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


5
ハードカウントバージョンの簡単な問題
ウィキペディアは、カウントバージョンが難しいのに対し、決定バージョンは簡単な問題の例を提供します。これらのいくつかは、完全な一致を数え、222 -SAT の解の数とトポロジカルソートの数を数えています。 他の重要なクラス(格子、木、数論などの例)はありますか?そのような問題の大要はありますか? 問題には多くの種類がありますPPP持っている#P#P\#P -hardカウントバージョンでは。 自然問題のバージョンがあるPPPより完全に理解または一般的な二部完全一致よりも簡単である(上の詳細を含めてください理由簡単ようであるとして証明可能の最も低いクラスでNCNCNC -hierarchyなど)いくつかの他にそのカウントバージョンれる特定の単純な二部グラフのための(例えば、数論、格子など)または少なくとも領域#P#P\#P -hard? 格子、ポリトープ、ポイントカウント、数論からの例は高く評価されます。

2
計算上の課題をプルーフオブワークに変換できますか?
暗号通貨マイニングの一見無意味さは、有用な代替の問題を提起しました。これらの質問は、ビットコイン、CST、MOで参照してください。計算上の課題CC\mathcal C(その解を効率的に検証できる)を、そのような課題Ψ (C)Ψ(C)\Psi(\mathcal C)(作業の証明に使用される)に実際に変換できるアルゴリズムが存在するのではないかと思う 関数ΨΨ\Psiは、何らかの(パブリック)ランダムシーケンスrを使用してランダム化されrrます。 Ψ (C)を解くのΨ(C)\Psi(\mathcal C)は、通常Cを解くのと同じくらい難しいC\mathcal Cです。 Ψ (C)の解xxxが見つかった場合、元のチャレンジCの解Ψ - 1(x )を効率的に計算できます。Ψ(C)\Psi(\mathcal C)Ψ−1(x)\Psi^{-1}(x)C\mathcal C Cの解を知ることは、Ψ (C)のC\mathcal C解を見つける助けにはなりません。Ψ(C)\Psi(\mathcal C) \;\:\:4 '(更新)。コメントでノアが指摘したように、前処理CC\mathcal Cは、前処理CもΨ (C)の解決に利点を与えないことを要求するように強化する必要がありΨ(C)\Psi(\mathcal C)ます。 この最後の条件は、Cの解を知っているという理由だけで誰も有利な立場に置かれないようにするために必要ですC\mathcal C。この方法を使用すると、人々は解決したい計算上の問題を提出することができ、中央当局は解決に値するものを選ぶことができます(エイリアンの発見とパスワードの破れなど)。問題が解決するのに1週間もかかる場合、それは問題ではないように見えることに注意してください(これらのエイリアンは隠れることはそれほどうまくできないと思います;)、これは解決策に対するより大きな報酬をもたらす可能性があるためです。とにかく、これらのトピックは私の理論的な問題の解決策とは関係ありませんが、もちろんコメント/フォーラムでそれらについて議論させていただきます。 考えられる解決策は次のとおりです。ΨΨ\PsiはCC\mathcal Cを(C、H A S H r)(C,HASHr)(\mathcal C,HASH_r)にマップします。つまり、CC\mathcal Cおよびその他の計算上困難な課題を解決します。これに伴う問題の1つは、Cの解を知るC\mathcal CことでΨ (C)を解くのがΨ(C)\Psi(\mathcal C)多少簡単になることです(どれだけ簡単になるかはH A S H rの難しさに依存しHASHrHASH_rます)。もう一つの問題は、ということであるΨ (Cが)Ψ(C)\Psi(\mathcal C)より困難になったCC\mathcal C。

1
「ほぼ簡単な」NP完全問題
ほとんどすべての入力でを正しく決定する多項式時間アルゴリズムがある場合、言語はP密度に近いとしましょう。LLLLLL つまり、 Pがあり、が消滅します。つまり、 また、一様なランダム入力では、Aのポリタイムアルゴリズムが1に近い確率でLの正しい答えを与えることを意味します。したがって、Lを表示することはほとんど簡単です。A∈A∈A\in LΔALΔAL\Delta AALLlimn→∞|(LΔA)∩{0,1}n|2n=0.limn→∞|(LΔA)∩{0,1}n|2n=0.\lim_{n\rightarrow\infty} \frac{|(L\Delta A) \cap \{0,1\}^n|}{2^n}=0.AAALLLLLL ことを注意LΔALΔAL\Delta Aスパースである必要はありません。たとえば、 n2n/22n/22^{n/2} nnnビットの文字列がある場合、2 ^ {n / 2} / 2 ^ n = 2 ^ {-n / 2であるため、(指数関数的レートで)まだ消えています。}2n/2/2n=2−n/22n/2/2n=2−n/22^{n/2}/2^n=2^{-n/2}。 上記の定義に従って、P-密度に近いNP完全問題 を(人工的に)構築することは難しくありません。たとえば、Lを任意のNP完全言語とし、L ^ 2 = \ {xx \、| \、x \ in L \}を定義します。次に、L ^ 2はNP完全性を保持しますが、最大で2 ^ {n / 2} nビットのyesインスタンスを持ちます。したがって、すべての入力に対して「いいえ」と答える簡単なアルゴリズムは、ほぼすべての入力でL ^ 2を正しく決定します。nビット入力の\ …

3
誰が非決定的計算を導入しましたか?
私には2つの歴史的な質問があります。 非決定的計算を最初に説明したのは誰ですか? クックがNP完全問題を説明し、エドモンズがPアルゴリズムを「効率的」または「良い」アルゴリズムとして提案したことを知っています。 このウィキペディアの記事を検索して、「アルゴリズムの計算の複雑さについて」をざっと調べましたが、非決定的計算が最初に議論されたときの参照は見つかりませんでした。 クラスNPへの最初の参照は何でしたか?それはクックの1971年の論文でしたか?

2
爪を見つけるために行列乗算を
爪は、。簡単なアルゴリズムは、O (n 4)時間で爪を検出します。これは、で行うことができ、O (N ω + 1)ここで、ωは次のように、高速行列乗算の指数である:によって誘導されるサブグラフ取るNを[ V ]の各頂点のためのV、及びその相補体で三角形を見つけます。K1,3K1,3K_{1,3}O(n4)O(n4)O(n^4)O(nω+1)O(nω+1)O(n^{\omega+1})ωω\omegaN[v]N[v]N[v]vvv o(nω+1)o(nω+1)o(n^{\omega+1})O(nc)O(nc)O(n^c)Ω (N ω)O(nmax(c,2))O(nmax(c,2))O(n^{\max{(c,2)}})Ω(nω)Ω(nω)\Omega(n^\omega) 質問: これに進展はありますか。それとも不可能を示す進歩はありますか? 時間アルゴリズムには他に自然な問題がありますか?O(nω+1)O(nω+1)O(n^{\omega+1}) リマーク: 爪のないグラフの認識ではなく、爪の検出を明示的に求めています。アルゴリズムは通常両方を解決しますが、例外はほとんどありません。 Handbook of Algorithms and Theoretical Computer Scienceで線形時間で見つけることができると主張されていますが、それはタイプミスにすぎません(「効率的なグラフ表現」を参照)。

3
対数空間でパリンドロームを認識する時間はどれくらいですか?
パリンドロームはテープチューリングマシンでは線形時間で認識できますが、シングルテープチューリングマシンでは認識できないことはよく知られています(この場合、必要な時間は2次です)。線形時間アルゴリズムは入力のコピーを使用するため、線形空間も使用します。222 対数空間のみを使用して、マルチテープチューリングマシンの線形時間でパリンドロームを認識できますか?より一般的には、パリンドロームではどのような時空トレードオフが知られていますか?


1
セットファミリのセットインクルージョンポーズをどのくらい速く計算できますか?
ユニバースサブセットのセットファミリーが与えられます。ましょうし、答えがあると私たちが望む。FF\mathcal{F}UUUS1,S2∈FS1,S2∈FS_1,S_2 \in \mathcal FS1⊆S2S1⊆S2S_1 \subseteq S_2 私はこれに素早く答えることができるデータ構造を探しています。私のアプリケーションはグラフ理論からのもので、頂点とその近傍を削除すると孤立した頂点が残るかどうかを確認し、各頂点についてはそれが残すすべての孤立した頂点をリストします。 完全なポセットを作成するか、最終的にテーブルを作成して、どのセットが互いのサブセットであるかを正確に伝えます。|F|2|F|2|\mathcal{F}|^2 ましょ、および、と仮定するm=∑S∈F|S|m=∑S∈F|S|m = \sum_{S\in \mathcal{F}} |S|u=|U|u=|U|u = |U|n=|F|n=|F|n = |\mathcal{F}|u,n≤mu,n≤mu,n \leq m 我々が生成することができるに封じ込めマトリックス(二部グラフ)時間、次いで、全てのテーブルを作成することができにおける比較各セットのために、時間をすべての他のセットのすべての要素を介して、ループのないサブセットとしてセットをマークそれらは要素がでない場合。合計時間。n×un×un \times uO(un)O(un)O(un)n2n2n^2O(nm)O(nm)O(nm)S∈FS∈FS \in \mathcal{F}SSSSSSO(nm)O(nm)O(nm) 何かもっと速くできますか?特に、時間は可能ですか?O((n+u)2)O((n+u)2)O((n+u)^2) 関連記事をいくつか見つけました。 アルゴリズム を与えるサブセット部分順序(1995)を計算するための単純なサブ2次アルゴリズム。O(m2/log(m))O(m2/log(m))O(m^2 / log(m)) サブセット半順序:コンピューティングと組み合わせ論はやや上記だけでなく、上記の紙がで問題を解決することを主張向上時間、共通の要素を共有するセットの最大数であるが、私はこの結果を理解することができませんでしたが。O(md)O(md)O(md)ddd BetweenとO(nm)O(nm)O(nm)O(nα)O(nα)O(n^{\alpha})の記事で、著者は、行列乗算を使用して頂点の閉じた近傍を削除した後、接続されたコンポーネントをグラフで見つける方法を示しています。これを使用して、ランタイムがであるシングルトンであるすべてのコンポーネントを見つけることで、セットの包含ポーズを計算できます。O((n+u)2.79)O((n+u)2.79)O((n+u)^{2.79}) また、このフォーラムのディスカッションは関連しています: セットの包含をチェックする最も速い方法は何ですか? これは下限を意味します。O(n2−ϵ)O(n2−ϵ)O(n^{2-\epsilon})

2
EXP TIME完了問題の非決定性アルゴリズムは、
EXPTIME-complete問題の非決定性アルゴリズムは、を暗示するのにどれくらい速くなければなりませんか?が誰も信じていないため、多項式時間の非決定性アルゴリズムはこれをすぐに意味します。代数を正しく行った場合(下記を参照)、時間階層定理は、スーパー多項式実行時間に対する含意を依然として与えますが、私が知っているのは、より遅いアルゴリズムが結果を出すことを可能にする効率的な削減に関する完全な問題があることです。またはような何かを知っているEXPTIME完全な問題はありますかP≠NPP≠NPP \neq NPP≠EXPTIMEP≠EXPTIMEP \neq EXPTIMENP=EXPTIMENP=EXPTIMENP = EXPTIMEP≠NPP≠NPP \neq NPO(2n/f(n))O(2n/f(n))O(2^n/f(n))f(⋅)f(⋅)f(\cdot)2n/n2n/n2^n/n2n/n22n/n22^n/n^2 非決定論で十分ですか? 「代数」の明確化:はパディング引数によって意味するため、EXPTIME完了問題の非決定的アルゴリズムはNEXPTIME完了問題のアルゴリズムにもなります。超多項式これは NTIMEを使用して削減できるため、非決定的な時間階層定理と矛盾します。P=NPP=NPP = NPEXPTIME=NEXPTIMEEXPTIME=NEXPTIMEEXPTIME=NEXPTIME2n/f(n)2n/f(n)2^n/f(n)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)L∈L∈L \in(2n)(2n)(2^n)

3
構造特性に関するNP完全グラフ問題
この質問は、理論上のコンピューターサイエンススタック交換で回答できるため、コンピューターサイエンススタック交換から移行されました。 6年前に移行され ました。 (この質問はちょっとした「調査」です。) 私は現在、トーナメントのエッジを2つのセットに分割しようとしている問題に取り組んでいます。どちらもいくつかの構造的特性を満たすために必要です。問題は非常に困難であると感じており、完全であることを完全に期待しています。何らかの理由で、文学で同様の問題を見つけるのに苦労しています。NPNP\mathcal{NP} 私が扱っているものに匹敵すると私が考える問題の例: 加重トーナメント与えられた場合、三角形の不等式を満たすエッジがGに設定されたフィードバックアークはありますか?G=(V,E,w)G=(V,E,w)G = (V,E,w)GGG 従来のフィードバックアークセットの問題との違いに注意してください。セットのサイズは気にしませんが、セット自体に特定の構造プロパティがあるかどうかは気にします。 これに似ていると感じる意思決定の問題に遭遇しましたか?彼らがいたかどうかを覚えていますか -completeかでP?すべての助けに感謝します。NPNP\mathcal{NP}PP\mathcal{P}

2
一貫性がありチューリング完全な型付きラムダ計算がありますか?
カリー-ハワード対応下の対応するロジックが一貫しており、すべての計算可能な関数に型指定可能なラムダ式がある型付きラムダ計算がありますか? これは明らかに「不正確な質問」であり、「型付きラムダ計算」の正確な定義が欠けています。私は基本的に、(a)これの既知の例があるのか​​、(b)この領域の何かに対する既知の不可能性の証拠があるのか​​疑問に思っています。 編集:@codyは、以下の回答でこの質問の正確なバージョンを提供します:一貫性があり、チューリング完全な(以下に定義する意味で)論理的純粋型システム(LPTS)はありますか?

1
結果
しばらくエーデルマンの定理のショー、という、私は含める可能性調査を任意の文献を認識していないよ。そのような包含はどのような複雑性理論的な結果をもたらすでしょうか?B Q P ⊆ P /ポリB P P ⊆ P /ポリBPP⊆P/poly\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{P}/\text{poly}B Q P ⊆ P /ポリBQP⊆P/poly\mathsf{BQP} \subseteq \mathsf{P}/\text{poly} Adlemanの定理は、「非ランダム化引数の前駆体」と呼ばれることもあります。はデランダム化可能であると考えられていますが、の「量子性」を何らかの方法で削除できるという証拠はありません。これは、がある可能性が低いという可能性のある証拠ですか?B Q P B Q P P /ポリB P PBPP\mathsf{BPP}B Q PBQP\mathsf{BQP}B Q PBQP\mathsf{BQP}P /ポリP/poly\mathsf{P}/\text{poly}

3
コルモゴロフ複雑度を入力「サイズ」として使用
一連の問題インスタンス(入力の可能性)がある計算問題、たとえば3-SATがあるとしますSSS。通常、アルゴリズムの分析または計算の複雑さの理論では、いくつかのセット 長さのすべての入力の、及び関数、いくつかのソリューションアルゴリズムの実行時間が得られる入力に。最悪の場合の時間シーケンスを実行して、次にある 私(N )= { W ∈ S:| w | = n }I(n)={w∈S:|w|=n}I(n) = \{w \in S : |w| = n\}nnnT(w )T(w)T(w)AAAwwwAAAfn= 最大W ∈ I(n )T(w )。fn=maxw∈I(n)T(w). f_n = \max_{w \in I(n)} T(w). コルモゴロフ複雑度すべての入力のセット を定義し、シーケンス ここで、は平均実行時間シーケンスです。ただし、入力の「サイズ」は、長さではなくコルモゴロフの複雑さです。N F K N = 1私K(N )= { W ∈ S:K(w )= n }IK(n)={w∈S:K(w)=n} I^K(n) …

2
と通常の言語の関係
してみましょう、すべての定期的な言語のクラスです。REGREG\mathsf{REG} および\ mathsf {REG} \ not \ subset \ mathsf {AC} ^ 0として知られています。しかし、\ mathsf {AC} ^ 0 \ cap \ mathsf {REG}に言語の特性はありますか?AC0⊄REGAC0⊄REG\mathsf{AC}^0 \not\subset \mathsf{REG}REG⊄AC0REG⊄AC0\mathsf{REG} \not\subset \mathsf{AC}^0AC0∩REGAC0∩REG\mathsf{AC}^0 \cap \mathsf{REG}

弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.