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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アルゴリズムの複雑さの隠された定数
多くの問題で、漸近的な複雑性が最も高いアルゴリズムには、大きなO表記法によって隠されている非常に大きな定数係数があります。これは、行列乗算、整数乗算(具体的には、Harveyおよびvan der Hoevenの最近のO(n log n)整数乗算アルゴリズム)、低深度ソートネットワーク、およびグラフマイナーの検出で発生し、いくつかを作成します。このようなアルゴリズムは、銀河アルゴリズムと呼ばれることもあります。 一般的なソートや整数加算などの他のアルゴリズムの場合、アルゴリズムは最適な漸近的な複雑さと小さな定数係数で知られていることに注意してください。 前者のアルゴリズムを後者のアルゴリズムから分離するために、理論的な観点からどのような研究が行われましたか? 計算の異なるモデル間の違いを隠すために、隠された定数がしばしば省略されることを知っています。ただし、多種多様なモデルの下では、これらの銀河アルゴリズムは、たとえば10億サイズの入力に対して漸近的に悪いアルゴリズムよりも遅くなると確信しています。場合によっては、区別が微妙ではありません。厳密にされていますか? たとえば、非常に単純なISAを備えたフォンノイマンマシンなどの非常に単純な計算モデルを考案し、アルゴリズムを実装して、実行時間を明示的な定数で制限することができます。これはさまざまなアルゴリズムで行われましたか?

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実際にブートストラップするブートストラップ結果
TCSには、通常、ブートストラップ結果と呼ばれる種類の結果があります。一般的には、 命題あAAが成立する場合、命題あ』A′A'が成立します。 ここで、あAAとあ』A′A'は似ている命題であり、あAAはあ』A′A'ように「より弱い」ように見えます。これが、このタイプの結果に名前を付ける理由です。具体的な例をいくつか挙げましょう。 定理。 [陳とSTOC'19、教える]問題の修正Π∈{BFE,WS5,W5STCONN}Π∈{BFE,WS5,W5STCONN}\Pi \in \{\mathsf{BFE,W_{S_5},W5STCONN}\} 。毎仮定するc>1c>1c>1無限に多く存在d∈Nd∈Nd\in \mathbb{N}ように、TC0TC0\mathcal{TC}^0深さの回路ddd超える必要n1+c−dn1+c−dn^{1+c^{-d}}ワイヤが問題解決するΠΠ\Pi。次に、任意のd0,k∈Nd0,k∈Nd_0,k \in \mathbb{N}ΠΠ\PiTC0TC0\mathcal{TC}^0d0d0d_0nknkn^kTC0⊊NC1TC0⊊NC1\mathcal{TC}^0 \subsetneq \mathcal{NC}^1 定理。 [Gupta et al。、FOCS'13]パーマネントの計算に、特性上で、より大きいサイズの深さ算術回路が必要であるとします。次に、パーマネントを計算するには、超多項式サイズの算術回路が必要です。そのため、Valiantの推測が成立します。333nΩ(n√)nΩ(n)n^{\Omega(\sqrt{n})}000 さて、より有名だがそれほど適切ではない例は、きめ細かい複雑さから来ています: 定理。 [Backurs and Indyk、STOC'15](RAMモデルで)時間でEDIT DISTANCEを計算できれば、現在存在するSATソルバーよりも速くSATソルバーを取得できます。O(n2−ϵ)O(n2−ϵ)O(n^{2-\epsilon}) 更新。(2019年7月10日)編集距離の例は少しわかりにくいかもしれません。「標準」の例については、ライアンの回答を参照してください。 ご想像のとおり、(私の知る限り)このタイプのすべての結果は、反対色を取ることによって証明されます(編集距離1で反対色を取っています)。したがって、ある意味これらはすべてアルゴリズムによる結果です。 通常、ブートストラップの結果を理解するには2つの方法があります。1.を証明したい場合は、を証明し、その結果を適用するだけです。2.証明あるため難しいかもしれ先験的には、我々が考える証明困難を。AAAA′A′A'AAAA 'A′A′A' 問題は、結局のところ、ブートストラップ結果の積極的な使用が存在しない場合、1つ(正確にはI)はほとんど楽観的ではなく、最初に理解する可能性があるということです。だから私の質問は が証明されているブートストラップ結果を知っていますか?AAA

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停止問題の決定不能性に基づくゲーデルの最初の不完全性定理の証明のリファレンスは何ですか?
ゲーデルの最初の不完全性定理の弱い形式、ゲーデルの方法では長く、複雑で、どこか直感に反する直接証明は、停止問題の決定不能性に基づく単純で直感的な証明を持っています -たとえば、https:/を参照してください/en.wikipedia.org/wiki/Halting_problem#Sketch_of_proof この証明を最初に提案したのは誰で、どの記事または本で最初に公開されたのですか?

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最もよく知られている漸近的PCPサイズ/ 3-SAT
確率的にチェック可能な証明のサイズの最もよく知られている漸近上限は何ですか?理想的には、この幅広い質問に対する現代的な調査を探していますが、ない場合は、3-SATの近似性に特に興味があります。 7/8 +ε-3-SATを3-SATとすると、句の7/8 +εの割合が満たされる場合、インスタンスは満たされることが保証されます。nnn句を含む3-SATの7/8 +ε-3-SATへの最もよく知られている削減は何ですか?たとえば、O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n \log n)句を使用した削減はありますか?(O(n)O(n)O(n)句は未解決の問題です。)均一な準線形サイズNCの削減?依存は何であるεεεときを含め、ε→0ε→0ε→0?既知の線形サイズはありますか(εに依存)εεε)(1-ε)-3-SATから7/8 +ε-3-SATへの削減。そうでない場合、(1-ε)-3-SATのより良い境界はありますか?部分的な答えでも面白いでしょう。 また、質問が広すぎるかもしれませんが、ここでのもう1つの重要な問題は、長いコードなどの手法のために一般に実行不可能なほど大きい、一定の要因であることを述べておかなければなりません。

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ニューラルネットワークを使用してアルゴリズムを考案できますか?
ボードゲームでニューラルネットワークがどんどん成功した後、私たちが設定する次の目標は、Starcraftで人間を倒すことよりも役立つものになり得ると感じています。より正確には、私はかどうか疑問に思いました ニューラルネットワークをトレーニングして、古典的なアルゴリズムの問​​題を解決できますか? ここでは、たとえば、ネットワークが重み付きエッジと2つの頂点と指定された入力グラフを取得し、最短のパスをできるだけ早く見つけるように求めたことを意味します。次に、ニューラルネットワークがダイクストラまたは類似のものを使用するようにそれ自体を発見し、トレーニングすることになると思います。s t s tGGGssstttststst 一方では、ニューラルネットワークの計算能力がTC0TC0TC^0であることを知ってい。一方、これが私の質問に必ずしも関連しているのかどうかはわかりません。それでも、ほとんどの問題について、解決できるかどうかはわかりません。ニューラルネットワークがそれ自体をトレーニングできるかどうかを確認することは、高速なアルゴリズムがあるかどうかに関係なく、優れた指標になる可能性があります。たとえば、ニューラルネットワークがSATを高速に解決するように自分自身をトレーニングできない場合、(さらに)可能性が高くなり。ニューラルネットワークはグラフィソモルフィズムやFACTORIZATIONで何をするのだろう。TC0TC0TC^0NP⊄TC0NP⊄TC0NP\not\subset TC^0 もちろん、アルゴリズムの抽出はまったく別の問題です。専門家はそれを行う方法を知っていると思いますが、それを議論することはこの質問のトピックではありません。 2日後に追加:回答を確認した後、否定で回答する場合は、私が知りたいことを明記します。 チェスをプレイするのがダイクストラやグラフ同型写像よりも簡単なのはなぜですか?



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準多項式時間であるが、いないで(多分)で計算問題がある
準多項式時間、または略してQPは、確定的チューリングマシンの複雑度クラスです。正確な定義は次のとおりです。https://complexityzoo.uwaterloo.ca/Complexity_Zoo:Q#qp 一方、βPは限定された非決定性の複雑なクラスです。正確な定義は次のとおりです。https://complexityzoo.uwaterloo.ca/Complexity_Zoo:B#betap βPのどのマシンもQPのマシン、つまりβP QP でシミュレートできることは容易に理解できます。⊆⊆\subseteq しかし、問題がβPにないことの正確な証拠がなくても、QPにはあるがβPにはない問題の例はありますか?

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2つの単語に言語のインターリーブがあるかどうかを確認する複雑さ
あるアルファベットAの固定言語について、L -INTERLEAVINGと呼ぶ次の問題を考えてみましょう。LLLああALLL 入力:二つの単語U 、V ∈ A∗あなた、v∈あ∗u, v \in A^* 出力:そこに存在するかどうかをインターリーブのとVであるLが。あなたあなたuvvvLLL ここで、インターリーブ二つの単語のは、およびVは、単語であるWの文字取ることによって直感的に得ることができ、U及びVをその相対的な順序を維持したまま。形式的には、wはuとvのインターリーブであり、1つはuに等しく、もう1つはvに等しい2つの互いに素なサブシーケンスに分割できます。たとえば、「bheleloll」は「hello」と「bell」のインターリーブです。あなたあなたuvvvwwwあなたあなたuvvvwwwあなたあなたuvvvあなたあなたuvvv 言語Lに応じて、 -INTERLEAVING問題の複雑さはどのくらいですか?LLLLLL特に: が規則的である場合、クラスNLにあることを示す2つの文字列の動的アルゴリズムで問題を解決できます。一部の通常の言語ではNLハードですか?ただし、一部の通常の言語では、問題は明らかにL(確定的ログスペース)にあります。問題がLにある言語の特徴はありますか?LLL が正則でない場合でも、Lが多項式のオンラインの確定的空間複雑性を持っている場合、問題はNLのままです(この概念についてはここを参照、または私の以前の質問を参照)。ただし、これは、たとえばすべての文脈自由言語を網羅しているわけではありません。それでも、他のいくつか(たとえば、回文)はNLであると示すこともできます(たとえば、動的アルゴリズムを最初と最後から同時に実行することによって)。Lインターリーブの問題がNP困難である文脈自由言語はありますか?LLLLLLLLL

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ほとんどのサイズの最小のDFAの数?
してみましょうサイズのアルファベットも、及びそのサイズはせいぜいによって制限され、最小のDFA考える。そのような最小のDFAの数を示すとしましょう。2 m個のF (M )ΣΣ\Sigma222メートルmmf(m )f(m)f(m) 閉形式の式を見つけることができますか?f(m )f(m)f(m) の場合、サイズが最大で DFAの遷移関数はグラフであることを考慮してください。ノードの次数はで囲まれているため、各ノードには、アークのペアの可能性があります(コメントで提案されています)。このグラフであり、最大であるの初期状態の可能な選択肢と高々最終状態の集合の可能な選択肢を。したがって、最大でのサイズのDFAの最大数はです。、M 2 、M 2、M 2 、M、M F (M )≤ M 2 M ⋅ M ⋅ 2 、M = 2 M ⋅ M 2 、M + 1| Σ | =2|Σ|=2|\Sigma|=2メートルmm222メートル2m2m^2メートルmm2メートル2m2^mメートルmmf(M )≤ M2 メートル⋅ M ⋅ 2メートル= 2メートル⋅ メートル2 m個+ 1f(m)≤m2m⋅m⋅2m=2m⋅m2m+1f(m) \leq m^{2m}\cdot m\cdot2^m …

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決定論的計算の二次非決定性高速化はもっともらしいですか?
これは、確定的計算の非確定的高速化のフォローアップ です。 非決定性(またはより一般的には交替)が、決定論的計算の一般的な2次の高速化を可能にすることはもっともらしいですか?またはのようなもののための任意の公知の信じ難い結果が存在する ?DTime(n2)⊆NTime(n)DTime(n2)⊆NTime(n)\mathsf{DTime}(n^2) \subseteq \mathsf{NTime}(n)

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1対3のSATは、すべての変数がポジティブにもネガティブにも発生しても、NPハードのままですか?
標準的な問題1-in-3 SAT(またはXSATまたはX3SAT)は、次のとおりです。 インスタンス:正確に3つのリテラルを含むすべての句を含むCNF式 質問:句ごとに正確に1つのリテラルが満たされている満足のいく割り当て設定がありますか? 問題はNP完全であり、変数が否定されない場合でも困難なままです。各変数が少なくとも1回は正に、少なくとも1回は負に発生する必要がある場合、この問題が簡単になるのか、それとも難しいままになるのかと思います。 1型3 SATハード置き換え句であることを示す3SATからの通常の還元句によって(¬ X ∨ A ∨ B )、(Y ∨ B ∨ C )、(¬ Z ∨ C ∨ D )ここで、B 、C 、D(X ∨ Y∨ Z)(x∨y∨z)(x\lor y \lor z)(¬ X ∨ A ∨ B )(¬x∨a∨b)(\lnot x \lor a \lor b)(y∨ B ∨ C )(y∨b∨c)(y\lor b\lor c)(¬ Z∨ …


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