タグ付けされた質問 「cc.complexity-theory」

P対NPおよびその他のリソースに制限された計算。


1
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

1
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?

2
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

1
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 …

2
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 & …

3
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 - …

1
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 …

1
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。


1
私はことを知っている(NPオラクルへの対数多くの呼び出しが)と等価であるP N P | | (NPオラクルに対する並列クエリの多項式数)。これらのクラスの「関数」バージョンも同等であるかどうか、つまり、PN P [ログn ]PNP[ログ⁡n]\mathsf{P}^{\mathsf{NP}[\log n]}PN P | |PNP||\mathsf{P}^{\mathsf{NP}||} それが真実であることが知られている場合、ポインタは本当に役立ちます。F PN P [ログn ]=FPNP||FPNP[log⁡n]=FPNP|| \mathsf{FP}^{\mathsf{NP}[\log n]} = \mathsf{FP}^{\mathsf{NP}||}

3
オラクルが入力の一部である場合の複雑性理論
複雑性理論でオラクルが発生する最も一般的な方法は次のとおりです。たとえば、特定の限られたリソースを持つチューリングマシンで固定オラクルを使用できるようにし、オラクルがマシンの計算能力をどのように向上させるかを研究します。 ただし、オラクルが時々発生する別の方法があります。入力の一部として。たとえば、特定の高次元ポリトープの体積を計算するアルゴリズムを勉強したいとします。古典的に、ポリトープは、そのファセットのリストまたはその他の明示的な表現を提供することにより指定する必要があります。ただし、ボリュームoracleで指定されたポリトープのボリュームを計算する問題を引き起こすこともできます。、それは入力として空間内の点の座標を取り、与えられた点がポリトープの内側にある場合にのみ「yes」を出力します。次に、この方法で指定されたポリトープの体積を計算するために必要な計算リソースを尋ねることができます。この特定のケースでは、Dyer、Frieze、およびKannanの非常に優れた多項式時間近似スキームと、興味深いことに複雑性理論の観点から、ランダム性がこの問題に不可欠な方法で役立つという証拠があります。 Dyer-Frieze-Kannanアルゴリズムと同様に実行します。 オラクルが入力の一部として提供される問題の複雑性理論を研究する体系的な方法はありますか?オラクルの複雑さクラスの通常の理論に何らかの形で還元されますか?私の推測はノーであり、入力の一部としてオラクルを提供できる方法が多すぎるため、この種の問題はすべてアドホックな方法で処理する必要があります。しかし、私はこの点で間違っていると証明されてうれしいです。

3
#Pの外にあるGap-Pの問題を表示するにはどうすればよいですか
組み合わせ表現理論と代数幾何学には、正の公式が知られていない多くの問題があります。私が考えているいくつかの例がありますが、私の例としてクロネッカー係数の計算を取り上げます。通常、「正の式」の概念は組み合わせ論では正確に定義されていませんが、「合理的に明示的なセットのカーディナリティーとしての記述」を大まかに意味します。最近、私はJonah Blasiakと話をしていますが、彼は「正の式」の正しい定義は#Pであると私に納得させています。このサイトでは、#Pを定義する必要はないと想定します。 BuergisserとIkenmeyerは、クロネッカー係数が#Pハードであることを示しています。(それらはテンソル積の多重度であるため、常にポジティブです。)しかし、それらを計算する方法を誰も知らないので、それらを#Pに入れることさえ合理的に確信しています。 したがって、クロネッカー係数が#Pにないことを実際に証明しようとするとします。私がやることは、複雑な理論的推測を仮定し、Kronecker積を#Pより大きいクラスで完全であることが知られている他の問題に還元することだと思います。 どのような推測を想定し、どのような問題を軽減しようとしますか? 追加:コメントで指摘されているように、BuergisserとIkenmeyerは、クロネッカー係数が#Pにかなり近いGap-Pにあることを示しています。だから、私が尋ねるべき質問は次のように聞こえます:(1)もっともらしいG-P-complete問題は何ですか?(2)Gap-Pが#Pではないことを示す見込みは何ですか?私は(2)は2つの部分に分かれるべきだと思います(2a)専門家はこれらのクラスが異なると信じていますか?(2b)それを証明する可能性のある戦略はありますか? 質問のこのような編集が眉をひそめないことを願っています。

1
ショートメッセージを使用したマルチプルーバーインタラクティブプルーフについて知られていることは何ですか?
Beigi、Shor、およびWatrousは、短いメッセージを伴う量子インタラクティブな証明の力に関する非常に素晴らしい論文を持っています。彼らは「ショートメッセージ」の3つのバリエーションを検討しており、私が気にする具体的なものは、任意の数のメッセージを送信できる2番目のバリエーションですが、メッセージの合計長は対数でなければなりません。特に、彼らはそのようなインタラクティブな証明システムがBQPの表現力を持っていることを示しています。 私が知りたいのは、古典的検証者または量子検証者のどちらに対しても、マルチプロバイダー設定に類似した結果があるかどうかです。すべてのメッセージの合計の長さが問題のサイズの対数に制限されているマルチプルーバーインタラクティブプルーフで、重要な複雑性の結果が知られていますか?

1
任意のP度に単語の問題を持つグループが存在しますか?
チューリング度が与えられた場合、その程度に問題がある単語が有限に提示されたグループがあることは長い間知られています。私の質問は、任意の多項式時間チューリング度に対して同じことが当てはまるかどうかです。具体的には、決定可能なセット与えられた場合、およびような、単語問題有限提示グループが存在しますか?また、有限に提示されたものから再帰的に提示されたものまでリラックスしたいと思います。AAAWWWW≤PTAW≤TPAW\leq_T^P AA ≤PTWA≤TPWA\leq_T^P W 答えはイエスだと思いますし、他の人がこれをどこかで読んだと言うのを聞いたことがありますが、参考文献を追いかけることはできませんでした。

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.