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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フーリエ変換以外の変換に基づく量子アルゴリズム
NielsenとChuangによるQuantum Computation and Quantum Informationでは、量子フーリエ変換に基づくアルゴリズムの多くはフーリエ変換のコセット不変性特性に依存しており、他の変換の不変性特性が新しいアルゴリズムを生成する可能性があることを示唆しています。 他の変換に関する実りある研究はありましたか?

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可逆(r-Turing計算可能)関数のラムダ計算
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。 5年前に移行され ました。 Axelsen andGlück(2011)で定義されている「r-Turing completeness」の概念に興味があります。システムは、「ガベージ」データを生成せずに、リバーシブルチューリングマシンと同じ関数セットを計算できる場合、rチューリングが完了しています。これは、(a)計算可能、および(b)単射の両方であるすべての関数を計算できることと同じです。 計算可能な単射関数の空間を計算的に探索したいと思います。これを行うために、「最小の」リバーシブルプログラミング言語を探しています。ラムダ計算がチューリングの計算可能性に果たすr-Turing計算可能性と同等の役割を果たすことができるものです。 r-Turingが完全であると人々が開発し、証明した多くの可逆言語があることを知っています。ただし、これらは実用的なアプリケーションを念頭に置いて開発されているため、作成者は最小限にするのではなく、表現力豊かな機能を提供することに集中しています。 そのような最小限の可逆言語が記述されているかどうか、またはそのような方向に研究があるかどうか誰もが知っていますか?私はこのトピックに関する文献はかなり新しいので、簡単に見逃してしまう可能性があります。あるいは、そのような言語がどのように作成されるかについての洞察は誰にもありますか? 以下は私が探しているものの要約です。ラムダ計算自体を変更することで作成できるのか、まったく異なる種類の言語を使用する必要があるのか​​はわかりません。 r-Turing完全言語-計算可能なすべての可逆関数を計算し、可逆関数のみを計算できます 可能な限り最小限の構文とセマンティクス。(たとえば、ラムダ計算には関数定義とアプリケーションのみがあり、他には何もありません。) プログラム=データ。つまり、プログラムは他の種類のデータではなく式で動作します。これにより、プログラムの出力を常にプログラムとして解釈できることが保証されます。これはおそらく、命令型の言語ではなく機能的な言語でなければならないことを意味します。 プログラムをその逆に変換するための体系的な方法がいくつかありますが、逆の計算を実際に実行する場合よりも実質的に多くの計算を必要としません。(すべての可逆言語にこのプロパティがあるわけではありませんが、一部の言語にはあります。) リバーシブルコンピューティングに対するAxelsenとGlückのアプローチは、Bennettによるよく知られているアプローチとはまったく異なることを強調しておく必要があります。r-Turing完全性とは、追加の出力なしで単射関数を計算できることです。「可逆ラムダ計算」のバリエーションと呼ばれるものがいくつかあり、それらはベネットの意味で可逆です-私が探しているものではありません。

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準線形空間で距離を編集する
入力のサイズが線形でない作業スペースを使用して、同じ長さの2つの文字列間の正確な編集距離を計算するための最もよく知られている複雑さは何ですか?入力は何らかの読み取り専用形式で保存されていると思います。これは以前に研究された問題ですか? 質問をもう少し具体的にするために、スペース。nは各入力文字列の長さです。Θ(n−−√)Θ(n)\Theta(\sqrt{n})nnn 編集。David Eppsteinの答えに続いて、編集時間を多項式時間とスペース。下限も興味深いでしょう。Θ(n−−√)Θ(n)\Theta(\sqrt{n})

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断熱量子計算の幾何学的な図はありますか?
この質問は、Theorytical Computer Science Stack Exchangeで回答できるため、Physics Stack Exchangeから移行されました。 6年前に移行され ました。 断熱量子計算(AQC)では、[問題]ハミルトニアンの基底状態での最適化問題の解をエンコードします。この基底状態に到達するには、ハミルトニアンH iとH pに向かって「アニール」(断熱的に摂動)する、簡単に冷却可能な初期(基底)状態から開始します。HpHpH_pH私HiH_iHpHpH_p H(s )= s H私+ (1 − s )HpH(s)=sHi+(1−s)Hp H(s) = s H_i + (1-s) H_p ここで、。AQCの詳細:http : //arxiv.org/abs/quant-ph/0001106v1S ∈ [ 0 、1 ]s∈[0,1]s \in [0,1] この問題の興味深い点は、基底状態の固有値と最初の励起状態の間のギャップを理解しようとすることです。これにより、問題の複雑さが決まります。面白いことの1つは、特定の種類のハミルトニアンの行動について何かを言うことです。問題の複雑さを理解するために、シミュレーションによって小さなキュービットのケースのエネルギースペクトルを分析できますが、これはすぐに実行不可能になります。 私が知りたいのは、特定のハミルトニアンがどのように振る舞うかを見る幾何学的またはトポロジー的な方法があるかどうかです。誰かが上記の形式はホモトピーとして見ることができると言いました(スカラー関数が演算子に一般化されている場合)が、私はより高レベルの数学に精通していないので、これが何を意味するか、何ができるかわかりませんそれと。 ハミルトニアンは通常、イジングスピングラスハミルトニアン(少なくとも、がそうである)であることを言及するのに役立つかもしれません。高度な統計力学の文献もよく読んでいないので、これは別の方法かもしれません。HpHpH_p 誰かがこれについて何らかの説明を提供できるのか、少なくともいくつかの興味深い参照、キーワードなどを提供できるのかと思いました。

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言語自体を「埋め込む」
メイン/一般的な質問 してみましょうLLL言語とすること。言語をおよび で定義します。考えてください。したがって、私たちはをそれ自体に繰り返し「埋め込み」、を取得します。L 0 = LのL iは = { X 、W yは:X 、Y ∈ L I - 1、W ∈ L } I ≥ 1 L = ⋃ L I LのLLiLiL_iL0=LL0=LL_0 = LL私= { x w y:x y∈ Li − 1、W ∈ L }L私={バツwy:バツy∈L私−1、w∈L}L_i = \{xwy : xy \in L_{i-1}, w …

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スパニングツリーの数を高速にカウントする
t(G)t(G)t(G)GGGnnnt(G)t(G)t(G)O(n3)O(n3)O(n^3)QG1n2det(J+Q)1n2det(J+Q)\frac{1}{n^2} \det(J + Q)QQQGGG1JJJ111 t(G)t(G)t(G)より高速に計算する方法があるのだろうか。(はい、行列式の計算にはO(n3)O(n3)O(n^3)アルゴリズムよりも高速ですが、新しいアプローチに興味があります。) また、グラフの特別なファミリ(平面、多分?)を検討することにも関心があります。 たとえば、循環グラフの場合、t(G)t(G)t(G)はO(nlgn)O(nlg⁡n)O(n \lg n)算術演算で恒等t(G)= \ frac {1} {n} \ lambda_1 \ dotsm \ lambda_ {n-1を介して計算できます。}t(G)=1nλ1⋯λn−1t(G)=1nλ1⋯λn−1t(G) = \frac{1}{n} \lambda_1 \dotsm \lambda_{n-1}、ここでλiλi\lambda_iはGのラプラシアン行列の非ゼロの固有値でありGGG、巡回グラフですばやく計算できます。(最初の行を多項式として表し、それを単位のnnn番目の根で計算します。このステップは離散フーリエ変換を使用し、O(nlgn)O(nlg⁡n)O(n \lg n)算術演算で実行できます。) どうもありがとうございました!

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確定的な通信の複雑さとパーティション番号
バックグラウンド: アリスとボブが与えられた通信の複雑さの通常の二者モデル検討ビットストリングX及びYが、いくつかのブール関数を計算する必要があり、F (X 、Y )、F :{ 0 、1 } N × { 0 、1 } のn → { 0 、1 }。nnnバツxxyyyf(x 、y)f(x,y)f(x,y)f:{ 0 、1 }n× { 0 、1 }n→ { 0 、1 }f:{0,1}n×{0,1}n→{0,1}f:\{0,1\}^n \times \{0,1\}^n \to \{0,1\} 次の数量を定義します。 (の確定的通信の複雑 F):アリスとボブの必要性が計算するために通信することビットの最小数 F (X 、Y )確定。D (f)D(f)D(f)ffff(x 、y)f(x,y)f(x,y) (のパーティション番号 F)のパーティション(又は互いに素カバー)における単色矩形の最小数の対数(基数2) { 0 …

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2つのカウンターオートマトンに関する推測
次の推測を証明(または反証)したいと思います。 推測:2カウンターオートマトン(2CA)は次の言語を決定できません。 の三元およびバイナリ表現 nが偶数長さまたは奇数の長さの両方を持っています }L = { n ∣L={n∣L = \{ n \mid nnn}}\} 2CAは、バイナリ表現の長さが偶数か奇数かを簡単に確認できます(2で除算を続け、各除算後に「偶数長」フラグを更新するだけです)。同様に、3進表現の長さが偶数か奇数かを確認できます(3で除算し続け、各除算の後に「偶数長」フラグを更新します)。 ただし、一方を計算するには、入力を破棄する必要があり、他方を計算するためにそれを回復することはできません。したがって、を決定する方法はないようです。LLL 推測を証明するために使用できるテクニックを知っていますか? または、を決定する2CAを作成する推測を反証できますか? LLL 私がいることを証明するためにイバラ続い同じアプローチを試してみました2CAが決めることができない{ n2| N ≥ 1 }{n2∣n≥1}\{n^2\mid n \geq 1\}が、それは正しい方法ではないようです。 注:簡単にするために、2CAは 最初に入力と次の命令セットを含む1つの変数を持つプログラムと同等です。ccc INC:変数に1を追加します。 DEC:デクリメントしますccc(ゼロより大きい場合のみ)。 JZ l a blablab:cccがゼロの場合、ラベルジャンプし、lablablabそうでない場合は続行します。 MUL KKK:cccにコスタント掛けKKKます。 K[,lab0,lab1,...,labK−1]K[,lab0,lab1,...,labK−1]K [, lab_0, lab_1,...,lab_{K-1}]cccKKKcccc=⌊c/K⌋c=⌊c/K⌋c = \lfloor c / K \rfloorcmodKcmodKc \bmod K …

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「小さな」グラフ同型
非対称グラフの同型性のテストの複雑さについて考えながら(cstheory に関する私の関連する質問を参照)、補足的な質問が思い浮かびました。 入力でノードを持つグラフを生成する多項式時間チューリングマシンとします。MMM1n1n1^nGM,nGM,nG_{M,n}nnn 問題定義できます:ΠMΠM\Pi_M ( "小さな" GI):グラフが与えられるとであり、同型?G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)GGGGM,|V|GM,|V|G_{M,|V|} 言い換えれば、与えられたグラフを、固定多項式時間チューリングマシンMによって生成された同じサイズの「参照」グラフと比較する必要がありMMMます。 すべての多項式時間チューリングマシンMMMにはΠM∈NPΠM∈NP\Pi_M \in NPがあり、それらの多くにはΠM∈PΠM∈P\Pi_M \in Pます。 しかし、それはすべてのMに当てはまりMMMますか?問題はわかっていますか? 一見、すべてのΠMΠM\Pi_MはGIよりもはるかに簡単であると考えましたGIGIGI。なぜなら、nごとnnnにそのサイズの「参照」グラフが1つだけあり、おそらくMによって生成されたグラフの対称性/非対称性MMMが活用され、効率的であるためですアドホック同型テスターを構築できますが、それは正しくありません:MMMは、(単項)入力1n1n1^nを使用して完全に異なる(構造内の)参照グラフをnとして生成するある種の多項式時間ユニバーサルチューリングマシンを含むことができますnnn増加します。

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Groverのアルゴリズムのランタイム
Groverのアルゴリズムの時間の複雑さ(クエリの複雑さではありません)とは何ですか?あるように私には明確なようだがあるので反復は、各反復が順番に時間がかかる反射操作を使用する必要がありますユニバーサルゲートの標準セットを使用した。Ω (log(N)N−−√)Ω(ログ⁡(N)N)\Omega(\log(N) \sqrt{N})Ω (N−−√)Ω(N)\Omega(\sqrt{N})Ω (log(N))Ω(ログ⁡(N))\Omega(\log(N)) 問題は、Groverのアルゴリズムの時間の複雑さがあると言う単一の参照すら見つからないことです。ウィキペディア、および他のいくつかのWebページは、時間の複雑さを言います。Groverの論文は、「ステップ」を主張しています。Ω (log(N)N−−√)Ω(ログ⁡(N)N)\Omega(\log(N) \sqrt{N})O (N−−√)O(N)O(\sqrt{N})O (N−−√)O(N)O(\sqrt{N}) 何か不足していますか?おそらく、人はリフレクション操作を定義して単位時間を取るようにします。しかし、それは私には意味がありません。なぜなら、任意のユニタリに単位時間を取ることを許可するゲームをプレイできれば、クエリの複雑さと時間の複雑さに違いはないからです。

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理論計算機科学者のための抽象代数
私は合理的な学部数学教育を受けていますが、抽象代数(グループ、リング、フィールドなどの数学)に100%慣れていることはありません。これは部分的にはアプリケーションを見る必要があり、CSでなく物理学で見つかったものだと思います。私の関心は本当にCSであるため、CSのアプリケーション、特にアルゴリズム/理論の観点から抽象的な代数をカバーする資料(オンラインドラフト、講義ノート、ビデオ、書籍)が利用可能ですか?これらのアプリケーションが完全に理論的であることに満足していますが、既存の抽象代数の知識を前提とするべきではありません。 これらのリソースは存在するはずであり、多くのCS研究者に高く評価されると確信しています。

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行列が完全に規則的かどうかを判断する複雑さ
行列は、そのすべての正方部分行列がフルランクの場合、完全に正規と呼ばれます。そのようなマトリックスは、超濃縮器を構築するために使用されました。与えられた行列が合理的に完全に規則的であるかどうかを判断する複雑さは何ですか?有限フィールド上ですか? より一般的には、最大でk個のサイズのすべての正方部分行列がフルランクである場合、完全に正規の行列を呼び出します。行列とパラメータkが与えられた場合、行列が完全にk正規かどうかを判断する複雑さは何ですか?kkkkkkkkkkkk

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線形独立フーリエ係数
ベクトル空間の基本的な性質は、ベクトル空間ということであるV⊆Fn2V⊆F2nV \subseteq \mathbb{F}_2^n次元のによって特徴付けることができるであり、存在する-線形独立線形制約が線形独立なベクトルが直交している。、D 、D 、W 1、... 、W D ∈ F N 2 Vn−dn−dn-dddddddw1,…,wd∈Fn2w1,…,wd∈F2nw_1, \ldots, w_d \in \mathbb{F}_2^nVVV フーリエ変換の観点から、これは、インジケータ関数と言うと等価であるのしている線形独立非ゼロのフーリエ係数を。は合計で非ゼロフーリエ係数がありますが、それらのうちだけが線形独立であることに注意してください。 V d1V1V1_VVVVddd 2 d d1V1V1_V2d2d2^dddd このベクトル空間のプロパティの近似バージョンを探しています。具体的には、次の形式のステートメントを探しています。 LETサイズである。次に、インジケータ機能有するせいぜい線形独立絶対値が少なくともあるフーリエ係数。 2 N - D 1 S D ⋅ ログ(1 / ε )S⊆Fn2S⊆F2nS \subseteq \mathbb{F}_2^n2n−d2n−d2^{n-d}1S1S1_Sd⋅log(1/ε)d⋅log⁡(1/ε)d\cdot\log(1/\varepsilon) εε\varepsilon この質問は、「構造対ランダム性」の観点から見ることができます-直感的に、このような主張は、すべての大きなセットがベクトル空間と小さなバイアスされたセットの合計に分解できることを示しています。すべての関数は、大きなフーリエを持つ「線形部分」に分解できることがよく知られています係数、および小さなバイアスを持つ「疑似ランダム部分」。私の質問は、線形部分が線形独立フーリエ係数の対数のみを持っているかどうかを尋ねます。p o l y(1 / ε )f:Fn2→F2f:F2n→F2f:\mathbb{F}_2^n \to \mathbb{F}_2poly(1/ε)poly(1/ε)\mathrm{poly}(1/\varepsilon)

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フィードバック頂点セットの問題は、3次の有界グラフの多項式時間で解決可能ですか?
フィードバック頂点セットは、一般的なグラフに対してNP完全です。頂点カバーの削減により、次数8の有界グラフではNP完全であることが知られています。Wikipediaの記事は、それが度-3囲まれたグラフのポリ時間解けるで、度-4囲まれたグラフのNP完全であることを述べています。しかし、私はこれの証拠をどこにも見つけることができませんでした。本当ですか? 次数dの有界グラフのFVSがNP完全であるような最小dは何ですか?

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を詳細にカウントできますか
深さlg nの多項式サイズ(無制限のファンイン)回路によってビットのしきい値ゲートを計算できますかnnn?あるいは、これらの回路を使用して入力ビットの1の数をカウントできますか?lgnlglgnlg⁡nlg⁡lg⁡n\frac{\lg n}{\lg \lg n} ある?TC0⊆AltTime(O(lgnlglgn),O(lgn))TC0⊆AltTime(O(lg⁡nlg⁡lg⁡n),O(lg⁡n))\mathsf{TC^0} \subseteq \mathsf{AltTime}(O(\frac{\lg n}{\lg \lg n}), O(\lg n)) なお、。したがって、本質的には、しきい値ゲートを計算するときに、回路の深さのlg lg n係数を保存できるかどうかが質問されます。TC0⊆NC1=ALogTime=AltTime(O(lgn),O(lgn))TC0⊆NC1=ALogTime=AltTime(O(lg⁡n),O(lg⁡n))\mathsf{TC^0} \subseteq \mathsf{NC^1} = \mathsf{ALogTime} = \mathsf{AltTime}(O(\lg n), O(\lg n))lglgnlg⁡lg⁡n\lg \lg n 編集: クリストファーが答えで書いたように、因子を節約できます。しかし、もう少し節約できますか?私たちは、置き換えることができますO (LG Nlglgnlg⁡lg⁡n\lg \lg nwitho(lgnO(lgnlglgn)O(lg⁡nlg⁡lg⁡n)O(\frac{\lg n}{\lg \lg n})?o(lgnlglgn)o(lg⁡nlg⁡lg⁡n)o(\frac{\lg n}{\lg \lg n}) レイヤードブルートフォースのトリックは、(さらに一般的にはlg lg n + ω (1 )の関数)を保存するためには機能しないように思えます。2lglgn2lg⁡lg⁡n2 \lg \lg nlglgn+ω(1)lg⁡lg⁡n+ω(1)\lg \lg …

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