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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を信じる説得力のある理由は何
を信じる説得力のある理由は何L ≠ PL≠PL\neq Pですか?Lは、入力へのポインターを持つログ空間アルゴリズムのクラスです。 とりあえずL = Pと仮定します。P-complete問題の対数空間アルゴリズムは、一般的な概要ではどのように見えますか?

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充足可能な3-SAT式のサンプリング
次の計算タスクを考えてみましょう。式が満たされていることを条件として、一様確率分布に関して変数(バリアント:n変数m句)の3-SAT式をサンプリングします。nnnnnnmmm Q1:これは、古典的なコンピューター(ランダムビット)で効率的に達成できますか? Q2:これは量子コンピューターで効率的に達成できますか? 次の2つのバリアントにも興味があります。 V2:すべての式を、満足できない式の2倍の重みを満足させる式に与える確率分布でサンプリングします。 V3:重みが満足のいく割り当ての数であるサンプル(ここではQ2のみを考慮します)。 更新: Colinsの答えは、V3の単純なアルゴリズムを示しています。(これは古典的に難しいと仮定するのは間違っていました。)3つの質問すべての別のバリエーションについて言及しましょう。 事前に句を指定し、入力句のランダムに満たせるサブセットをサンプリングする必要があります。mmm

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特性評価は良好だが、多項式時間アルゴリズムはない最適化問題
次の形式の最適化問題を検討してください。ましょう、文字列にマッピング多項式時間計算可能関数である有理数に。最適化の問題はこれです:ビット文字列上の最大値は何ですか?x f (x )n xf(x)f(x)f(x)xxxf(x)f(x)f(x)nnnxxx が成り立つよう な別の多項式時間計算可能関数がある場合、そのような問題にはミニマックスの特性があるとしましょう。ここで、xはすべてのnビット文字列で実行され、yはすべてのmビット文字列で実行されます。nとmは異なる場合がありますが、多項式的に関連しています。max x f (x )= min y g (y )x n y m n mgggmaxxf(x)=minyg(y)maxxf(x)=minyg(y)\max_x f(x) = \min_y g(y)xxxnnnyyymmmnnnmmm 多くの自然で重要な最適化問題には、このようなミニマックスの特性があります。いくつかの例(特性化の基礎となる定理を括弧内に示します): 線形計画法(LP双対性Thm)、 最大流量 (Max Flow Min Cut Thm)、 最大2部一致 (Konig-Hall Thm)、 最大非2部一致 (TutteのThm、Tutte-Berge式)、 有向グラフの最大ディスジョイントアーボレッセンス (エドモンドの分断分岐Thm)、 無向グラフの最大スパニングツリーパッキング (TutteのツリーパッキングThm)、 森林による最小被覆 (ナッシュウィリアムズThm)、 最大有向カットパッキング (Lucchesi-Younger Thm)、 最大2マトロイド交差 (マトロイド交差点) Thm)、 …

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G(n、p)のランダムグラフのツリー幅の分散はどのくらいですか?
私がどれだけ近いかを見つけることを試みている及びE [ T W (G )]場合実際、あるG ∈ G (N 、P = C / N ) とC > 1は(そうNによらず一定でありますE [ t w (G )] = Θ (n ))。私の推定では、t w (G )≤t w (G )tw(G)tw(G)E[ t w (G )]E[tw(G)]E[tw(G)]G ∈ G (N 、P = C / N )G∈G(n,p=c/n)G \in G(n,p=c/n)c > 1c>1c>1E[ …

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普遍近似定理—ニューラルネットワーク
これは以前にMSE に投稿しましたが、ここで質問する方が良いかもしれません。 普遍近似定理は、「限られた数の隠れニューロンを含む単一の隠れ層を備えた標準的な多層フィードフォワードネットワークは、活性化関数に関する穏やかな仮定の下で、Rnのコンパクトなサブセットの連続関数間の普遍的な近似器である」と述べています。 私はこれが何を意味するのか理解していますが、関連する論文は数学の理解レベルをはるかに超えており、なぜそれが真実であるか、隠れ層が非線形関数をどのように近似するかを把握することはできません。 それでは、基本的な計算や線形代数よりも少し高度な用語で、1つの隠れ層を持つフィードフォワードネットワークはどのように非線形関数を近似しますか?答えは必ずしも完全に具体的である必要はありません。


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グラフの特別なクラスの最大独立セットの近似アルゴリズム
P = NPでない限り、場合、最大独立集合(MIS)は係数内で近似するのが難しいことがわかります。より良い近似アルゴリズムが知られているグラフの特別なクラスは何ですか?n1−ϵn1−ϵn^{1-\epsilon}ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0 多項式時間アルゴリズムが知られているグラフは何ですか?完全なグラフについてはこれが知られていますが、他に興味深いグラフのクラスはありますか?

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一連の食事と人々のグループのサイズkのテーブルの適切な座席配置
人々のセットを考えて、私はサイズテーブルで食事のシーケンスのために彼らを座らせたいです。(もちろん、食事ごとにすべてのを置くのに十分なテーブルがあります。)誰も同じ人とテーブルを2回共有しないようにこれを調整したいと思います。典型的な値はおよびおよび6〜10食です。k | S | | S | = 45 k = 5SSSkkk| S||S||S|| S| =45|S|=45|S|=45k = 5k=5k=5 より抽象的な方法で言えば、各パーティションがカーディナリティペアごとに素なサブセットと、2つのそのようなサブセット間の交差に含まれる要素が1つだけである追加のグローバルプロパティで構成されるのパーティションのシーケンスを見つけたいと思います。これはグラフの理論的または組み合わせの問題として定式化できると思います。KSSSkkk 私の領域の外にあるので、問題のより良い定式化と関連文献へのポインタに感謝します。 背景:これは、多くのコンピューター科学者が1週間にわたって研究を議論するために訪れるSchloss Dagstuhlの座席配置に使用できます。現在、座席はランダムに行われ、驚くことではないが、1週間にわたって同じ人と2回(またはより頻繁に)座っている人もいます。また、当然ながら、これについて苦情が寄せられ、これを改善する方法についてあいまいな提案が寄せられています。これをよく理解したいと思います。問題をより強力に定式化するには、隣同士に座っている人を最適化する必要がありますが、これはサイズ5のテーブルには関係ないと思います。 アプリケーション以外では、興味深い質問は、与えられたとに対して提供できる食事の最大数、つまりそのようなパーティションがいくつあるかです。KSSSkkk

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Natural CLIQUEからk色への削減
どちらもNP完全であるため、CLIQUEからk-Colorに明らかに減少しています。実際、CLISATから3-SATへの縮約と3-SATからk-Colorへの縮約を組み合わせて、1つを構成できます。私が疑問に思っているのは、これらの問題の間に合理的な直接的な減少があるかどうかです。SATのような中間言語を記述する必要なしに、友人にかなり簡単に説明できる削減。 私が探しているものの例として、逆方向の直接的な削減があります:nnnといくつかの(色の数)でGを与え、頂点(頂点ごとの色ごとに1つ)でグラフG 'を作成します。および(または)の場合にのみ頂点および色それぞれ対応する頂点、は隣接します。で-cliqueに頂点ごとに1つの頂点を有する、及び対応する色が適切であるの-coloringKのkkK N knknV ' v′v'U 'u′u'、V 、U v,uv, ucは、D c,dc, dV ≠ U v≠uv \neq uC ≠ D c≠dc \neq dV U ∉ G vu∉Gvu \not \in GN nnG 'G′G' G GGK kkGGG。同様に、適切なカラーリングには、対応するクリークがあります。k kkG GGG ′G′G' 編集:簡単な動機付けを追加するために、Karpの元の21個の問題は、CLIQUEとChromatic Numberが主要なサブツリーのルートを形成する縮小ツリーによってNP完全であることが証明されています。CLIQUEサブツリーとChromatic Numberサブツリーの問題の間には、いくつかの自然な減少がありますが、それらの多くは、私が尋ねているものと同じくらい見つけるのが難しいです。このツリーの構造が他の問題の根本的な構造を示しているか、それとも完全に最初に見つかった削減の結果であるかどうかをドリルダウンしようとしています。同じ複雑さのクラスにあることが知られています。確かに順序はある程度の影響があり、ツリーの一部は再配置できますが、任意に再配置できますか? 編集2:私は直接削減を探し続けていますが、ここでは私が手に入れた最も近いもののスケッチです(有効な削減であるはずですが、CIRCUIT SATは明確な仲介者です。これがより良いかどうかは多少主観的です最初の段落で言及したように、2つの削減を構成します)。 与えられた場合、がk-クリークを持っている場合、はすべての色がTrueで、頂点で色にできることを知っています。Gの元の頂点にv_1、\ ldots、v_nという名前を付け、\ overline Gに追加の頂点を追加します。C_{ij}に1 \ le i …

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アルゴリズムは、任意の入力プログラムの時間の複雑さをどの程度予測できますか?
停止問題は、ために、別のプログラムを停止するかどうかを決定することができますプログラム書くことは不可能であると述べているすべての可能な入力プログラムを。 ただし、次のようなプログラムの実行時間を計算できるプログラムを作成できます。 for(i=0; i<N; i++) { x = 1; } 時間計算量を実行せずに返します。NNN 他のすべての入力プログラムについては、時間の複雑さを判別できなかったことを示すフラグを返します。 私の質問はこれです: 特定のプログラムの時間的な複雑さをアルゴリズムで決定できるように、どのような条件を保持する必要がありますか? *これに対する標準的な参照またはレビュー記事がある場合、コメントへのリンクをお願いします。

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二乗和証明システム
最近、平方和と呼ばれる証明システムに関するarxivに関する記事をいくつか見ました。 誰かが二乗和証明とは何か、なぜそのような証明が重要/興味深いのかを説明できますか? それらは他の代数的証明システムとどのように関係していますか?彼らはラセールに何らかの二重性がありますか?

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理論的CSはいつ直観主義的証明を重視するか(またはすべき)か?
私が理解していることから(これは非常に少ないので、私は間違いを修正してください!)、プログラミング言語の理論はしばしば「直観主義的」証明に関係しています。私自身の解釈では、このアプローチでは、論理と証明可能性に関する計算の結果を真剣に受け止める必要があります。仮説から結果を構築するアルゴリズムが存在しない限り、証明は存在できません。例えば、またはいずれかのオブジェクトを非構成的に示すため、除外された中間の原理を公理として拒否する場合があります。XXX¬X¬X\lnot X 上記の哲学は、そうでないものよりも直観的に有効な証明を好むようになるかもしれません。しかし、理論的CSの他の分野の論文で直観主義的論理を実際に使用することについて、私は何の懸念も見ていません。古典的なロジックを使用して結果を証明できてうれしいです。たとえば、除外された中間の原理を使用して、アルゴリズムが正しいことを証明することを想像できます。言い換えれば、計算結果に制限のある宇宙を気にし、真剣に受け止めていますが、必ずしもこれらの結果の証明ではありません。 1.理論的なCSの研究者は、直観的に有効な証明を書くことを心配していますか?TCSの結果、特にアルゴリズムの結果がいつ直観的論理を保持するか(または、より興味深いことに、保持しない場合)を理解しようとする理論的コンピューターサイエンスのサブフィールドを簡単に想像できます。しかし、私はまだ出会っていません。 2.彼らがすべき哲学的議論はありますか?1は、コンピュータサイエンスの結果は、可能な場合intuitionistically証明されるべきである、と私たちは必要とする結果を知るべきだと主張することができように思える例えば PEMを。誰かがそのような議論をしようとしましたか?それとも、この質問はあまり重要ではないというコンセンサスがあるのでしょうか? 3.副次的な質問として、私はこれが実際に重要な場合の例を知りたいと思っています。古典的な論理では成立するが直観主義的な論理では成立しないことが知られている重要なTCS結果はありますか?または、直観主義的な論理を持たないと思われる。 質問の柔らかさをおApびします!専門家の意見を聞いた後、言い直しや再解釈が必要になる場合があります。

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複雑さの下限を決定するための高度な手法
皆さんの中には、この質問をフォローしている人もいるかもしれませんが、これは研究レベルではないため閉じられました。それで、私は研究レベルにある質問の一部を抽出しています。 並べ替えやEXPTIME完了問題への還元などの「より単純な」手法以外に、問題の時間の複雑さの下限を証明するためにどの手法が使用されていますか? 特に: 過去10年間に開発された「最先端の」技術とは何ですか? 抽象代数、カテゴリー理論、または通常「純粋な」数学の他の分野の手法を適用できますか?(たとえば、ソートの「代数構造」についての言及をよく耳にしますが、これが何を意味するのかについての本当の説明はありません。) 重要度は低くなりますが、バウンドの複雑さに対するあまり知られていない結果は何ですか?

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簡単なガジェットで平面ハミルトニアンサイクルNP完全を証明する(ハミルトニアンサイクルから)
ハミルトニアン(略してハム)サイクルはNP完全であり、平面ハムサイクルはNP完全であることが知られています。平面ハムサイクルの証明は、ハムサイクルからではありません。 グラフGが与えられ、すべての交差点をいくつかの平面ガジェットに置き換えて、平面グラフG 'が得られるような優れたガジェットはありますか G 'にハムサイクルがある場合、Gにはハムサイクルがあります。 (ハムパス、誘導ハムサイクル、誘導ハムパスなどのバリアントに満足します。)

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型システムに表現力の階層はありますか?
複雑性理論に存在する広範な階層に触発され、そのような階層が型システムにも存在するのではないかと思いました。ただし、これまでに見つけた2つの例は、どちらも階層(連続してますます表現力豊かな型システムを使用)ではなく、チェックリスト(直交機能を使用)に似ています。 私が見つけた2つの例は、ラムダキューブとkランクの多型の概念です。1つ目は3つのオプションを持つチェックリスト、2つ目は実際の階層です(ただし、kの特定の値に対してkランクが付けられていることはまれです)。私が知っている他のすべての型システムの機能は、ほとんど直交しています。 私は自分の言語を設計しているので、これらの概念に興味があり、現在の既存のタイプシステムの中でどのようにランク付けされているか非常に興味があります(私の知る限り、タイプシステムはやや型破りです)。 「表現力」の概念は少し曖昧かもしれませんが、それはなぜ型システムがチェックリストのように見えるのかを説明するかもしれません。

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