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。

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ある
我々は証明することができ、すべての言語のためのではありませんN P -hard(これを前提とP ≠ N P)、P L ≠ P SAT?あるいは、これは合理的な仮定の下で証明できますか?L ∈ N PL∈NPL\in\mathsf{NP}N PNP\mathsf{NP}P ≠ N PP≠NP\mathsf P \ne \mathsf{NP}PL≠ P土PL≠P土\mathsf{P}^L \ne \mathsf{P}^{\text{SAT}}

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Kannanの定理は、NEXPTIME ^ NP⊄P / polyを意味しますか?
私は、バースマンとホーマーの論文「スーパー多項式回路、ほとんどスパースなオラクル、指数階層」を読んでいました。 ページ2の下部で、彼らはKannanの結果がが多項式サイズの回路を持たないことを暗示していると述べています。指数時間階層では、は単なるであり、Kannanの結果は、。もちろん、Kannanの定理はとは言っていません(そのためには、、ように、ことを示す必要があります。しかし、私はKannanの結果がどのように意味するかわかりませんN E X P T I M E N P NEXPTIM E N P Σ 2 EXP∀L∉SIZ、E( P / p o l yNEXPTIMENPNEXPTIME^{NP}NEXPTIMENPNEXPTIME^{NP}Σ2EXP\Sigma_2EXPc ∃L∈Σ2P∀c ∃L∈Σ2P\forall c\mbox{ }\exists L\in\Sigma_2PL∉Size(nc)L∉Size(nc)L \not\in Size(n^c)Σ2P⊄P/polyΣ2P⊄P/poly\Sigma_2P \not\subset P/poly∃L∈Σ2P∃L∈Σ2P\exists L\in\Sigma_2P∀c∀c\forall cnc)L∉Size(nc)L \not\in Size(n^c)NEXPTIMENP⊄NEXPTIMENP⊄P/polyNEXPTIME^{NP} \not\subset P/poly?

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Oracleなど
DOES ホールド?NPNP∩coNP=NPNPNP∩coNP=NP\mathsf{NP^{NP \,\cap\, coNP}=NP} 明らかにが、ように私には思えるN P ∩ C O N Pは私はこれが真実であると信じていますこれは「決定論」です。NPNP≠NPNPNP≠NP\mathsf{NP^{NP}\neq NP}NP∩coNPNP∩coNP\mathsf{NP\cap coNP} 簡単な証明はありますか(または定義によって)。

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APX硬度はQPTASを意味しませんか?
そのため、Webで簡単に検索した結果、「[APXHardness]は、[ある複雑度クラス]が[他の複雑度クラス]に含まれない限り、問題にQPTASが存在しないことを意味します]とよく知られています。私を除いて誰もがこれを知っているようです。残念ながら、このステートメントをサポートするための参照はありません。2つの質問があります。 現在知られているこの声明の最強のバージョンは何ですか? 参照?お願いします? 前もって感謝します。 チャンドラChekuriの答えは、ことを示唆しているため -hard問題が暗示する。誰がそれが本当であるのかを説明できますか、またはできればそのための参照を与えることができますか?言い換えれば、なぜ準多項式時間近似可能性がQP時間可解性を意味するのでしょうか?QPTASQPTASQPTASAPXAPXAPXNP⊆QPNP⊆QPNP\subseteq QP

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決定要因を永続的に表現する
TCSの大きな問題の1つは、パーマネントを決定要因として表現する問題です。私はアグラワルの論文「Determinant Versus Permanent」を読んでいたが、ある段落で彼は逆の問題は簡単だと主張した。 マトリックスの行列ことを確認することは容易である関連する行列の永久として表すことができるX そのエントリは0、1、またはxはiは、J sおよびサイズであるO (nは)(エントリを設定しますXのようDET X = DET Xと偶数サイクルを有するすべての順列に対応する商品がゼロです)。XXXXˆXˆXˆxi,jxi,jx_{i,j}O(n)O(n)O(n)XˆXˆXˆXXX まず、0、1、および変数だけでは負の項が欠落するため十分ではないと思います。しかし、我々は許さ-1としても- xは、私は、j個の大きさの成長がリニア行うことができる理由だけでなく、変数を、私は表示されません。誰かが私に構造を説明してもらえますか?xi,jxi,jx_{i,j}−xi,j−xi,j-x_{i,j}

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遺伝的であるが、相加的ではないNP完全グラフ特性?
グラフプロパティは、頂点の削除に関して閉じられている場合、遺伝的と呼ばれます(つまり、すべての誘導されたサブグラフがプロパティを継承します)。グラフのプロパティは、互いに素なユニオンの取得に関して閉じている場合、加算的と呼ばれます。 遺伝性のプロパティを見つけることは難しくありませんが、相加的ではありません。2つの簡単な例: \;\;\; (1)グラフが完成しました。 \;\;\; (2)グラフには2つの頂点独立サイクルが含まれていません。 これらの場合、プロパティが誘導されたサブグラフに継承されることは明らかですが、プロパティを持つ2つの互いに素なグラフを取ると、それらの結合はそれを保持しない場合があります。 上記の例は両方とも、ポリタイムで決定可能なプロパティです(ただし、(2)の場合はやや簡単です)。より難しいプロパティが必要な場合は、(2)のパターンに従って作成することもできますが、サイクルをより複雑なグラフタイプに置き換えます。ただし、N P ≠ c o N Pなどの標準的な複雑さの仮定の下では、問題がさえ残っていない状況に簡単に陥ることがあります。N P内に留まる例を見つけることはささいなことではないように見えますが、それでも困難です。NPNPNPNP≠coNPNP≠coNPNP\neq coNPNPNPNP 質問:遺伝的であるが加算的ではない(できれば自然な)完全なグラフプロパティを知って いますか?NPNPNP


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この問題の複雑性クラス?
次の問題がどの複雑度クラスに属するかを理解しようとしています。 指数ルート問題(EPRP)の累乗 ましょう多項式であり有限体から引き出された係数のと素数、およびそのフィールドの原始根を。 (または同等に、のゼロの解を決定します 。ここで、は累乗を意味します。度(P )≥ 0 G F (Q )Q R P (X )= R X P (X )- 、R X 、R X、Rp(x)p(x)p(x)deg(p)≥0deg⁡(p)≥0\deg(p) \geq 0GF(q)GF(q)GF(q)qqqrrrp(x)=rxp(x)=rxp(x) = r^x p(x)−rxp(x)−rxp(x) - r^xrxrxr^xrrr とき、という注意(多項式が一定である)、この問題はNP-中間であると考えられている離散対数問題、に戻し、すなわち、それはNPではなく、PでもNP完全でもありません。deg(p)=0deg⁡(p)=0\deg(p)=0 私の知る限り、この問題を解決する効率的な(多項式)アルゴリズムは存在しません(BerlekampおよびCantor–Zassenhausのアルゴリズムには指数時間が必要です)。このような方程式の根を見つけるには、次の2つの方法があります。 フィールド内のすべての可能なアイテム試して、それらが方程式を満たすかどうかを確認します。明らかに、これにはフィールドモジュラスのビットサイズに指数関数的な時間が必要です。xxx ラグランジュ補間を使用して点を補間することにより、指数関数を多項式形式で書き換えることができます。 、多項式決定します。この多項式は、と同一です正確には有限体で作業しているからです。次に、与えられた方程式の根を見つけるために(BerlekampまたはCantor–Zassenhausアルゴリズムを使用して差因数分解し、根から因子を読み取ります。ただし、このアプローチは徹底的な検索よりもさらに劣ります。平均して、与えられた点を通る多項式はrxrxr^x{(0,r0),(1,r1),…,(q−1,rq−1)}{(0,r0),(1,r1),…,(q−1,rq−1)}\{(0,r^0),(1,r^1),\ldots,({q-1},r^{q-1})\}f(x)f(x)f(x) p (x )− f (x )n nrxrxr^{x}p(x)−f(x)p(x)−f(x)p(x) - f(x)nnnnnn 非ヌル係数、ラグランジュ補間への入力のみでも、フィールドビットサイズの指数空間が必要になります。 この問題がNP中級であると考えられているか、他の複雑性クラスに属していると考えられているかどうか誰もが知っていますか?参照は大歓迎です。ありがとう。

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証明の複雑さの学習を開始
最近、証明の複雑さについて多くのことを読み始め、私が読んでいるものを本当に楽しんでいます。私はこれについてもっと学びたいと思っていますが、最初から良い初心者向けの資料を見つけるのに苦労しています。誰かがいくつかの基本をお勧めできますか?

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の崩壊は、
インとの間の多項式階層の各レベルに含まれる含む様々な複雑性クラスであるΔPiΔiP\Delta_i^{\text{P}}、DPDP\text{DP}、BHkBHk\text{BH}_k、およびΣPi∩ΠPiΣiP∩ΠiP\Sigma_i^\text{P} \cap \Pi_i^\text{P}。より良い用語がないため、これらおよびその他を、多項式階層のレベルiとi + 1の間の中間クラスと呼びます。この質問の目的のために、彼らは中に含まれるクラスであると仮定Σ P I + 1 ∩ Π P I + 1iiii+1i+1i+1ΣPi+1∩ΠPi+1Σi+1P∩Πi+1P\Sigma_{i+1}^\text{P} \cap \Pi_{i+1}^\text{P}しかし含まおよび/またはΠ P Iを。我々を含む避けたいΣ P I + 1 ∩ Π P I + 1、可能ならば、それは自明と同等であるとしてPHそれが崩壊した場合、私+ 1 のt 時間レベル。ΣPiΣiP\Sigma_i^\text{P}ΠPiΠiP\Pi_i^\text{P}ΣPi+1∩ΠPi+1Σi+1P∩Πi+1P\Sigma_{i+1}^\text{P} \cap \Pi_{i+1}^\text{P}PHPH\text{PH}i+1thi+1th{i+1}^{th} また、次のように定義する: DPi={L∩L′:L∈ΣPi and L′∈ΠPi}DPi={L∩L′:L∈ΣiP and L′∈ΠiP}\text{DP}_i = \left \{ L \cap L' : L \in \Sigma_i^\text{P} …

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残差有限状態オートマトンの最小化
残留有限状態オートマトン(RFSA、[DLT02]で定義)は、DFAと共通の優れた機能を備えたNFAです。特に、すべての標準言語には標準的な最小サイズのRFSAが常に存在し、RFSAの各状態で認識される言語は、DFAの場合と同様に残余です。ただし、最小DFA状態はすべての残差を持つ全単射を形成しますが、標準RFSA状態は全残差を持つ全単射になります。これらは指数関数的に少ないため、RFSAはDFAよりもはるかにコンパクトになり、通常の言語を表現できます。 ただし、RFSAを最小化するための効率的なアルゴリズムがあるかどうか、または硬さの結果があるかどうかはわかりません。RFSAを最小化することの複雑さは何ですか? ブラウジング[BBCF10]から、これが常識であるとは思えません。一方では、RFSAに関する「このNFAはRFSAですか?」この場合、PSPACE完全な非常に困難です。一方、[BHKL09]は、標準RFSAがAngluinの最小限の適切な教師モデル[A87]で効率的に学習可能であり、最小RFSAを効率的に学習し、RFSAを最小化することは同等の難しさのようです。ただし、[BHKL09]のアルゴリズムは最小化アルゴリズムを意味するわけではありません。反例のサイズに制限はなく、RFSAを効率的にテストして反例のオラクルをシミュレートする方法が明確ではないためです。 。たとえば、2つのNFAの同等性をテストすることはPSPACE-completeです。 参照資料 [A87] Angluin、D.(1987)。クエリと反例から通常のセットを学習します。情報と計算、75:87-106 [BBCF10] Berstel、J.、Boasson、L.、Carton、O.、&Fagnot、I.(2010)。オートマトンの最小化。arXiv:1010.5318。 [BHKL09] Bollig、B.、Habermehl、P.、Kern、C.、およびLeucker、M.(2009)。NFAのアングルインスタイル学習。ではIJCAI、9:1004年から1009年。 [DLT02] Denis、F.、Lemay、A.&Terlutte、A.(2002)。残差有限状態オートマトン。Fundemnta Informaticae、51(4):339-368。

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差のシーケンスを持つ置換の存在のための効率的なアルゴリズム?
この質問はこの投稿によって動機付けられています。多項式時間で2つの順列の合計を特定できますか?、および順列の計算特性に対する私の関心。 違いは、シーケンス1、2、... 、N 置換のπ番号1 、2 、... N + 1は、順列内の各2つの隣接する数の差見つけることによって形成されるπを。つまり、a i = | π (I + 1 )- π (I )| 以下のための1つの≤ I ≤ n個a1,a2,…ana1,a2,…ana_1, a_2, \ldots a_nππ\pi1,2,…n+11,2,…n+11, 2, \ldots n+1ππ\piai=|π(i+1)−π(i)|ai=|π(i+1)−π(i)|a_i= |\pi(i+1)-\pi(i)|1≤i≤n1≤i≤n1 \le i \le n 例えば、配列 順列の違い配列である2 3 4 1。しながら、配列2 、2 、3及び3 、1 、2は、数字の任意の順列の違いシーケンスはない1 、2 、3 、4。1,1,31,1,31, 1, 3234123412 3 …

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我々はそれを知っています階層は(崩壊しないT C 0 D ⊊ T C 0 D + 1をすべてのためにD)?TC0TC0\mathsf{TC^0}TC0d⊊TC0d+1TCd0⊊TCd+10\mathsf{TC^0_d} \subsetneq \mathsf{TC^0_{d+1}}ddd のZooエントリにTC0TC0\mathsf{TC^0}は、深さ2と3の分離のみが記載されています。 また、階層が崩壊しないという事実の標準参照はありますか?AC0dACd0\mathsf{AC^0_d}

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有限状態部分情報ゲームの複雑さ
可能性のある結果がそれぞれ[-1,0、+ 1]の値を持つ[lose、draw、win]である、有限数の状態のみを持つ決定論的部分情報ゼロサムゲームを考えると、 そのような値 を近似する複雑さは何ですか 内で加算的にゲームを実行しますか?ϵϵ\epsilon 特に、私はそれを行うためのアルゴリズムを一切思いつきません。 この投稿の残りの部分は 、問題のより完全な説明を提供することに専念している ので 、この投稿の上部の質問が何を意味するかを既に理解できている場合 、この投稿の残りを読む理由はありません。 審判マシン状態を有する所与、指定された初期状態と、状態 そのスコア対である、状態そのスコア対はであり、次の形式の状態s 0 s a [ − 1 、+ 1 ] s b [ + 1 、− 1 ]{1,2,3,...,S}{1,2,3,...,S}\{1,2,3,...,S\}s0s0s_0sasas_a[−1,+1][−1,+1][-1,+1]sbsbs_b[+1,−1][+1,−1][+1,-1] [p1_info,p2_info,num_of_choices,player_to_move,next_state_table][p1_info,p2_info,num_of_choices,player_to_move,next_state_table][\mbox{p1_info,p2_info,num_of_choices,player_to_move,next_state_table}]ここで: player_to_move∈{1,2}player_to_move∈{1,2}\mbox{player_to_move} \in \{1,2\} next_state_tablenext_state_table\mbox{next_state_table}は、関数{1,2,3,...,num_of_choices}→{1,2,3,...,S}{1,2,3,...,num_of_choices}→{1,2,3,...,S}\{1,2,3,...,\mbox{num_of_choices}\} \to \{1,2,3,...,S\} p1_info,p2_info,num_of_choices≥1p1_info,p2_info,num_of_choices≥1\mbox{p1_info},\mbox{p2_info}, \mbox{num_of_choices} \geq 1 マシンがそのフォームの状態にあるとき: 送信 Player_1および送信 、Player_2にp1_infop1_info\mbox{p1_info}p2_infop2_info\mbox{p2_info} 指定されたプレーヤーにを送信し 、そのプレーヤーからの入力として要素を待機し、num_of_choicesnum_of_choices\mbox{num_of_choices}{1,2,3,...,num_of_choices}{1,2,3,...,num_of_choices}\{1,2,3,...,\mbox{num_of_choices}\} その後、示される状態に移行しますnext_state_tablenext_state_table\mbox{next_state_table} マシンが他の2つの状態またはいずれかに、sasas_asbsbs_b その状態のスコアペアを出力として停止します …

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P L SPLS\mathsf{PLS}とA P XAPバツ\mathsf{APX}の関係は何ですか?言い換えれば、多項式時間局所探索を認める問題は近似可能ですか?近似可能な最適化問題は、一般的なローカル検索アルゴリズムを意味しますか?

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