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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行列乗算の計算の複雑さ
長方形行列の行列乗算の計算の複雑さに関する情報を探しています。ウィキペディアは、との乗算の複雑さはO (m n p )(教科書の乗算)であると述べています。 B ∈ R N × PA∈Rm×nA∈Rm×nA \in \mathbb{R}^{m \times n}B∈Rn×pB∈Rn×pB \in \mathbb{R}^{n \times p}O(mnp)O(mnp)O(mnp) 私はケース持ってとnがよりはるかに小さいPを、と私は、リニアよりも良い複雑さを得るために期待していたPへの依存することを犠牲に、M及びnは、線形よりも悪いし。mmmnnnppppppmmmnnn 何か案は? ありがとう。 注:私がそれを可能にしたい理由は、m = n = pの場合(行列がすべて正方形の場合)立方依存性が少ないというよく知られた結果のためです。pppm=n=pm=n=pm=n=p

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ゼロの完全性ギャップは、特定の問題のゼロの二重性ギャップを意味しますか?
整数プログラムとその双対の値の間のギャップ(「双対ギャップ」)がゼロの場合、整数プログラムと双対の緩和の線形計画緩和は両方とも積分解(ゼロの「積分」ギャップ")。少なくとも場合によっては、逆が成り立つかどうかを知りたい。 0-1整数プログラムがあるとします。ここで、マトリックスAは0-1マトリックスです。線形計画緩和仮定P」のPが一体化し、最適なソリューションを持っています。それでは、P 'の双対線形計画法も積分解を認めますか?0 - 1つのP ' P P 'P:max{1Tx:Ax≤1,x∈{0,1}n}P:max{1Tx:Ax≤1,x∈{0,1}n}P: \max\{1^Tx: Ax \leq 1, x\in \{0,1\}^n\}AAA0−10−10-1P′P′P'PPPP′P′P' 反例やポインタをいただければ幸いです。

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Goldreich-Levin / Kushilevitz-Mansour学習アルゴリズムの最高のクエリ複雑度
Goldreich-Levin学習アルゴリズムの最もよく知られているクエリの複雑さは何ですか? Luca Trevisanのブログ Lemma 3 の講義ノートには、ます。これは、への依存の観点から最もよく知られていますかO(1/ϵ4nlogn)O(1/ϵ4nlog⁡n)O(1/\epsilon^4 n \log n)nnnますか?引用可能なソースへの参照に特に感謝します! 関連質問:Kushilevitz-Mansour学習アルゴリズムの最も知られているクエリの複雑さは何ですか?

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正常に解決されたCollat​​z予想の「最も近い」問題とは何ですか?
私は、コラッツ予想の「最も近い」(そして「最も複雑な」)問題が解決したことに興味があります(エルドスは有名に「数学はまだそのような問題に熟していない」と言いました)。「コラッツのような」問題のクラスは決定できないことが証明されています。ただし、HofstadterのMIUゲームなどの漠然と類似した問題(解決済みですが、明らかにおもちゃの問題の方が多い)は実際に決定可能であるか、解決されています。 関連する質問 Collat​​z予想と文法/オートマトン

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文脈自由言語の規則性のための十分な条件
コンテキストのない言語Lが規則的であることを意味する条件のリスト、つまり次の形式の条件を収集すると便利です。 プロパティPは、通常の言語を生成するCFGを特徴付ける必要はありません。さらに、Pは決定可能である必要はなく、Pはコンテキストフリーの言語に「何らかの形で依存する」必要があります(「Lの構文モノイドは有限」、「Lは空間o(log log n)で決定可能」など)オン、私が探しているものではありません)。

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ユニタリグループに対する最適化の複雑さ
ユニタリ群上のさまざまな関数を最適化する計算の複雑さは何ですか?うん(n )うん(n)\mathcal{U}(n) 量子情報理論で頻繁に発生する典型的なタスクは、すべてのユニタリ行列Uでタイプ(またはUの高次多項式)の量を最大化することです。このタイプの最適化は効率的に(おそらく)計算可能ですか、それともNP困難ですか?(おそらくこれはよく知られていますが、私は一般的な参照を見つけることができませんでした)T r AUB U†TrAうんBうん†\mathrm{Tr}AUBU^{\dagger}うんうんUうんうんU

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量子鍵配送における誤り訂正の最良の方法
私の知る限り、QKDのほとんどすべての実装では、エラー修正にBrassardとSalvailのCASCADEアルゴリズムを使用しています。これは本当に、ランダムなキュービットの共有シーケンスのエラーを修正する最もよく知られた方法ですか、それともQKDの実装が代わりに使用すべきであるというより良い提案がありますか?

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簡潔なデータ構造アルゴリズムの概要が必要
(すでにメインサイトで尋ねられましたが、ここでもより良い報道を求めています、申し訳ありません) 私は簡潔なデータ構造について知っていたので、私はその分野での最新の開発の良い概観を切望しています。 私はグーグルで検索して、頭からのリクエストに関するグーグルの検索結果の上部に表示される多くの記事を読みました。私はここで重要な何かを見逃したとまだ疑っています。 私にとって特に興味深いトピックは次のとおりです。 親、左/右の子、サブツリー内の要素数を取得する効率的な操作を使用した、バイナリツリーの簡潔なエンコード。 ここでの主な質問は次のとおりです。私が知っているすべてのアプローチは、このノードの呼吸優先順で列挙されたツリーノードを仮定します私の仕事に適しているようです。深さ優先レイアウトで指定された巨大なバイナリツリーを処理し、深さ優先ノードインデックスは他のノードプロパティのキーであるため、ツリーレイアウトを変更するにはコストを最小限に抑える必要があります。したがって、BFツリーレイアウト以外を考慮した作品への参照を取得することに関心があります。 外部メモリ内の大きな可変長アイテム配列。配列は不変です。アイテムを追加/削除/編集する必要はありません。唯一の要件は、O(1)要素のアクセス時間と可能な限り低いオーバーヘッドであり、単純なオフセットとサイズのアプローチよりも優れています。ここに、タスクの一般的なデータについて収集した統計をいくつか示します。 典型的なアイテムの数-数億、最大数千ミリアード; アイテムの約30%の長さは1 ビット以下です。 40%-60%のアイテムの長さは8ビット未満です。 32〜255ビットの長さを持つアイテムの数パーセントのみ(255ビットが制限です) 平均アイテム長〜4ビット+/- 1ビット。 アイテムの長さのその他の分布は理論的には可能ですが、実際に興味深いケースはすべて上記に近い統計値を持っています。 複雑な記事へのリンク、不明瞭なチュートリアル、文書化されたC / C ++ライブラリなど-似たようなタスクで役立つもの、または経験に基づいた推測でそのように見えるもの-すべてが感謝されます。 更新:質問1に追加するのを忘れました:扱っているバイナリツリーは不変です。それらを変更する必要はありません。ノードから子または親に常に移動するさまざまな方法でそれらを移動するだけで、そのような操作の平均コストはO(1)でした。 また、典型的なツリーには数千ノードのノードがあり、RAMに完全に保存するべきではありません。

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時空のトレードオフに関する特定の結果の初期の歴史?
汎用時空トレードオフに関する公開された結果の初期の歴史に興味があります。特に、データフローグラフの深さ(幅ではなく)に比例するスペース(およびサイズ入力の)グラフの単純な深さ優先評価を行うことによって。さらに詳細に: データフローグラフをG =(V、E)とします。Vは計算頂点のセット(O(1)サイズのデータ​​値)、Eはエッジのセット(v_p、v_s)です。頂点v_s \ in Vは、直前の頂点v_p \ in Vの値にすぐに依存します。v_fを、計算の最終結果を表す後続のない頂点とします。i \ in Iの場合、その値x(i)が与えられているので、私は標準的な順序の入力頂点のセット(前任者なし)とします。Sの他の頂点vの場合、それらの値はx(v)= F_v(x(P(v)))によって定義されます。ここで、P(v)はvの先行の正規順序リストで、x(P(v))は対応する値のリスト。F_vは頂点の関数であり、その値をその先行の値のリストの関数として決定します。 この設定を考えると、問題のアルゴリズムはかなり明白であり、簡単です。 def eval(v): (v can be any vertex in the graph) let P := P(v), the list of v's predecessors (has O(1) elements by assumption) let val[] := uninitialized array of |P| data values for each predecessor …

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Ben-Dor / Haleviのパーマネントの#P完全な証明に対する質問
ベン・ドール/ Halevi [1]の論文では、永久であるという別の証拠与えられる -completeを。ペーパーの後半部分では、削減チェーン IntPerm ∝ NoNegPerm ∝ 2PowersPerm ∝ 0 / 1-Perm を示しますが、永続的な値はチェーンに沿って保持されます。3SAT式のsatiesfying割り当ての数のでΦは永久的な値から得ることができ、最終の永久計算するのに十分である0 / 1 -マトリックスを。ここまでは順調ですね。#P#P\#PIntPerm ∝ NoNegPerm ∝ 2PowersPerm ∝ 0 / 1-PermIntPerm∝NoNegPerm∝2PowersPerm∝0 / 1-パーマ\begin{equation} \text{IntPerm} \propto \text{NoNegPerm} \propto \text{2PowersPerm} \propto \text{0/1-Perm} \end{equation}ΦΦ\Phi0 / 10/10/1 ただし、行列Aのパーマネントは、2部構成二重カバーGの完全一致の数、つまり行列(0 A A t 0)のグラフに等しいことはよく知られています。また、Gが平面であることが判明した場合(Kastelyensアルゴリズムを使用)、この数を効率的に計算できます。0 / 10/10/1AA\text{A}GGG(0AtA0)(0AAt0)\begin{pmatrix} 0 & \text{A} \\ \text{A}^t & …

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Pには、その存在がPAまたはZFCに依存しない言語が含まれていますか?(TCSコミュニティWiki)
回答:不明です。 質問は自然で開かれたもので、明らかに難しい質問です。質問は今コミュニティwikiです。 概要 この質問は、複雑度クラス属する言語を、PPP これらの言語を受け入れる決定チューリングマシン(TM)とともに、2つの補完的なサブクラスに分割しようとしています。 gnostic言語とTM(検証/理解するのに適している)、対 暗号化された言語とTM(検証/理解が不可能)。 定義:不可知論者対不可解な数、TM、および言語 公理フレームワークPAおよびZFC内で、次のようにgnosticと不可解なTuringマシンおよび言語を区別します。 D0は、 我々はと言う計算実数 rrrあるグノーシスそれはTMの非空のセットに関連付けられている場合に限っようにユニバーサルTM際、有効なコードを含ん数字の明示的なリストとしてPAで指定された各TMで、任意の精度のためのϵ>0ϵ>0\epsilon\gt0の入力として供給され、(ZFC)で証明可能各TM出力番号を停止ooo(ZFC)で証明可能満たすは、r−ϵ<o<r+ϵr−ϵ<o<r+ϵr-\epsilon\lt o\lt r+\epsilon。 備考 一部の計算可能な実数はグノーシスではないことが知られています(具体的な例については、jkffの質問「非構造的アルゴリズムの存在証明はありますか?」に対するRaphael Reitzigの回答を参照してください)。これらの計算可能なまだ厄介な数との格闘を避けるために、PAで明示的に列挙されたTMがランタイム指数を計算できるという制限が課されます(ZFCで暗黙的に指定されたTMとは対照的です)。詳細については、セクション「定義上の考慮事項(下記)」を参照してください。 ここで、複雑度クラスPPPは、(グノースティックな)ランタイム指数の下限が割り当てられない可能性のある不可解な言語のサブセットが含まれるという直感をキャプチャする定義を探します。 先を見越して、結論の定義(D5)は、計算的に不必要なエピ計算をオーバーレイすることにより、不可解な計算を(些細なことに)マスクする削減を回避する目的で作成された、正義的に不可解な決定TMのアイデアを指定します。この重要な定義の理論的根拠と出典については、「定義上の考慮事項」という見出しの下で説明 し、ティモシー・チョウ、ピーター・ショー、サショ・ニコロフ、およびルカ・トレビザンによるコメントの貢献を感謝します。 D1 、すべての入力文字列のための停止は、Mが呼び出されることチューリングマシンMを考えると不可解次の文は、少なくとも一つのグノーシス主義実数のための証明可能でも反駁もないときに限り :r≥0r≥0r \ge 0 ステートメント: Mのランタイムは、入力長nに関してO(nr)O(nr){O}(n^r)nnn 不可解ではないチューリングマシンは、グノーシスティックTMであると言います。 D2 決定チューリングマシンMは、Mが受け入れる言語Lがrより小さいgnosticランタイム指数を持つ他のTMによって受け入れられないように、gnosticランタイム指数rがある場合に 効率的であると言います 。rrrrrr D3は、 我々は、言語Lがあると言う潜在それにより受け入れられるときに限り() 少なくとも一つのチューリングマシンMは、それは効率的かつ不可解、かつ両方である(b)の 証明可能効率的グノーシスの両方でないTM L.を受け付け D3を別の方法で表現すると、言語は、その言語を最も効率的に受け入れるTM自体が不可解である場合に、不可解です。 私たちが言う不可解ではない言語は、グノーシス言語です。 D4 暗号TMが受け入れる言語が暗号である場合、暗号TMは強力に暗号であると言います。 D5 強力に不可解なTMは、それが効率的である場合に標準的に不可解であると言います。 D5を別の方法で表現するために、すべての不可解な言語は、その言語を受け入れる最も効率的な意思決定TMである一連の標準的な不可解な意思決定TMによって受け入れられます。 尋ねられた質問 次の推測C0は自然であり、(明らかに)開いています。 C0 複雑度クラスPには、少なくとも1つの不可解な言語が含まれています。 3つの質問は、尋ねられQ1 - …

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Parity-LからCNOT回路へのログスペースの削減?
質問。 彼らの論文の改善安定化回路のシミュレーション、アーロンソンとCNOT回路をシミュレートすることであることをGottesman請求⊕Lの(ログ・スペースの削減下)-complete。itLに含まれていることは明らかです。硬さの結果はどのように保持されますか? 同等: 2を法とする反復行列積から2を法とする要素行列(行変換を実現する可逆行列)の反復積への対数空間の縮小はありますか? 詳細 制御NOT(又はCNOT)動作形式で、可逆ブール演算である ここで、j 番目の ビットのみが変更され、そのビットは、任意の異なる位置hおよびjに対して、 x hモジュロ2を追加することによって変更されます。x = (x 1と解釈すれば、見づらいことではありません。CNOTh,j(x1,…,xh,…,xj,…,xn)=(x1,…,xh,…,xj⊕xh,…,xn)CNOTh,j(x1,…,xh,…,xj,…,xn)=(x1,…,xh,…,xj⊕xh,…,xn) \mathsf{CNOT}_{\!h,j} (x_1\,, \;\ldots\;, x_h\,,\; \ldots\;, x_j\,, \;\ldots\;, x_n) \;\;=\;\; (x_1\,, \;\ldots\;, x_h\,,\; \ldots\;, x_j \oplus x_h\,, \;\ldots\;, x_n) xhxhx_h ℤ/2ℤ上のベクトルとして、これは2を法とする基本行変換に対応します。これは、対角線に1を持ち、対角線以外の位置にある行列で表すことができます。CNOT回路は、このタイプのいくつかの基本行列の積からなる行列積です。x=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)\mathbf x = (x_1\,, \;\ldots\;, x_n) 前述のAaronsonとGottesmanの論文(この質問には非常に偶然ですが、⊕Lでシミュレートできる量子回路のクラスに関するもの です)には、計算の複雑さに関するセクションがあります。このセクションの始めに向かって、彼らは⊕Lを次のように説明します。 ⊕Lは、非決定論的対数空間チューリングマシンによって解決可能なすべての問題のクラスであり、受け入れパスの総数が奇数の場合にのみ受け入れます。しかし、おそらく非コンピューター科学者にとってより直感的な別の定義があります。これは、⊕Lが多項式サイズのCNOT回路、つまり 初期状態| 0 ...0⟩に作用するNOTおよびCNOTゲートのみで構成される回路のシミュレーションに帰着する問題のクラスであるということです。(2つの定義が同等であることを示すのは簡単ですが、これには通常の定義が何を意味するかを最初に説明する必要があります!) この記事の対象読者には、かなりの数の非コンピューター科学者が含まれていたので、脱退したいという希望は無理ではありません。この等価性がどのように成り立つかを誰かが明らかにできることを願っています。 明らかに、そのような行列の積をシミュレートすることで行うことができる⊕Lための反復行列積の係数(ログ・スペースの削減下で)完全問題である(MOD 2)、評価の特殊な場合として⊕L。さらに、CNOTマトリックスは基本的な行操作を実行するだけなので、任意の可逆マトリックスをCNOTマトリックスの積として分解できます。しかし、可逆行列mod 2を対数空間削減によって CNOT行列の積に分解する方法を私にどのように理解するかは明確ではありません。(実際、コメントでEmilJekábekが指摘したように、ガウス消去法は行列式mod …

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帯域幅最小化の複雑さについて
グラフの帯域幅の問題は次のように定義されます。与えられたグラフ、レイアウトのの頂点の1対1のマッピングである整数へ。の帯域幅は次のように定義されますG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E) fffGGGGGG{1,…,|V|}{1,…,|V|}\{1, \ldots, |V|\}fff bw(f)=max{|f(u)−f(v)|∣{u,v}∈E}bw(f)=max{|f(u)−f(v)|∣{u,v}∈E}bw(f) = \max \{|f(u) - f(v)| \mid \{u,v\} \in E\}。 帯域幅GGG、で示さ、レイアウトの最小帯域幅として定義され、最小値は、すべての可能なレイアウトにわたって取られます。bw(G)bw(G)bw(G) 決定問題は、グラフと整数与えられた場合、ですか?GGGkkkbw(G)≤kbw(G)≤kbw(G) \le k この問題は、最大次数3のツリーでさえNP完全であることが知られています[ 帯域幅最小化の複雑さの結果。Garey、Graham、Johnson、Knuth、SIAM J. Appl。Math。、Vol。34、No.3、1978]。著者は、グラフの帯域幅が多項式時間で最大2つであるかどうかをテストできることを示しています。ケースbw≤3bw≤3bw \le 3が開かれました。 ケースbw \ le 3の複雑さはbw≤3bw≤3bw \le 3わかっていますか?kkkが入力の一部ではなく、少なくとも4の固定定数である場合、問題の複雑さについて何を知ってい444ますか? 参照がいいでしょう。

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DAGのエッジラベリング問題の正確なアルゴリズム
私はいくつかのシステムの一部を実装していますが、その一部には何らかの助けが必要です。したがって、それをグラフの問題としてフレーミングして、ドメインに依存しないようにします。 問題:有向非巡回グラフが与えられます。一般性を失うことなく、は1つのソース頂点と1つのシンク頂点があると仮定します。せからすべて有向パス集合示すににおける。頂点のセットも与えられます。問題は、非負の整数の重みをのエッジに割り当てることです。したがって、 2つのパスは、の頂点の同じサブセットを含む場合にのみ同じ重みを持ちます。G S T P S T G R ⊆ V G P RG = (V、E)G=(V、E)G=(V,E)GGGssstttPPPssstttGGGR ⊆ VR⊆VR \subseteq VGGGPPPRRR。(パスの重みは、そのエッジの重みの合計です。)のパスの重みの範囲はできるだけ小さくする必要があります。PPP 現在、私のアプローチは効率的ではないようです。文学への言及や良い洞察を探しています。それ以外のことも歓迎します。 編集:この問題の硬度の証拠はありますか?コンパクトな番号は常に存在しますか?

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チェス盤で完璧に一致しますか?
2人の騎士が互いに攻撃することなく、チェス盤に配置できる騎士の最大数を見つける問題を考えてみましょう。答えは32です。完全に一致するものを見つけるのはそれほど難しくありません(ナイトの動きによって誘導されるグラフは2部から成り、4×4のボードに完全に一致します)。これは明らかに最小のエッジカバーです。それは答えがあることを証明することも難しいことではありません⌈mn2⌉⌈mn2⌉\left\lceil \frac{mn}{2} \right\rceilのためのm×nm×nm \times nチェス盤たびにm,n≥3m,n≥3m,n \geq 3:それがためにマッチングを示すために十分で3≤m,n≤63≤m,n≤63 \leq m,n \leq 6と誘導フットワークのビットを行います。 一方、チェス盤がトロイダルでm,nm,nm, nが偶数の場合、プルーフは小さなボードのマッチングを表示する必要さえありません:マップ(x,y)→(x+1,y+2)(x,y)→(x+1,y+2)(x, y) \rightarrow (x+1, y+2)は偶数長のサイクルなので、完全に一致する必要があります。 長方形のチェス盤に相当するものはありますか?すなわち、十分に大きいm,nm,nm, nで常にチェス盤が完全に一致することを示す簡単な方法はありますか?大きなボードの場合、長方形のボードとトロイダルのボードは、欠けているエッジの割合がゼロになるという意味でほぼ同等ですが、その場合に完全なマッチングを保証する理論的な結果は知りません。 何の代わりにジャンプする、場合のいずれかの方向に、騎士は跳ね上がった(2 、3 )のいずれかの方向に正方形を?または、その問題については、(p 、q )平方、p + q奇数、p 、q共素数?そこにいる場合である答えがあることを証明する簡単な方法⌈ メートルのnが(1,2)(1,2)(1, 2)(2,3)(2,3)(2, 3)(p,q)(p,q)(p, q)p+qp+qp+qp,qp,qp, q十分に大きいため、M、N(たとえば、M、N≥C(P、Q))、何がC(P、Q)のようなルック?⌈mn2⌉⌈mn2⌉\left\lceil \frac{mn}{2} \right\rceilm,nm,nm, nm,n≥C(p,q)m,n≥C(p,q)m, n \geq C(p, q)C(p,q)C(p,q)C(p, q)

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