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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接続されているすべてのサブグラフのカウントの複雑さ
Gを接続グラフにします。 Gが次のタイプの場合、接続されているすべてのサブグラフをカウントする複雑さは何ですか? Gは一般的です。 Gは平面です。 Gは二部です。 私は構造を気にしません...または、接続されているすべてのサブグラフを数えるだけです!また、Gに正確にk個のノードを持つすべての接続されたサブグラフをカウントする複雑さにも興味があります。 論文や本へのポインタも歓迎します!

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P対NP問題について学ぶためのリソース
Clay Mathematics InstituteのStephen A. Cookが説明したように、最近対問題について思い出しました。N PPP\mathsf{P}NPNP\mathsf{NP} それは私の興味をそそりました、そして、私はそれについてもっと学びたいです。最初のステップは、問題のより深い理解と、一般的な分野の理解を得ることです。 問題について詳しく知ることができる書籍やその他のリソースをお勧めできますか?

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超対数回路の複雑さの下限を持つ1変数の明示的多項式?
引数を数えることにより、1変数に次数nの多項式(つまり、が存在し、回路の複雑度がnであることを示すことができます。また、x nのような多項式には少なくともlog 2 nの乗算が必要であることを示すことができます(十分に高い次数を得るために必要です)。複雑さの超対数下限を持つ1変数の多項式の明示的な例はありますか?(任意のフィールドでの結果は興味深いでしょう)anxn+an−1xn−1+⋯+a0)anxn+an−1xn−1+⋯+a0)a_n x^n + a_{n-1} x^{n-1} + \cdots + a_0)xnxnx^nlog2nlog2⁡n\log_2 n

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3SAT-Satisfiabilityの扱いやすさの条件
私が具体的に不思議に思っているのは、そのような問題が扱いやすいことを保証するために、3SAT式を満たす割り当ての割合に興味深い条件があるかどうかです。 たとえば、2 nの可能な割り当てのうちがブール式を満たす3SAT問題のクラスがあるとします。満足できる割り当てを効率的に見つけることができますか?何のためεが Pになる問題がありますか?ϵ(n)2nϵ(n)2n\epsilon(n) 2^n2n2n2^nϵϵ\epsilon メモの編集:混乱を解消するために、をϵ (n )に置き換えました。ϵϵ\epsilonϵ(n)ϵ(n)\epsilon(n)

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決定可能であるが、多項式時間で検証できない問題
Sureshのやや無関係なプロジェクトに取り組んでいる間に、最近、PageとOpperがUser-Composableシステムについて行った作業に出会い、その作業の一部で多項式時間で検証できない問題について簡単に議論しました。多項式時間で検証できない他の問題や、そのような問題の分析に関する多くの情報を見つけることができませんでした。そのような問題および/またはそれらの分析方法を知っている人がいるかどうか疑問に思っていました。 コメントで述べられているように、この質問を表現するより良い方法は次のとおりです。

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PH完全問題の存在は相対化されますか?
Baker-Gill-Solovayの結果は、P = NPの質問を解決できない可能性があるという意味で、P = NPの質問は相対化しないことを示しました。 私の質問は、「PHに完全な問題はありますか?」という質問に対して同様の結果がありますか?この質問に対する否定的な答えは、P!= NPを意味します。肯定の答えはありそうにないが、それはPHがある程度崩壊することを意味するため、興味深い。 よくわかりませんが、TQBFオラクルがPHをPSPACEと等しくし、完全な問題を引き起こす可能性があると思います。これに関して不確実であることに加えて、私は、PHが完全な問題を持っているとは考えられないオラクルが存在するかどうかについて興味があります。 -フィリップ

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爪とパスへの立方体グラフのエッジ分割
繰り返しますが、先ほどの私の質問に動機付けられた、私が知りたがっている複雑なエッジ分割問題です。 入力: 3次グラフG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E) 質問:のパーティションがありにE 1、E 2、... 、E sのそれぞれによって誘導された部分グラフように、Eは、私は(つまり、爪のいずれかであるK 1 、3、しばしばスターと呼ばれる)、または3 -path (つまりP 4)?EEEE1,E2,…,EsE1,E2,…,EsE_1, E_2, \ldots, E_sEiEiE_iK1,3K1,3K_{1,3}333P4P4P_4 ある日、この問題がNP完全であることが証明された論文を見たと思いますが、それを見つけることができず、その結果が3次グラフに適用されたかどうか覚えていません。関連する問題として、2部グラフを爪にエッジ分割することはNP完全であることを認識しています(Dyer and Friezeを参照)。誰かが私が説明する問題、または何か関連するもの(つまり、別のグラフクラスの同じ問題、それから立方体グラフに還元しようとすることができる)の参照を持っていますか?

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ある
http://www.cs.umd.edu/~jkatz/complexity/relativization.pdf 場合 PSPACE完全言語であり、P Aは = N P Aを。AAAPA=NPAPA=NPAP^{A}=NP^{A} 場合決定論的多項式時間オラクルであり、P B ≠ N P B(仮定P ≠ N Pを)。BBBPB≠NPBPB≠NPBP^{B}\ne NP^{B}P≠NPP≠NPP\ne NP 決定問題のクラスはアナログである#Pおよび P ⊆ P P ⊆ P S P A C E、PPPPPP#P#P\#PP⊆PP⊆PSPACEP⊆PP⊆PSPACEP\subseteq PP\subseteq PSPACE しかし、もP P = P S A P C Eも不明です。しかし、それは本当ですかP=PPP=PPP=PPPP=PSAPCEPP=PSAPCEPP=PSAPCE ?coNP#P=NP#P=P#PcoNP#P=NP#P=P#PcoNP^{\#P}=NP^{\#P}=P^{\#P}

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最大制約充足問題の大きなギャップ?
PCP定理の同等の定式化は次のとおりです。Max3 -SATの場合、充足可能な式と、最大句の部分が満たされる式(一部の)を区別するのはです。NPNPNPrrrr<1r<1r\lt 1 ハードギャップがあるかどうかに基づいてすべてのMax CSPを分類する既知の二分法定理はありますか? 2010年12月16日編集:ハードギャップのあるMAX CSPは、問題に最適な非近似係数があることを意味します。たとえば、3SATは係数近似できる多項式時間であるため、位置1にハードギャップがありますが、すべての句が満たされる場合でも近似係数を取得するのはです。7/87/87/8NPNPNP7/8+ϵ7/8+ϵ7/8+ \epsilon

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結合性を決定するための通信の複雑さ
レッツ { 0 、。。。、n − 1 }および∘ :S × S → S。∘が連想性であるかどうかを判断する通信の複雑さを計算します。S=S=S=0 、. 。。、n − 10、。。。、n−10,...,n-1∘ :S× S→ S∘:S×S→S\circ : S \times S \rightarrow S∘∘\circ モデルは次のとおりです。は行列Mとして与えられます∘∘\circMMMます。アリス(またはボブ)には、マトリックスのエントリの半分がランダムに与えられます(ボブにも同じ)。私はアリスがボブがの関連性を決定することができるようにボブに送信する必要があるエントリの最悪のケースの数を計算したい。∘∘\circ 実際には、大きさの2つのビット列の平等決定の問題を軽減するために簡単ですの関連性を決定する問題に∘の上にSを。これは、結合性の通信の複雑さがΩ (n )によって下限が設定されていることを意味します。ただし、このLBはきついとは思わない。サイズn 2の入力で定義されると、Ω (n 2)の通信の複雑さを見つけることを好むでしょう。Ω (n )Ω(n)\Omega(n)∘∘\circSSSΩ (n )Ω(n)\Omega(n)n2n2n^{2}Ω (n2)Ω(n2)\Omega(n^{2}) この問題に関する既知の結果はありますか?答えは、私が見ていない明らかな理由でですか?n2n2n^{2}

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PまたはNPをキャプチャするVOロジックの自然な制限はありますか?
紙 Lauri HellaとJoséMaríaTurull-Torres、 高次論理を使用したクエリの計算、TCS 355 197–214、2006。doi:10.1016 / j.tcs.2006.01.009 ロジックVO、可変順序ロジックを提案します。これにより、変数の次数の定量化が可能になります。VOは非常に強力で、計算不可能なクエリを表現できます。 (以下のArthur Milchiorが指摘したように、分析階層の全体を実際にキャプチャします。) 著者は、順序変数に対する限定された普遍的数量化のみを許可することで得られるVOのフラグメントがすべてのceクエリを正確に表現することを示しています。VOでは、順序変数の範囲が自然数に及ぶため、順序変数の境界は明らかに自然条件です。 PまたはNPをキャプチャするVOの(素敵な)フラグメントはありますか? 類推として、オブジェクトのセットを定量化できる古典的な1次論理では、2次論理またはSO と呼ばれるより強力な論理が得られます。SOは、多項式階層全体をキャプチャします。これは通常、PH = SOと記述されます。重要な複雑性クラスをキャプチャするSOの制限された形式があります:NP = SO、P = SO-Horn、およびNL = SO-Krom。これらは、許可された式の構文に制限を課すことによって取得されます。∃∃\exists したがって、興味深いクラスを取得するためにSOを制限する簡単な方法があります。PまたはNPの表現力のほぼ適切なレベルであるVOの同様の単純な制限があるかどうかを知りたいです。そのような制限が知られていない場合、私は有望な候補者への提案、またはそのような制限が存在しそうにない理由に興味があります。 これを引用している(数少ない)論文をチェックし、GoogleとScholarの明白なフレーズをチェックしましたが、明らかに関連性のあるものは見つかりませんでした。一次よりも強力なロジックを扱っている論文のほとんどは、「合理的な」計算の領域にパワーを落とす制限を扱っていないようですが、算術および分析クラスのceユニバースに満足しているようです。検索するためのポインターまたは非自明なフレーズに満足します。これは、高階のロジックで働いている人にはよく知られているかもしれません。


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PCP定理証明の技術的な問題
私はここから証拠を読んでいて、技術的な(まだ重大な)問題に出くわしました。これはかなり具体的であり、コンテキストに問題があることは知っていますが、自分では理解できませんでした。 51ページと55ページでは、「標準」検証者を提示した後、分割割り当てを確認するために検証者を変更します。 最初のケース(p。51)が多項式コードに近いことを確認し、代数化(+ゼロテスター)を使用して、多項式のファミリー(Sum-(に最も近い多項式コードのコードワード)の3つの値が与えられたポイントでそれぞれ評価できる入力式に関連するプロパティを確認します。)。f1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k0.010.010.01f˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k 2番目の場合(p。55)が近いことをチェックし、関数を特別な合計として定義します。ようなそれぞれの値が所定の時点で評価することができる(の線形関数クローゼット)。f1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k0.010.010.01ffff˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kffff˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k 次に、両方のケースで、ファミリー/ランダム多項式の値に対してテスト(Sum-CheckまたはTensor + Hadamard)を実行します。f˜f~\widetilde{f} 私の問題は、のそれぞれの必要な値を再構築する手順は、無視できない一定の確率で誤った値を提供する可能性があることです。さらに、すべての値が正しく再構築される確率は非常に低く、定数についてはのみです。そして、これは両方の場合に当てはまります。f˜if~i\widetilde{f}_ickckc^kccc 検証者のステップのいくつかは、ターゲット関数 /ファミリーwhpから多項式の値を取得する必要があるため、これは悪い場合がありますfff そのため、各「再構成代数手順」を回繰り返し使用することにより、成功確率を増幅する必要があり。O(logk)O(log⁡k)O(\log k)f˜if~i\widetilde{f}_i さて、ブローアップ(比較的オリジナルの検証のクエリの複雑さに)サブ・ルーチンのクエリの複雑さがより若干大きくなっていることを、この手段、それはすなわち(とは対照的に「保証された」-「望まれた」定理の声明における爆発。kkkO(klogk)O(klog⁡k)O(k\log k)O(k)O(k)O(k) これは問題なのでしょうか、それとも何かが欠けているのでしょうか(おそらくそうなのでしょうか)?

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検索よりも検証が簡単な対数長さの証人の例
簡単な観察は、問題が非決定性ビットを使用する多項式時間非決定性プログラムによって決定できる場合(つまり、すべての目撃者の長さが対数である場合)、です。O (ログN )A ∈ PAAAO (ログn )O(log⁡n)O(\log n)A∈PA∈PA \in \mathsf{P} 次に、「証人を見つけるよりも証人を確認する方が簡単ですか?」という質問をした場合、そのような問題に対して、すべての多項式実行時間を同等と見なすと、すべての潜在的な目撃者を検索することで多項式時間でそのような目撃者を見つけることができるため、答えはノーです。 しかし、多項式の実行時間の細かな区別を考慮するとどうなりますか?、発見するよりも検証しやすい対数長の証人の自然な問題の具体例があるかどうか疑問に思います。ここで、「簡単」とは多項式の実行時間が短いことを意味します。PP\mathsf{P} たとえば、グラフで完全に一致する既知のアルゴリズムは多項式時間を必要としますが、ノードのグラフでは時間を超えます。しかし、組のノードのセット(目撃者)が与えられた場合、が一致していることを時間内に簡単に検証できます。ただし、マッチング自体はエンコードするためにビットで必要です。n n / 2 O (n )Ω (n )O(n)O(n)O(n)nnnn/2n/2n/2O(n)O(n)O(n)Ω(n)Ω(n)\Omega(n) 目撃者が対数の長さを持つ検証と発見の類似の(見かけ上の)高速化を達成する自然な問題はありますか?


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