUBEXP} \cap \cc{coNSUBEXP}。この設定では対角化が難しいようです。

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