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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準線形非決定性空間で既知のNP完全(またはNP中間)問題はありますか?
D S P A C E (n )に含まれていることがわかっているNP完全問題(、S U B S E T S U Mなど)があります。準線形空間についてはどうですか?SATSAT \mathsf{SAT} SUBSETSUMSUBSETSUM \mathsf{SUBSETSUM} DSPACE(n)DSPACE(n) \mathsf{DSPACE(n)} 準線形非決定性空間で既知のNP完全(またはNP中間)問題はありますか?

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ビクリクを数えるパラメータ化された複雑さ
前の質問「ビクリクを見つけるためのパラメタライズドアルゴリズム」では、頂点グラフで -biclique を見つけるための高速パラメタライズドアルゴリズムがあるかどうかを調べ、FPT wrt場合は開いていることを学びました。 -bicliques をカウントする場合も同じですか、またはこれが#W -hard wrt(または他の硬度の概念)であることがわかっていますか?k×kk×kk\times knnnkkkk×kk×kk\times kW\[1\]W\[1\]W\[1\]kkk 私はそのカウントを知っ誘発 -bicliquesは#です -hard、セクション4.5で誘発biclique見つけるための簡単な削減拡大セルジュGaspers'論文を。k×kk×kk\times kW\[1\]W\[1\]W\[1\]

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ニックのクラスの「正しい」均一性条件
DLOGTIMEはhttp://en.wikipedia.org/wiki/DLOGTIME で定義されていますhttp://en.wikipedia.org/wiki/L_%28complexity%29および定義されていはhttp://en.wikipedia.org/wiki/NC_%28complexity%29で定義されています NC NC nLL\operatorname{L} NCNC\operatorname{NC}NCんNCn\operatorname{NC}^n DLOGTIMEは、機能する可能性のある最小サイズのようです。 私は様々な場所で読んだ、すべての場所が私をしましたが、 均一条件の用途を述べて結果ことが判明 -均一。 任意の決定論的クラスが存在するようで知られている -uniform、及び 1...保持することが知られていますか? 2....L ⊆ NC2L⊆NC2\, \operatorname{L} \subseteq \operatorname{NC}^2 \,\,XLL\operatorname{L}バツXXL ⊆ NCL⊆NC\, \operatorname{L} \subseteq \operatorname{NC} \,NCバツXXNCNC\operatorname{NC}\;バツ⊂ LX⊂L\; X\subset \operatorname{L} \;\;バツ⊆ LX⊆L\; X\subseteq \operatorname{L} \;保持することがわかっており、保持することが不明ですか?バツ= LX=L\, X = \operatorname{L} \, (1、またははるかに少ない2は、均一性が正しい条件であることを意味するように思われます)LL\operatorname{L}

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レフリーとのコミュニケーションの複雑さ
2人のプレーヤーA(lice)とB(ob)とR(eferee)がいる複雑な通信のフレームワークを想定します。AとBは直接通信しません。通信の各ラウンドで、それぞれがメッセージ(、m B)をRに送信します。Rは2つの関数f A(m A、m B)およびf B(m A、m B)を計算し、結果を送信します彼らへ。機能は固定されています。プレイヤー間のコミュニケーションが制限されているという考えです。さらに、レフェリーはメッセージに対して何らかの処理を行う場合があります。mAmAm_AmBmBm_BfA(mA,mB)fA(mA,mB)f_A(m_A,m_B)fB(mA,mB)fB(mA,mB)f_B(m_A,m_B) 例: AとBは2つの(任意の大きな)数値をRに送信し、Rはどちらが大きいかをチェックしてプレーヤーに通知します。 このフレームワークでは、単一のラウンドを使用して次の関数を簡単に計算する単純なプロトコルを設計できます。AとBはとyをRに送信し、Rはそれらに回答を返し、回答を出力します。xxxyyy f(x,y)={01x≤yowf(x,y)={0x≤y1owf(x,y)= \begin{cases}0 & x\leq y\\ 1 & ow \end{cases} 私たちが計算している関数はレフリーの関数と同じなので、明らかにこれは興味深いケースではありません。我々は、固定された線形不等式有する場合より興味深い場合がある変数の値がプレーヤーの間で分配される(Aが有する→ XとBが持つ→ Yを)。タスクは、不平等が正しいかどうかを決定することです。この場合のプロトコルは、プレーヤーが自分の部分を計算してからレフリーに送信するというものです。a⃗ ⋅x⃗ ≤b⃗ ⋅y⃗ a→⋅x→≤b→⋅y→\vec{a} \cdot \vec{x} \leq \vec{b} \cdot \vec{y}x⃗ x→\vec{x}y⃗ y→\vec{y} 質問: この種のコミュニケーションの複雑さは調査されましたか?はいの場合、どこでこれについてもっと知ることができますか? 注1:49ページで、KushilevitzとNisanはレフェリーを含むフレームワークについて言及していますが、私が求めているものとは非常に異なっているようです。 注2:Rをレフリーと呼ぶことが正しいかどうかはわかりません。より良い提案がある場合はコメントしてください。

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Max-Cut APXは三角形のないグラフで完全ですか?
で最大カット問題、一方がSとSの補体間のエッジの数ができるだけ大きくなるように、所定の単純な無向グラフの頂点の部分集合Sを求めます。 Max-Cutは有界次数グラフ[PY91]ではAPX完全であり、実際には3次グラフ(すなわち、次数3のグラフ)[AK00]ではAPX完全です。 Max-Cutは、最大3つの三角形のないグラフでNP完全です[LY80](三角形のないことは、入力グラフに、サブグラフとして3つの頂点の完全なグラフであるK_3が含まれないことを意味します)。 質問: Max-Cut APXは三角形のないグラフで完全ですか?(注:任意の角度が許可されています) ありがとうございました。 更新:答えは見つかりましたが、もしあれば、この結果のリファレンスに興味があります。 参照: [AK00] P. AlimontiおよびV. Kann:3次グラフの一部のAPX完全性の結果。理論。計算。サイエンス。237(1-2):123-134、2000。doi:10.1016 / S0304-3975(98)00158-3 [LY80] JMルイスとM.ヤナカキス:遺伝的特性のノード削除問題はNP完全です。J. Comput。システム。サイエンス。20(2):219-230、1980。doi:10.1016 / 0022-0000(80)90060-4 [PY91] CH PapadimitriouおよびM. Yannakakis:最適化、近似、および複雑性のクラス、J。Comput。System Sci。、43(3):425-440、1991。doi:10.1016 / 0022-0000(91)90023-X

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最もスパースなカットがNP困難であることの証明
最もまばらなカット問題について私が読んだところ、問題はNPハードであることがわかっているということだけが書かれ​​ています。これの証拠はどこにありますか?既知のどのNPハード問題がスパースカット問題に還元されますか? Vaziraniの本-Leighton Raoアルゴリズムを提示する近似アルゴリズム、または多くのNP完全な問題をまとめた本 "Computers and Intractability"には、証拠が見つかりませんでした。グーグルで検索して(明らかな検索文字列で)それを見つけることができませんでした。Chawlaらによる論文が1つあります。これは、KhotのUGC予想を想定し、最もスパースなカットに近いことの硬さを証明しています。私は、どんな推測も想定しない証拠を見たいと思っていました。 証明は、既知のNPハード問題をスパースカットに削減するだけです。 ありがとうございました、 アルピタコーワー。

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セットカバーの近似性:m = poly(n)と仮定できますか?
特定の問題は、セットカバーからの削減では近似できないことを示すようにしています。私の縮小は、サイズnnnおよびmmmセットの基本セットを持つインスタンスを、特定のパラメーターrrrがサイズである問題のインスタンスに変換しますO(n+m)O(n+m)O(n+m)。次に、カバーサイズがsであるセットカバーのインスタンスが、最適解のサイズが2s2s2s(またはこのようなもの)である私の問題のインスタンスに対応すること、およびその逆を示すことができます。私はRaz-Safraを呼び出して、私の問題はある定数cに対して因数まで近似できないと結論付けたいと思いますclogrclog⁡rc \log{r}ccc。これは、mmmが固定多項式によって制限されていると仮定できれば、うまく機能しnんnます。これを仮定することがコーシャかどうか誰かが知っていますか?これは、セットカバーの標準NP硬さ証明で使用されるインスタンスのファミリーに確かに当てはまりますが、RazとSafraによって採用されたPCP削減の種類がこれに該当するかどうかはわかりません。


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行列式からのおよび行列の永続性
LETであるまたはエントリを有する行列。誰かが私になるような行列提供できますか?\ operatorname {per}(A)= \ det(B)であることがわかっている最小の明示的なBは何ですか?明示的な例でこれに関する参照はありますか?AAA3×33×33 \times 34×44×44 \times 4aijaija_{ij}BBBper(A)=det(B)per⁡(A)=det(B)\operatorname{per}(A) = \det(B)BBBper(A)=det(B)per⁡(A)=det(B)\operatorname{per}(A) = \det(B) いくつかの制限は、次の場合です。 ケース(1)Bの(1)(1)(1)エントリとして許可されるのは線形汎関数のみです。BBB ケース(2)(2)(2)各項が最大でO(log(n))O(log(n))O(log(n))次数(次数は変数の次数の合計)であるnnn、非線形汎関数が許可されます。ここで、nは関連する行列のサイズです。私たちの場合、最大222です。

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セットのメンバーシップのテストがNP完全であることがわかっている場合、セットのカーディナリティーをバインドできますか?
個の頂点を持つユニットディスクグラフのカーディナリティに制限を設けたいのですが。グラフがこのセットのメンバーであるかどうかを確認することはNP困難であることが知られています。これは、P NPを想定して、カーディナリティの下限につながりますか?NNN≠≠\neq たとえば、個の頂点を持つすべてのグラフに順序があるとします。NP硬度は、カーディナリティがを超えていることを意味します。それ以外の場合は、セットをバイナリ検索して多項式時間のメンバーシップをテストできますか?これは、なんとかしてセットをメモリに格納したことを前提としています...これは許可されますか?NNN2N2N2^N 定義:グラフは、各頂点を平面内の単位ディスクに関連付けることができ、頂点がそれらのディスクが交差するたびに接続される場合、単位ディスクグラフです。 以下は、ユニットディスクグラフのメンバーシップテストのNP硬度に関するリファレンスです。http: //disco.ethz.ch/members/pascal/refs/pos_1998_breu.pdf

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NPとEXPTIMEに関する資料
それが重要なポイントではないにせよ、私はこの質問に関する文献を見ることはありません。相対化の結果はありますか? NPマシンのすべての可能なパスを探索することによって非決定論的な時間階層定理を適応させることによって厳密な包含を証明することは非常に簡単ではないでしょうか?

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非決定論的ツリーウォーキングオートマトンは、決定論的ツリーオートマトンよりも強力ですか?
更新:この問題は最近調査され、解決されたようです。次のWikiの記事を参照してください:http : //en.wikipedia.org/wiki/Tree_walking_automaton また、この調査:http : //www.mimuw.edu.pl/~bojan /papers/twasurvey.pdf 通常の単語のセット{0,1} *の代わりに、単語が線形ではなく、ツリー構造で与えられていると仮定します。私たちのマシンが「迷子になる」のを防ぐために、私たちの言葉をバイナリの埋め込まれた樹枝状のセットとして定義します。(したがって、すべての単語はツリーであり、すべてのエッジは次数2のルートから離れる方向に向けられ、他のすべての非リーフ頂点は次数3になり、すべてのエッジは左または右にラベル付けされ、同じ頂点には異なるラベルがあります。)言語はそのようなツリーのセットです。(頂点にゼロと1を書き込む必要はないことに注意してください。ローカルでツリーを変更することでシミュレートできるためです。)マシンが「ツリーを読み取る」とき、マシンはルートから始まり、与えられた頂点はルートであり、 このモデルでは、非決定性有限状態オートマトンで認識できる言語は、決定性有限状態オートマトンでも認識できるというのは本当ですか? テープが通常のリニアテープである場合は、これが当てはまることに注意してください。これは、任意の2-NFAが2-DFAでシミュレーションできるためです(DFAでも)。私はすでに問題の特殊なインスタンス尋ねここで解決したクリストファーを。動機はこれを解決することです。

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効率的なクエリのためのデータベースクエリ言語
リレーショナルデータベースの一般的なクエリ言語では、回答に多くのリソースを必要とするクエリを作成できるようです。実際には、データベース管理者は、クエリごとのメモリの量を制限し、データベースに速度低下がある場合は長時間実行されているクエリをチェックすることでこれを管理します。これはその場限りのようですが、これに対するTCSソリューションはありますか? 効率的なクエリのみを実装できるクエリ言語はありますか? そのような言語がない場合、これには理論的な理由がありますか? このようなことが存在するか、少なくとも理にかなっていると私が予想するいくつかの理由: 効率的な計算のみを実装するように特別に設計されたプログラミング言語があります(通常、型システムに制限的なロジックがあることにより) 一般的なクエリ言語(SQLなど)は既にロジックに触発されているため、データベースユーザーがより制限的なロジックを検討することは一見のようではありません。 悪意のないデータベースユーザーは、迅速に実行されるクエリの準備を既に試みているため、これらのより制限的なクエリ言語は悪意のあるユーザーのみを妨害すると期待する必要があります。 この質問は、前の2つの質問の交差点に触発されています。 効率的な計算のためのプログラミング言語 答えの発見の理論的な指数関数的複雑さ(クエリのサイズ)を考えると、なぜリレーショナルデータベースがまったく機能しないのですか?

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平滑化分析:問題に疑似多項式の複雑性がある場合、それは平滑化Pにありますか?
私はSmoothed Analysisでの異常な爆発に魅了され、Smoothed Analysis of Integer Programmingの主張に衝撃を受けました。これは、整数線形計画法が多項式有界の場合、平滑化Pであると述べています。これは、整数計画法が疑似多項式であるという事実によって本質的に真実でした! したがって、問題は次のとおりです。 これは普遍的に他の問題に引き継がれますか?特に制約は何ですか?

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不均一な敵対均一な敵
この質問は暗号化のコンテキストで発生しましたが、ここでは複雑さの理論の観点から説明します。この質問は、NPの問題に関連していますが、Oracle AccessによるAverage-P / polyおよびBeating Nonuniformityには関連していません。 非公式声明:非一様敵対者(つまり、回路のポリサイズファミリ)が暗号スキームを破るのに成功するのに、一様敵対者(つまり、確率的ポリタイムチューリングマシン)が成功しないのはいつですか? 複雑さの理論的記述:これは上記の非公式の記述とまったく同じではありませんが、私は実際にこのバージョンに興味があります。 どのような天然の問題はにある?(N P ∩ P / P O LのY)- V G P(NP∩P/poly)−あvgP(\mathsf{NP} \cap \mathsf{P/poly}) - \mathsf{AvgP} 言い換えれば、ポリサイズの回路ファミリーによって、平均的なハード問題を解決できるのでしょうか。N PNP\mathsf{NP} 解決されたという単語は、最悪のケースまたは平均的なケースとして解釈できます(後者が推奨されます)。 自然な問題を簡単に見つけることができない場合は、人為的な問題も許容されます。

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