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
アルゴリズム情報理論はまだ進化していますか?
私は現在、論文の主題を探していて、アルゴリズム情報理論の分野に出会いました。フィールドは私にとって非常に興味深いようですが、すべてが何年も前に行われていたフィールドのようです。 だから私の質問は、フィールドは「生きている」のですか、それともかなり閉じているのですか?未解決の質問はありますか? ありがとう

1
このゲームの複雑さは何ですか?
これは私の前の質問の一般化です。 してみましょう一部のOracleへの質問をすることができます多項式時間決定論マシンである。最初はは空ですが、これは以下で説明するゲームの後で変更できます。ましょういくつかの文字列です。MMMAAAAAAxxx 次のアリスとボブのゲームを考えてみましょう。最初、アリスとボブはそれぞれとドルを持っています。アリスはを望み、ボブは望んでい。mAmAm_AmBmBm_BMA(x)=1MA(x)=1M^A(x)=1MA(x)=0MA(x)=0M^A(x)=0 ゲームのすべてのステップで、プレーヤーは文字列を追加できます。これはドルかかります。ここで、は多項式時間の計算可能な関数です。また、プレイヤーは自分のステップを逃す可能性があります。yyyAAAf(y)f(y)f(y)f:{0,1}∗→Nf:{0,1}∗→Nf: \{0,1\}^* \to \mathbb{N} プレーが終了するのは、両方のプレーヤーがすべてのお金を費やした場合、または一部のプレーヤーが負けのポジション(現在の値で定義される)にあるときにステップを逃した場合です。MA(x)MA(x)M^A(x) 質問:与えられたため、この試合の勝者を定義する問題であり ありますM,f,x,mA,mBM,f,x,mA,mBM, f, x, m_A, m_B EXPSPACE-完全なタスク? は(に属して)多項式の長さの文字列のみを要求できるため、AliceまたはBobがさらに長い文字列を追加しても意味がないことに注意してください。したがって、この問題はEXPSPACEにあります。 MMMAAAAAA 前の質問では、すべての文字列を追加すると1ドルかかります(つまり、)。次に、Lance Fortnowが示したように、このゲームはEXPHに属し、場合はPSPACEにます。 AAAf≡1f≡1f \equiv 1mA=mBmA=mBm_A = m_B

1
量子アルゴリズムの高速古典シミュレーション
問題の量子アルゴリズムの古典的なシミュレーションが、この問題の以前に知られている古典的なアルゴリズムよりも優れている例はありますか?「パフォーマンスが優れている」とは、異なる複雑さのクラスを意味する必要はなく、単により優れたスケーリングである可能性があります。 この質問は、量子推奨アルゴリズムの効率的な古典的シミュレーションの事例に触発されました。

1
このゲームはEXPSPACE完全ですか?
してみましょう一部のOracleへの質問をすることができます多項式時間決定論マシンである。最初はは空ですが、これは以下で説明するゲームの後で変更できます。ましょういくつかの文字列です。A A xMMMああAああAバツバツx 次のアリスとボブのゲームを考えてみましょう。最初、アリスとボブはそれぞれとドルを持っています。アリスはを望み、ボブはM A(x )= 0を望んでいます。m B M A(x )= 1メートルあメートルあm_AメートルBメートルBm_BMあ(x )= 1Mあ(バツ)=1M^A(x)=1Mあ(x )= 0Mあ(バツ)=0M^A(x)=0 ゲームのすべてのステップで、プレーヤーは 1つの文字列を追加できます。これには1ドルかかります。また、プレイヤーは自分のステップを逃す可能性があります。ああA プレーが終了するのは、両方のプレーヤーがすべてのお金を費やした場合、または一部のプレーヤーが負けの位置(現在の値で定義される)にあるときにステップを逃した場合です。Mあ(x )Mあ(バツ)M^A(x) 質問:与えられたこのゲームの勝者を定義する問題は、m BはM、x 、mあ、mBM、バツ、メートルあ、メートルBM, x, m_A, m_B EXPSPACE-完全なタスク? は(Aに属している場合は)多項式の長さの文字列のみを要求できるため、AliceまたはBobがAにさらに長い文字列を追加しても意味がないことに注意してください。したがって、この問題はEXPSPACEにあります。 MMMああAああA

1
比較の平均によるソート
比較の平均を使用する比較ベースのソートアルゴリズムはありますか?lg(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)\mathrm{lg}(n!)+o(n) 最悪の場合の比較アルゴリズムの存在は未解決の問題ですが、予想されるすべての入力の比較。有意、それがあることであるのみの平均を浪費、最適の比較要素ごとの比較。lg(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)\mathrm{lg}(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)\mathrm{lg}(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)\mathrm{lg}(n!)+o(n)o(n)o(n)o(n)o(1)o(1)o(1) 私はすでにそのようなアルゴリズムを持っているので、(Q / A形式を使用して)回答としてそれを含めていますが、他のアルゴリズムを含めて、そのようなアルゴリズムがすでに知られているかどうか、改善し、最悪のは追加の回答を歓迎しますケース。o(n)o(n)o(n)lg(n!)+o(n)lg(n!)+o(n)\mathrm{lg}(n!)+o(n) 以前の作業: マージソートは比較を使用します(最悪の場合でも)。 マージ挿入ソート(Ford–Johnsonソートとも呼ばれます)も比較を使用しますが、定数ははるかに小さくなります。比較ベースのソートの平均複雑度の向上(岩間和夫と照山純一による)—(1,2)挿入アルゴリズムは、以下の私の回答の一部に似ています。lg(n!)+Θ(n)lg(n!)+Θ(n)\mathrm{lg}(n!)+ Θ(n)lg(n!)+Θ(n)lg(n!)+Θ(n)\mathrm{lg}(n!)+ Θ(n)Θ(n)Θ(n)Θ(n)

2
グラフ問題の仮想的な複雑さに対する共通の洞察
グラフの問題の仮説的な難しさの 2つの例を見つけました。仮説的な硬さは、いくつかの予想に反論すると、それぞれのグラフの問題のNP完全性が示唆されることを意味します。たとえば、Barnetteの予想では、3つに接続されたすべての3次平面2部グラフはハミルトニアンであるとされています。フェダーとスービは、予想に反論することは、予想のクラスのグラフ上のハミルトニアンサイクル問題のNP完全性を意味することを証明しました。 Tutteの5フロー予想は、すべてのブリッジレスグラフにはどこにもゼロがない5フローがあると述べています。Kocholは、予想が偽である場合、3次グラフがどこにもゼロでない5フローを認めるかどうかを決定する問題はNP完全であることを示しました。 対応するグラフ問題の仮説NP完全性を説明する上記の推測に対する共通の洞察はありますか?上記の意味での架空の複雑さの他の例はありますか? PSこれは答えを得ることなくMathoverFlowに投稿されました。

1
スパース完全集合とP対L
マハニーの定理は、多項式時間の多元削減のもとでスパース完全集合がある場合、P = N Pであることを示しています。(「NPのスパースコンプリートセット:ベルマンとハートマニスの推測の解決」を参照)NPNPNPP=NPP=NPP = NP 他の複雑度クラスのスパース完全セットの存在の既知の結果はありますか?特に、ログスペース多元削減でスパース完全セットがある場合、それはP = Lを意味しますか?PPPP=LP=LP = L

2
文字列の均質化の複雑さ
動機:データのバージョン管理用のツールを開発しているときに、2つの整数のセットを "比較"するアルゴリズムを検討しました。この問題を、距離の編集、スワッピングによるグループ化、最小の共通文字列パーティションへの接続があると思われる次の非常に自然な問題に減らすことができました。 問題:文字列、つまり一連の文字が与えられ、最小のコストでそれを均質化することが目標です 。つまり、類似するすべての文字が互いに隣り合うように並べ替えられたシーケンスが必要です。 許可される唯一の操作は、類似した文字のサブシーケンスを取得し、そのサブシーケンスをどこにでも移動することです。これには1ユニットかかります。 この問題の複雑さを特徴付ける助けがあれば大歓迎です! 例: aabcdab:入力 bcd aa ab:最初のaaを「d」の直後の位置に移動した後 b bcdaaa:末尾のbを最初の位置に移動した後 結果の文字列は均一であるため、コストは2になります。 出力に関しては何の制約も受けないことに注意してください。均質である限り、特定の順序を保証する必要はありません。

1
XPの「一様多項式」サブクラスの名前は?
仮定いくつかのアルファベットに関してパラメータ化言語です。のスライスはであり、パラメーターを持つのインスタンスのセットです。複雑性クラス、パラメータ化言語含まようそれぞれについておそらく異なるアルゴリズム及び各行き多項式実行時間と、。各固定パラメータ扱いやすい言語である、及び言語であるLLLk個のL LのK = L ∩ { (X 、K )| X ∈ Σ * } LのK X P L L K ∈ Pのk個のK X P X PΣΣ\SigmakkkLLLLk= L ∩ { (X 、K )| X ∈ Σ∗}Lk=L∩{(x,k)∣x∈Σ∗}L_k = L \cap \{(x,k) \mid x \in \Sigma^{*}\}LLLkkkX PXP\mathsf{XP}LLLLk∈ PLk∈PL_k \in PkkkkkkX PXP\mathsf{XP}X PXP\mathsf{XP}ていないこと。これは、Downey&Fellows 2013テキストブックの命題27.1.1です。F …

1
有限幅のSATはログスペースで決定可能ですか?
Elberfeld、Jakoby、およびTantau 2010(ECCC TR10-062)は、Bodlaenderの定理のスペース効率の良いバージョンを証明しました。彼らは、ツリー幅が最大でグラフでは、幅ツリー分解が対数空間を使用して見つかることを示しました。空間境界の定数係数は依存します。(Bodlaenderの定理は、定数係数のに指数関数的に依存する線形時間制限を示します。)kkkkkkkkkkkk 句のセットの幅が狭いと、SATが簡単になります。具体的には、Fischer、Makowsky、およびRavve 2008は、区切られた発生率グラフのツリー幅のCNF式の充足可能性は、ツリー分解が与えられた場合、最大算術演算で決定できることを示しました。Bodlaenderの定理により、固定発生グラフのツリー分解の計算は線形時間で行うことができるため、変数低次多項式である時間内の有界ツリー幅の式に対してSATを決定できます。kkk2O (k )ん2O(k)ん2^{O(k)} nkkkんんn その場合、SATは、発生率グラフのツリー幅が制限されている式の場合、対数空間を使用して実際に決定可能であると期待できます。フィッシャーらを変更する方法は明らかではありません。SATをスペース効率の良いものに決定するためのアプローチ。アルゴリズムは、包含/除外を介して解の数の式を計算し、小さい式の解の数を再帰的に評価することによって機能します。制限付きツリー幅は役立ちますが、部分式は対数空間で計算するには大きすぎるようです。 これは私に尋ねるように導きます: 境界付きツリー幅式のSATはまたはにあることがわかっていますか?LL\mathsf{L}N LNL\mathsf{NL}

1
バイアスされたコインのBPPはいつ標準BPPと等しくなりますか?
確率的チューリングマシンが、確率(フリップは独立している)で表れる不当なコインにアクセスできるようにします。B P P pを、そのようなマシンが多項式時間で認識できる言語のクラスとして定義します。以下を証明するための標準的な演習です。pppB PPpBPPpBPP_p A)が有理またはB P P計算可能である場合、B P P p = B P Pです。(B P P計算可能という意味です:単項でnが供給されるランダム化された多項式アルゴリズムがあり、分母が2 nであり、pの2 − n − 1の範囲内にある2進有理数を返します。)pppB PPBPPBPPB PPp= B PPBPPp=BPPBPP_p=BPPB PPBPPBPPんnn2ん2n2^n2− n − 12−n−12^{-n-1}ppp B)一部の計算不可能な、クラスB P P pには決定不能な言語が含まれているため、B P Pよりも大きくなります。以下のような値Pがで稠密集合を形成(0 、1 )。pppBPPpBPPpBPP_pBPPBPPBPPppp(0,1)(0,1)(0,1) 私の質問は次のとおりです:その間に何が起こりますか?基準はありますか?特に:BPPp=BPPBPPp=BPPBPP_p=BPP 1)計算できない確率pは、B P P p = B P Pのように存在しますか?(それらはいくつかのより高いクラスで計算可能かもしれません)。BPPBPPBPPpppBPPp=BPPBPPp=BPPBPP_p=BPP 2)ですより広いB P Pすべてuncomputable用のp?(問題のパラメーターは、バイナリ展開に非常に長い0または1のシーケンスが含まれているパラメーターです。この場合、ランダムサンプリングによるビットの計算には非常に長い時間がかかり、計算不可能な時間でさえ、問題を多項式時間に再スケーリングすることはできません。困難は拡張の別のベースで克服できますが、特定のpはすべてのベースをだます場合があります)。BPPpBPPpBPP_pBPPBPPBPPpppppp


1
クリークのSATへの一般的な削減を改善しますか?
インスタンスをそれほど大きくせずに -CliqueをSAT に削減することに興味があります。kkk クリークはNPなので、対数空間を使用してSATに換算できます。簡単なGarey / Johnson教科書削減は、インスタンスを立方体サイズに爆破します。ただし、 -Cliqueはすべての固定 Pであるため、少なくとも固定に対して効率的な削減が「あるはず」です。k kkkkkkkkkk リダクションを作成する1つの方法は、SAT変数を特性ベクトルとして使用することです。変数がtrueに設定されている場合、関連する頂点がクリーク内にあることを示します。この削減は自然ですが、グラフがスパースの場合、2次サイズのSATインスタンスを作成します。スパースグラフの場合、隣接していない頂点のすべてのペアで、せいぜい1つの頂点がクリークにある可能性があることを強制するために、2次的に多くの句が必要です。 より上手にやってみましょう。O (n2)O(n2)O(n^2) Cook / Schnorr / Pippenger / Fischerの一般的な削減は、最初に言語を決定する多項式時間制限NDTMを取り、忘却型DTMによってNDTMをシミュレートし、回路によって忘却型DTMをシミュレートし、次に3によって回路をシミュレートします。 -SATインスタンス。これにより、NDTMタイムバウンドが場合、サイズ 3-SATインスタンスが作成されます。ログファクターは、忘却マシンによるシミュレーション時のオーバーヘッドのために避けられないようです。 -Cliqueの場合、があり、固定された準線形であるサイズの3-SATインスタンスが生成されるようです。t (n )k t (n )= O (n k )O (n k (log n + log k ))O (t (n )ログt (n ))O(t(n)log⁡t(n))O(t(n)\log t(n))t (n )t(n)t(n)kkkt (n )= O …

2
最適化は簡単だが評価が難しい
特定の候補解の品質を評価するよりも最適解を生成する方がはるかに簡単な最適化問題の既知の自然な例はありますか? 具体性のために、我々は、フォームの多項式時間解ける最適化問題を考慮することができる: "X与え、最小 "、ここでF :{ 0 、1 } * × { 0 、1 } * → Nたとえば、#P-hardです。そのような問題は明らかに存在します(たとえば、fが計算できない場合でも、すべてのx に対してf (x 、0 )= 0になる可能性があります)が、この現象を示す「自然な」問題を探しています。f(x 、y)f(バツ、y)f(x, y)f:{ 0 、1 }∗× { 0 、1 }∗→ Nf:{0、1}∗×{0、1}∗→Nf:\{0,1\}^*\times\{0,1\}^* \to \mathbb{N}f(x 、0 )= 0f(バツ、0)=0f(x, 0) = 0バツバツxfff

1
対称多項式の評価
ましょうである対称の多項式、すなわち、多項式のように、F (X )= F (σ (X ))のすべてのためのx ∈ K、N及びすべての順列σ ∈ S N。便宜上、計算モデルの問題に対処することを避けるために、Kは有限体であると想定できます。f:Kn→Kf:Kん→Kf:\mathbb{K}^n \to \mathbb{K}f(x)=f(σ(x))f(バツ)=f(σ(バツ))f(x)=f(\sigma(x))x∈Knバツ∈Kんx \in \mathbb{K}^nσ∈Snσ∈Sん\sigma \in S_nKK\mathbb{K} LET 計算の複雑示すFを、即ち、所与、そのアルゴリズムの複雑度Xを、戻りF (X )。我々は何とか特徴づけることができますC (Fを)の性質に基づいて、F?たとえば、C (f )がすべての対称多項式fの多項式(n単位)であることは保証されていますか?C(f)C(f)C(f)fffxバツxf(x)f(バツ)f(x)C(f)C(f)C(f)fffC(f)C(f)C(f)nんnfff 特殊なケースとして、(a)時間ポリ(n )でべき乗多項式を計算でき、(b)ニュートンの恒等式を使用して、時間ポリ(n )で基本対称多項式を計算できます。場合その結果、fはない変数が高い1(すなわち、場合より乗されていない単項式の加重和であり、Fは多重線形である)、次いで、fは、それが加重和として表すことができるので(多項式時間で計算することができます。基本対称多項式の)。たとえば、K = G F (poly(n)ポリ(ん)\text{poly}(n)poly(n)ポリ(ん)\text{poly}(n)fffffffff、すべての対称多項式を多項式時間で計算できます。これ以上言えることはありますか?K=GF(2)K=GF(2)\mathbb{K}=GF(2)

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.