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
を、(マルチテープ)チューリングマシンが時間f (n )+ 1で受け入れることができる言語のクラスとして定義します。(「+ 1」は表記を単純化し、混乱を避けるためです。)f (n )+ 1の周りにO (⋅ )がないことに注意してください。DTIME(f(n))DTIME(f(n))\mathsf{DTIME}(f(n))f(n)+1f(n)+1f(n) + 1+1+1+ 1O(⋅)O(⋅)O(\cdot)f(n)+1f(n)+1f(n) + 1 というのは本当ですか?DTIME(n)=DTIME(2n)DTIME(n)=DTIME(2n)\mathsf{DTIME}(n) = \mathsf{DTIME}(2n) 線形高速化定理を使用して、を証明できますが、nに到達できますか?DTIME(2n)=DTIME(1.01n)DTIME(2n)=DTIME(1.01n)\mathsf{DTIME}(2n) = \mathsf{DTIME}(1.01n)nnn パリンドロームの言語はです。関連トピックについては、文字列アルゴリズムに関するリプトンのブログ投稿を参照してくださいDTIME(n)DTIME(n)\mathsf{DTIME}(n)

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帰結
場合、PH全体が崩壊することがわかります。多項式階層が部分的に崩壊するとどうなりますか?(または、PHが特定のポイントの上ではなく、下ではなく崩壊する可能性があることを理解する方法は?)P= NPP=NPP=NP 短い言葉で言えば、との結果はどうなりますか?P ≠ N PNP= c o NPNP=coNPNP=coNPP≠ NPP≠NPP\ne NP

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P対NPをSATに削減
次の質問では、複雑性理論に適用される暗号のアイデアを使用しています。とは言っても、それは純粋に複雑な理論的な質問であり、それに答えるために暗号知識はまったく必要ありません。 私はこの質問を非常に非公式に意図的に書いています。詳細が欠落しているため、少し間違っている可能性があります。あなたの答えの訂正を指摘してください。 次の論文で: Nonmalleable Cryptography、Danny Dolev、Cynthia Dwork、and Moni Naor、SIAM Rev. 45、727(2003)、DOI:10.1137 / S0036144503429856、 著者はこう書いている: 仮定する研究者Aがその証明を取得したP≠NP B.が自分自身を保護するために、それを仮定教授にこの事実を伝えるためにと願い、AはBでの彼女の請求証明ゼロ知識ファッション ... 充足可能性(SAT)、Graph-Hamiltonicity、およびGraph-3-Colorability(G3C)など、ゼロ知識証明が存在する標準的なNP完全問題がいくつかあります。NP定理を証明する標準的な方法は、まずそれを前述のNP完全問題のインスタンスに還元し、次にゼロ知識証明を実行することです。 この質問は、そのような削減に関連しています。P対NPは、次のいずれかの方法で解決されると仮定します。 P = NP P≠NP P対NPは、標準公理集合論とは無関係です。 σが証明を示すものとします。次に、P対NPはNP言語になります(そのための短い証明が存在するため)。定理(たとえばP≠NP)からNP完全問題(たとえばSAT)への簡約はσに依存しません。あれは: There exists a formula ϕ which is satisfiable if and only if P ≠ NP. これは私の想像をはるかに超えています!証明σが与えられたとしても、そのような式constructを構築できる可能性は低いようです。 誰もこれに光を当てることができますか? さらに、P対NPが存在するNP言語をLとします。言語は、任意のサイズのP vs NPのような無限に多くの定理で構成されています。 Lの候補は何ですか? LはNP完全にできますか?

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結果
証明の試みの一部があります。証明の試みは、 -complete problem 3-REGULAR VERTEX COVERからSATへのKarp削減で構成されています。 ⊕ P ⊕⊕P⊆NP⊕P⊆NP\oplus \mathbf{P} \subseteq \mathbf{NP}⊕P⊕P\oplus \mathbf{P}⊕⊕\oplus 3次グラフ与えられた場合、簡約により、次の両方の特性を持つCNF式が出力されます。FGGGFFF FFFは、最大で割り当てがあります。111 FFFの頂点カバーの数が奇数である場合にのみ、は充足可能です。GGG ご質問 の結果はどれですか?私がすでに認識している結果は次のとおりです。は、両側ランダム化還元によって還元できます。言い換えれば、(を示すTodaの定理を使用)、を置き換えるだけ。が多項式階層のあるレベルに含まれていることが示されているかどうかはわかりません。もしそうであれば、さらなる結果として、P H N P P H ⊆ B P P N P P H ⊆ B P P ⊕ P ⊕ P N P B P P N P I P H⊕P⊆NP⊕P⊆NP\oplus \mathbf{P} …

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DSPACE(n)= DSPACE(1.5n)ですか?
空間階層の定理から、が空間構成可能であれば、 DSPACE()はDSPACE(と等しくないことが知られています。fff2f(n)2f(n)2f(n)f(n))f(n))f(n)) ここで、DSPACE( とは、いくつかの固定アルファベットを持つチューリングマシンによって空間で解決できるすべての問題のクラスを意味します。これにより、そのような精度で空間階層定理を考慮することができます。f(n))f(n))f(n))f(n)f(n)f(n) 標準の引数は乗法定数を与えます。普遍的なチューリング機械の計算を構築するために空間が必要です。また、停止の問題を解決するためにが必要です。222f(n)f(n)f(n)f(n)f(n)f(n) 質問:あるDSPACE()等しいDSPACE()? f(n)f(n)f(n)32f(n)32f(n)\frac{3}{2}f(n)

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空間階層定理は不均一計算に一般化されますか?
一般的な質問 空間階層定理は不均一計算に一般化されますか? さらに具体的な質問をいくつか示します。 L/poly⊊PSPACE/polyL/poly⊊PSPACE/polyL/poly \subsetneq PSPACE/poly すべての空間構成可能関数、ですか?f(n)f(n)f(n)DSPACE(o(f(n)))/poly⊊DSPACE(f(n))/polyDSPACE(o(f(n)))/poly⊊DSPACE(f(n))/polyDSPACE(o(f(n)))/poly \subsetneq DSPACE(f(n))/poly どの関数について、次のことが知られています:すべての空間構築可能な、?h(n)h(n)h(n)f(n)f(n)f(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n)⊊DSPACE(f(n))/h(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n)⊊DSPACE(f(n))/h(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n) \subsetneq DSPACE(f(n))/h(n)

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通常言語の包含のパラメーター化された複雑さ
私は古典的な問題であるレギュラー言語の包含に興味があります。正規表現与えられると、それに関連付けられた正規言語をL (E )で示します。(正規表現は、演算ユニオン、Kleene-star、および連結を含む固定アルファベットΣ上にあります。)EEEL (E)L(E)L(E)ΣΣ\Sigma 入力: 2つの正規表現及びE 2質問:それは真実であることをL (E 1)⊆ L (E 2)?E1E1E_1E2E2E_2 L (E1)⊆ L (E2)L(E1)⊆L(E2)L(E_1)\subseteq L(E_2) 通常の言語の包含は、PSPACE-completeであることが知られています[1]。 (PSPACEで)それを解決する古典的な方法は、E 1およびE 2に関連付けられたNFA およびA 2を構築し、A 2からDFA D 2を構築し、DFA D C 2に補完し、最後に、L (E 1)とL (E 2 )Cの交差に対応するA 1とD C 2から交差オートマトンA Pを構築するA1A1A_1A2A2A_2E1E1E_1E2E2E_2D2D2D_2A2A2A_2DC2D2CD_2^CAPAPA_PA1A1A_1DC2D2CD_2^CL(E1)L(E1)L(E_1)L(E2)CL(E2)CL(E_2)^C。今のみで受け付けパスないがもしあればA P。L(E1)⊆L(E2)L(E1)⊆L(E2)L(E_1)\subseteq L(E_2)APAPA_P 誤解しない限り、が固定言語の場合、A 2をD 2に変換することで指数関数的な爆発が生じるため、プロセス全体を多項式時間で行うことができます。さらに良いことに、|によってパラメータ化されたときの問題はFPTです。E 2 | 、E 2の長さ。E2E2E_2A2A2A_2D2D2D_2|E2||E2||E_2|E2E2E_2 これは私の質問の動機です: 質問:とき固定式で、正規言語のINCLUSIONの複雑さは何ですか?PSPACE-completeのままですか?E1E1E_1 [1] …


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頂点ラベル付きDAGのトポロジカルソートの列挙
レッツあること、非循環有向グラフ、とlet各頂点マッピングラベル付け機能もラベルにある有限アルファベットで。書く、トポロジカルソートの全単射であるからに(すなわち、の順序シーケンスで)ようにするたびに次いで(つまり、からへのエッジがある場合G=(V,E)G=(V,E)G = (V, E)λλ\lambdav∈Vv∈Vv \in Vλ(v)λ(v)\lambda(v)LLLn:=|V|n:=|V|n := |V|GGGσσ\sigma{1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\}VVVVVV(v,v′)∈E(v,v′)∈E(v, v') \in Eσ−1(v)&lt;σ−1(v′)σ−1(v)&lt;σ−1(v′)\sigma^{-1}(v) < \sigma^{-1}(v')vvvv′v′v'その後、はシーケンスの前に出現します)。のラベルは、の単語です。vvvv′v′v'σσ\sigmaσ(1)⋯σ(n)σ(1)⋯σ(n)\sigma(1) \cdots \sigma(n)LnLnL^n 与えられた場合、トポロジカルなラベルを効率的に列挙したいと思います。トポロジカルソートのラベルを列挙する複雑さは何ですか?もちろん、指数関数的に多くなる可能性があるため、出力のサイズの関数として、または遅延の観点から複雑さを調べたいと思います。特に、列挙は多項式遅延で実行できますか?(または一定の遅延さえ?)(G,λ)(G,λ)(G, \lambda)GGG 全ての頂点場合には異なるラベルキャリー(同等または、頂点がある自体によって標識)、私は、ラベルが一定で列挙することができることを知っていることにより、時間を償却この結果にposetsの線形拡張を列挙する(これはDAGのトポロジカルな種類を列挙するのと同じことです)。ただし、頂点に任意のラベルが付けられている場合、非常に多くのトポロジカルソートが同じラベルを持っている可能性があるため、トポロジカルソートを列挙し、ラベルを計算してラベルを列挙する効率的な方法を取得することはできません。posetの用語では、ラベル付きDAGはラベル付きとして見ることができますGGG{1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\}GGG(G,λ)(G,λ)(G, \lambda) そして、それらに関する列挙結果を見つけることができませんでした。 ここでの他の質問への回答のおかげで、いくつかの関連する問題の難しさをすでに知っています。特に、辞書編集的に最小限のラベルを見つけることはNPハードであることを知っています。また、特定のラベルが何らかのトポロジカルソートによって達成できるかどうかを決定するのがNP困難であることも知っています(この問題の難易度から:候補ラベルシーケンス与えられた場合、各頂点が位置で発生しなければならないトポロジカルソート求めます正しいラベルが現れる場所sssGGGsss)。しかし、これは列挙の難しさを意味するとは思いません。好きな順序で列挙することができます(必ずしも辞書式ではありません)。一定の遅延(最初に列挙するべき指数関数的に多くのシーケンスがある場合があるため)。 最初のラベルを列挙するのは明らかに簡単であることに注意してください(トポロジカルな並べ替えを行うだけです)。以外別のラベルを列挙するには、要素が位置で列挙されるようにしますここで、:すべてのそして、、そしてかどうかを確認トポロジカルソートがある位置にある明確PTIMEで行うことができ、。しかし、より多くのラベルを出力するにつれて、このアプローチを一般化する方法がわかりません。ssssssvvvVVVi∈{1,…,n}i∈{1,…,n}i \in \{1, \ldots, n\}si≠λ(v)si≠λ(v)s_i \neq \lambda(v)vvviiiGGGvvviii

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一定数のソースから「無限の」ランダム性を生成する
私は最近、量子デバイスを使用したランダム性拡張に関するCoudronとYuenの論文に出会いました。この作業の主な結果は、一定数のソースから「無限」のランダム性を生成できることです(つまり、生成されるランダムビットの数は、ソースの数ではなくプロトコルのラウンドの数にのみ依存します)。 単純に、これは結果が量子ソースを使用した任意のランダム化アルゴリズムのランダム化解除を可能にし、対応する量子クラス内のランダム化された複雑性クラスのある種の包含を意味するように思えます。 しかし、私は量子情報理論を本当に理解しておらず、私が見落としている多くの微妙な点があると確信しています。言うまでもなく、そのような主張が可能であった場合、著者はそれを行っていただろう。だから私の質問は: 論文(および関連するすべての研究)に記載されている「無限ランダム性拡張」の存在は、ランダム化された複雑度クラスのある種の非ランダム化ステートメントを意味しますか?もしそうでなければ、なぜですか? 更新:私はこの分野とスコットアーロンソンによる上記の論文のこの優れた高レベルの概要を指摘されました。残念ながら、私はまだ混乱しています:)。

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読み取り倍反対CNF式のパリティを計算する複雑さ(
読み取り2回反対のCNF式では、各変数は正と負の2回出現します。 私は、問題に興味があり。これは、CNF式の反対側の読み取り2回の条件を満たす割り当ての数のパリティを計算することにあります。⊕ RTW-オップ-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF} そのような問題の複雑さについての参照を見つけることができませんでした。私が見つけた最も近いものは、カウントバージョンが -completeであることです(このペーパーのセクション6.3を参照)。#P#Rtw-Opp-CNF#Rtw-Opp-CNF\#\text{Rtw-Opp-CNF}#P#P\#\text{P} よろしくお願いします。 2016年4月10日更新 この論文、問題があることが示されている -completeが、しかしから還元によって生成される式、CNFではなく、 CNFに変換し直そうとすると、読み取り3回の式が得られます。⊕ P 3 SAT⊕ RTW-オップ-SAT⊕Rtw-Opp-SAT\oplus\text{Rtw-Opp-SAT}⊕ P⊕P\oplus\text{P}3 土3SAT3\text{SAT} モノトーンバージョンは、このペーパーでは -completeであることが示されています。そのような論文では、セクション4の終わりにがすぐに言及されています。縮退していることの正確な意味や、それが硬度の意味で何を意味するのかは、私には明らかではありません。⊕ P ⊕ RTW-オップ-CNF⊕ RTW-MON-CNF⊕Rtw-Mon-CNF\oplus\text{Rtw-Mon-CNF}⊕ P⊕P\oplus\text{P}⊕ RTW-オップ-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF} 2016年4月12日更新 誰かが問題の複雑さを研究したことがあるかどうかを知ることも非常に興味深いでしょう。読み取り2回反対のCNF式が与えられると、そのような問題は、奇数の変数がtrueに設定された満足できる割り当ての数と偶数の変数がtrueに設定された満足できる割り当ての数の差を計算するよう求めます。私はそれについての文献を見つけていません。Δ RTW-オップ-CNFΔRtw-Opp-CNF\Delta\text{Rtw-Opp-CNF} 2016年5月29日更新 EmilJeřábekのコメントで指摘されているように、Valiantが問題が縮退していると言ったのは事実ではありません。彼は、そのような問題のより制限されたバージョンであるは縮退していると言っただけです。その間、私は縮退が正確に何を意味するのかを知らないままですが、少なくとも今では、それが表現力の欠如の同義語であることは明らかのようです。⊕ PL-RTW-オップ- 3CNF⊕ RTW-オップ-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF}⊕ PL-RTW-オップ- 3CNF⊕Pl-Rtw-Opp-3CNF\oplus\text{Pl-Rtw-Opp-3CNF}

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ハードタスクの計算能力は、簡単なタスクの解決にどの程度役立ちますか
要するに、質問は次のとおりです。難しいタスクの計算能力は、簡単なタスクを解決する上で実際にどの程度役立ちますか。(この質問を面白くて取るに足らないものにするためのさまざまな方法があるかもしれませんが、そのような試みの1つがここにあります。) 質問1: n個の変数を含む式のSATを解く回路を考えます。(または、エッジを持つグラフのハミルトニアンサイクルを見つけるため。)nnn すべてのゲートで、個の変数の任意のブール関数を計算できると仮定します。具体的には、ます。m = 0.6 nmmmm=0.6nm=0.6nm=0.6 n 強力な指数時間仮説(SETH)は、このような強力なゲートを使用しても、スーパー多項式の回路サイズが必要であると主張しています。実際、ごとに少なくともサイズが必要ある意味で、非常に複雑なブール関数(NP完全性をはるかに超える)を表す変数の一部のゲートは、あまり利点を与えません。ϵ 。Ω(2(0.4−ϵ)n)Ω(2(0.4−ϵ)n)\Omega (2^{(0.4-\epsilon) n})ϵ.ϵ.\epsilon. さらに質問することができます: (i)このようなサイズ回路を作成できますか?? 2 (1 − ϵ )n20.9n20.9n2^{0.9 n}2(1−ϵ)n2(1−ϵ)n2^{(1-\epsilon)n} 「いいえ」と答えると、SETHが大幅に強化されます。もちろん、簡単な「はい」の答えがあるかもしれません。 (ii)(i)への答えがYESの場合、任意のブール関数を計算するゲートは、(たとえば)任意のNP関数を「ちょうど」計算するゲートと比較して、いくつかの利点をもたらします。またはSAT自体の単なる小さなインスタンス? 次の質問では、質問に対して同様の質問を試みます。PPP 質問2: 前と同様にとし、具体性のためにます。(などの他の値も重要です。)次のタイプの回路を考慮してください。、M = 0.6 、N 、M 、M = N αm&lt;nm&lt;nm< nm=0.6nm=0.6nm=0.6nmmmm=nαm=nαm=n^\alpha a)1つのステップで、個の変数で任意のブール関数を計算できます。mmm b)1つのステップで、変数を使用してSAT問題を解決できます。または、変数の多項式サイズの任意の非決定性回路。メートルmmmmmm c)1ステップで、サイズ個の変数で任意の回路を実行できます(は固定です)。m d dmmmmdmdm^dddd d)1つのステップで、通常のブールゲートを実行できます。 エッジを持つグラフの完全一致を見つける問題を考えてみましょう。マッチングには、多項式サイズの回路があります。問題は、タイプd)の回路からタイプc)の回路、サイズc)の回路からサイズb)の回路、およびサイズbの回路に移動したときに、このようなマッチングアルゴリズムの指数を改善できるかどうかです。 )サイズa)の回路へ。nnn (これは、並列計算またはオラクルに関する既知の問題に関連している可能性があります。)

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アルゴリズム的な数学的分析はありますか?
あり、アルゴリズム、グラフ理論/数論/組合せ論/情報理論/ゲーム理論は。 アルゴリズム的な数学的分析はありますか? ウィキによると、数学的分析には、微分、統合、測定、限界、無限級数、および分析関数の理論が含まれています。実際の変数の実数と実数値関数を扱う実際の分析(wiki)に集中してもかまいません。 「アルゴリズム」とは、計算可能性理論と複雑性理論の観点から何かを研究することを意味します。 「アルゴリズムの数学的分析」のグーグルは、「アルゴリズムの数学的分析」または「アルゴリズムの分析の適用」につながりますが、これは私が言っていることではありません。

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この言語はどの複雑度クラスに属しますか?
私はこの言語がどのクラスに属するか考えていました: はグラフ、は自然数、は色数ですL={⟨G,k⟩∣GL={⟨G,k⟩∣GL =\{ \langle G,k \rangle \mid G kkkkkkG}G}G\} 私は、を(1)「k-1色の着色がない」および(2)「色の着色がある」と考えました。今、(1)はcoNPであり、(2)はNP完全であるため、この言語はNPでもcoNPでもないが、どのクラスに属するかはわかりませんでした。どんな助けも歓迎します。LLLkkk ありがとう

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一度だけの決定木の等価性問題の複雑さは何ですか?
読み取り1回の決定ツリーは次のように定義されます。 および F a l s eは、1回だけの決定木です。TR U ETrueTrueFL S EFalseFalse 場合とBは、決定木一度読み出され、 xは変数を発生していないA及びBは、(X ∧ A )∨ (ˉ X ∧ B )また、リードワンス決定木です。AAABBBバツxxAAABBB(X ∧ A )∨ (X¯∧ B )(x∧A)∨(x¯∧B)(x \land A) \lor (\bar x \land B) 一度だけの決定木の等価性問題の複雑さは何ですか? 入力:2つは読み取り一度決定木とB。AAABBB 出力:ある?A ≡ BA≡BA \equiv B 動機: この問題は、線形論理のフラグメントの証明等価問題(ルールの順列)を調べているときに発生しました。

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