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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複雑性
定義できが与えられる:SAT問題F 3、充足3-CNF式、及びF 2、2-CNF式を(F 3及びF 2は、同じ変数に定義されています)。あるF 3 ∧ F 2が満足できますか?(3 、2 )s(3,2)s(3,2)_sF3F3F_3F2F2F_2F3F3F_3F2F2F_2F3∧F2F3∧F2F_3 \wedge F_2 この問題の複雑さは何ですか?(以前に研究されたことがありますか?)

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数論におけるコルモゴロフ複雑性アプリケーション
数論におけるKolmogorov Complexityの適用と証明関連分野への適用は何ですか?(Li&Vitanyiによるモノグラフには、数論に関連するアプリケーションはあまりありません。) 私が出会った素晴らしい証拠の1つは、コルモゴロフ複雑度の定義と圧縮係数を使用して、無限の素数が存在することの証明です。 また、暗号化におけるコルモゴロフ複雑性の重要性は何ですか?

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有界次数グラフでクリークを見つけるアルゴリズム
とグラフを考えます nnn 頂点と最大次数 ΔΔ\Delta。グラフに何かあるかどうかを知りたいsss クリーク、どこ s≤Δs≤Δs \leq \Delta そしてそれらの両方はに比べて小さいです nnn。私はそのようなクリークを1つだけ見つける必要があります(または存在しないことを証明します) これを行う簡単な方法があります:各頂点に対して vvv、すべてをテスト sss-の隣人のサブセット vvv。したがって、仕事は≈n(Δs−1)≈n(Δs−1)\approx n \binom{\Delta}{s-1}です。 これより効率的なアルゴリズムはありますか?指数関数的な高速化を達成することもできますか?

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初期化されていないメモリと最小限のスペースにビットベクトルを格納する
初期化されていないメモリを使用して、ビットベクトルを格納するためのよく知られたトリックサイズのビットベクトルに割り当てることができたビットのすべてに設定されている0割り当てることによって(2 N + 1 )⌈ LG N ⌉メモリのビットと初期化のみ⌈ LGをN ⌉それらの。この表現は、一定時間でのビットの設定と設定解除をサポートします。nnn000(2n+1)⌈lgn⌉(2n+1)⌈lg⁡n⌉(2 n + 1)\lceil \lg n \rceil⌈lgn⌉⌈lg⁡n⌉\lceil \lg n \rceil これは、「Alfred Aho、John Hopcroft、およびJeffrey Ullmanの1974年の本、The Computer and of Analysis of Computer Algorithms。。。。Chapter 2、演習2.12」、「Jon Bentleyの1986年の本、Programming Pearls。。。.Column 1、演習8、演習にさかのぼります。第2版​​の9」、および「プレストンブリッグスとリンダトルクゾンの1993年のペーパー、「スパースセットの効率的な表現」」。 Dodisらの「スペースを失うことなく、ベースを変更する」までわずかにスペース要件をもたらしこのアルゴリズムはの事前計算が必要ですが、ビットΘ (LG nは)と定数Θ (lg n )各ビット。⌈(2n+1)lgn⌉+1⌈(2n+1)lg⁡n⌉+1\lceil (2 n + 1) \lg n \rceil + 1Θ(lgn)Θ(lg⁡n)\Theta(\lg n)Θ(lgn)Θ(lg⁡n)\Theta(\lg …

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チューリング完全であることが知られているGOゲームの一般化はありますか?
チューリング完全であることが知られているGOゲームの一般化はありますか? いいえの場合、チューリング完全であることを証明するために使用できる合理的な(一般化)ルールについていくつかの提案がありますか?明らかなのは、ゲームは無限のボード(正の象限)でプレイする必要があることです。しかし、ゲーム内プレイとゲーム終了条件についてはどうですか?

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2つのサブセットの共通要素を見つける通信の複雑さ
アリスがサブセットを受け取り、ボブがを受け取るとします。ことが約束されています。共通要素を決定する際のランダム化された通信の複雑さはどのですか?S⊆{1,…,n}S⊆{1,…,n}S \subseteq \{1,\dots,n\}T⊆{1,…,n}T⊆{1,…,n}T \subseteq \{1,\dots,n\}|S∩T|=1|S∩T|=1\lvert S \cap T \rvert = 1S∩TS∩TS \cap T これに対する私の興味は次のとおりです。この問題のゼロ・通信コストは、アリスとボブはちょうど推測することができるので公共のコインを使用して、彼らは間違っていると思いアボート場合。ただし、コストの通信プロトコルは考えられません。ゼロ通信コストが無作為化通信コストよりもはるかに安いかどうかは分からないので、ここで明らかなものがないと思います。lognlog⁡n\log nS∩TS∩TS \cap TO(logn)O(log⁡n)O(\log n) 通信コストゼロは次のように定義されます。アリスとボブは入力を受け取った後、まったく通信してはなりません。しかし、彼らは公共のコインを共有し、「中止」で答えることが許可されています。どちらの当事者も中止しない場合、確率で正しい答えを提供する必要があります。通信コストゼロは、中止しない確率の負の対数です。arXivの:1204.1505ほとんどすべての通信の複雑さに下限が実際にゼロの通信のための下限であることが知られているもの(とりわけ)が示されています。2/32/32/3 更新:@Shitikanthは、通信の複雑さが。したがって、これは明らかに通信コストとゼロ通信コストの間にギャップを与えます。しかし、arxiv:1204.1505は、そのようなギャップが知られていないという印象を与えるようです。何が欠けていますか?Ω(n)Ω(n)\Omega(n)

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この最大エッジサブグラフ問題の複雑さは何ですか?
@NealYoungと私がここで尋ねた質問について議論しているときに、以下の問題の複雑さを判断するという別の問題が発生しました。 接続された無向グラフを前提として、すべての頂点の次数が最大で2になるようなエッジの最大サイズのサブセットを見つけます。 相対的な問題の複雑さについての論文を見つけました。それらのほとんどは、元の制約にさらに制約を加えました。FOS03は「奇数サイクルなし」を追加し、それがNPハードであることを証明しました。CTW07は、「3サイクルなしで」追加されたバリアントが、別の論文を参照するPであることを示唆していました(私は見つけられませんでした)。しかし、私は元の問題の複雑さを判断できませんでした。それをどうやって判断するのですか?ありがとう。

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決定の問題と機能
複雑さの理論は、関数ではなく決定問題を中心に構築されているようです。 誰が最初にこれを導入しましたか、そしてこの選択の理由は何ですか? たとえば、エドモンズの「Paths、trees and flowers」紙は、「扱いやすい」問題のセットを表す概念の出典として一般的に認められており、これが私たちが取った道です。PTimePTime\mathsf{PTime}

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二次多変量多項式に解があるかどうかを判断するための効率的なアルゴリズムは何ですか?
一般に、多変量多項式の充足可能性は3-SATと同等であることを知っています。ただし、2次の場合に優れた手法があるかどうか、特に多項式の時間解があるかどうかは疑問です。 より一般的な質問になると思いますが、充足可能性の問題が効率的に解決できる多変量多項式のクラスはありますか?

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st max-flowからst min-cutを見つける最も速い方法は?
エッジに単位容量がある場合、Ford-Fulkersonは、フローのサイズとノードの数に線形で時間的にスパースstフローを見つけることができます。 スパース/低ボリュームの最大フローの場合、スパースstフローを使用して、フローのサイズとノード数に比例した時間のst最小カットをどのように見つけることができますか?


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ラムジーグラフの密度
我々は、グラフがあるととサイズのクリークも含ま頂点もサイズの独立したセット例えば(用いて、このプロパティを満たす高い確率で)。のエッジの数が少なくとも、つまり、あまりに疎であるはずがないというのは本当ですか?N 3 ログ(N )3 ログ(N )G (N 、0.5 )G N 2 / 100GGGnnn3log(n)3log⁡(n)3 \log(n)3log(n)3log⁡(n)3 \log(n)G(n,0.5)G(n,0.5)G(n,0.5)GGGn2/100n2/100n^2/100 より一般的には、そのようなグラフにある種の疑似ランダムプロパティがあるかどうかを知りたいです。

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P対NPの自然な一般化は存在しますか?
受け入れられた答え スコット・アーロンソンの答えは「受け入れられました」(主にそれが唯一の答えだからです!) 回答の1文の要約 P対NPの質問のおそらく自然な一般化は、P対NP自体よりも明らかに簡単に解決できません。 一般的な回答に対する1つの障害 元の質問では、すべての複雑度クラスAが非決定的汎化NAに「自然に」関連付けられると想定していましたが、一般的な複雑度クラスAは、クラスマップN A NAは(明らかに)完全に一般的で明らかに自然な仕様を簡単に指定することはできません。::\colon\,→→\,\to\, ただし… dkuperのコメント(下記)は、Christos Kapoutsis(LIAFA)によるMinicomplexityというタイトルの講演へのリンクを提供します。 詳細については、ディックリプトン/ケンリーガンゲーデルのロストレターと、We Believe A Lot、But Can Prolittle LittleというタイトルのP = NPエッセイをお勧めします。 最終的に尋ねられた質問 質問 NTIME(n ln n)よりも豊富なすべての複雑度クラスA⊂Pが共有する特性は、A⊂NAの証明を妨害するように機能しますか? この質問は、Scott Aaronsonの最近のウェブログコメント(下記を参照)によって動機付けられ、この質問の複雑さの理論的な豊かさは、Robin Kathari、Scott Aaronson、Ryan Williams、Dick Lipton、Ken Reganによるコメント/回答/エッセイによって明らかになりました。および以前のTCS StackExchangeの質問。 観察 (1)NTIME(n ln n)⊂Aを含めるのに十分な大きさの既知のすべての複雑度クラスA⊂Pの場合、問題A NAが未解決であり、(2)理由(s)このほぼ普遍的な複雑さのために、理論的な障害は現在十分に理解されていません。⊂?⊂?\overset{?}{\subset} 多くの人々のように、私は長い間P ving NPを証明することの非常に困難を高く評価していましたが、以前はA⊂NAを証明することは(本質的に)すべての計算複雑度クラスの未解決の問題であることを高く評価していませんでした。 最初に尋ねられた質問 彼のウェブログShtetl Optimizedで、Scott Aaronson は次のTCSチャレンジを発行しました。 シュテットル最適化された TCSチャレンジ した場合、あなたがP対NPが決定不能であると信じて、あなたは答える必要があります。 シュテットル最適化された …

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指数は行き下:代替証明又は博覧会がある
固定有限体上でD E T n × nを計算する深さ3演算回路の指数下限について、グリゴリエフとカーピンスキー(STOC 1998、doi:10.1145 / 276698.276872)の結果の代替証明または説明はありますか?DETn×nDETn×n\mathsf{DET}_{n\times n} 論文のセクション2が理解できなかった。F線形演算子考える背後にある直感は何ですか?TgTgT_g

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Goldberg&Tarjan:グラフでブロッキングフローを見つける方法
グラフでmaxflowを見つけるために、Goldberg&Raoアルゴリズムを実装したいと思います。私の問題は、すべての論文とレポートが「結果のグラフで、ブロッキングフローまたは値デルタのフローを見つける」と述べている更新手順です。彼らはすべて、ブロッキングフローを見つけるためにGoldberg&Tarjanを参照しています。理解できないことが2つあります。 デルタの価値の流れを見つけるにはどうすればよいですか? しかし、より重要なのは、どのようにしてブロッキングフローを見つけることができるかです。 質問2に関して、私は2つの論文(Goldberg&Tarjanによる「最大フロー問題への新しいアプローチ」と動的ツリーに関するもの)を読みました。どちらもそれほど難しくありませんでした。Goldberg&Raoに関するすべての論文/レポート/本は、Goldberg&Tarjanによる論文を参照しており、Goldberg&Raoはプッシュ/再ラベル付けアルゴリズムを使用せず、ブロッキングフローを見つけていることを強調しています。しかし、私の意見では、Tarjanはプッシュ/リラベルアルゴリズムのみを説明しており、フローのブロックについては何も見つかりません。 T.コーメン、「アルゴリズムの概要」、第3版 ゴールドバーグとラオによって最大フロー問題の日付に漸近最速アルゴリズム、時間に実行、ここでC = max c (u 、v )。このアルゴリズムは、push-relabelメソッドを使用しませんが、代わりにブロッキングフローの検出に基づいています。O (m i n (V2 / 3、E1 / 2)Elg(V2/ E+ 2 ) ∗lgC)O(min(V2/3,E1/2)Elg⁡(V2/E+2)∗lg⁡C)O(min(V^{2/3}, E^{1/2}) E \lg{(V^2/E + 2)} * \lg{C})C=maxc(u,v)C=maxc(u,v)C = \max c(u,v) A. Goldberg&S. Rao、「Beyond the Flow Decomposition Barrier」(オリジナルペーパー) O(Λmlog(n2/m)logU)O(Λmlog(n2/m)log⁡U)O (\Lambda m log(n^2/m)\log{U})

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