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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興味深いSUBSET-SUM問題
IはSUBSETSUM問題の以下の変異体を知っている:(。。らでElberfeld 2010)、NP完全S U B S E T S U Mを、およびNEXP-complete S U C C I N C T - S U B S E T S U M(リンク)。UNARY-SUBSETSUM∈LUNARY-SUBSETSUM∈L \mathtt{UNARY\mbox{-}SUBSETSUM} \in \mathsf{L} SUBSETSUMSUBSETSUM \mathtt{SUBSETSUM} SUCCINCT-SUBSETSUMSUCCINCT-SUBSETSUM \mathtt{SUCCINCT\mbox{-}SUBSETSUM} 最近、私はまたに走っ -complete G E N E R A L I Z E D - S …

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テンソルランクはVNPにありますか?
3次元テンソルのテンソルランクがVNP(非決定論的バリアントクラス)にあるかどうかはわかりますか?はいの場合、高次元テンソルランクについて何がわかっていますか? 実際、私はもっと単純な問題に興味があります。私は1つのクラスの非ゼロ多項式を構築することができるかどうかを知りたいに、VNPのどの嘘そのような変数のテンソル階数なら未満N ^ {1.9} 。簡単にするために、\ mathbb {C}で作業していると仮定します。fnfnf_nf i(T )= 0 T n 1.9 Cn3n3n^3fi(T)=0fi(T)=0f_i(T)=0TTTn1.9n1.9n^{1.9}CC\mathbb{C} 高ランクのTに対してfi(T)=0fi(T)=0f_i(T)=0であれば、すべての小さなランクテンソルに対して必要なのはf_i(T)= 0だけでよいことです。TTTfi(T)=0fi(T)=0f_i(T)=0

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グラフアルゴリズムの実行時間の下限
RAM / PRAM /計算モデルのグラフアルゴリズムの実行時間には、重要な下限がありますか?ここではNP硬度の結果を探していません。 以下は私が見つけた結果です[参考文献L92を参照]: nサイクルの3色分けには、時間必要です。Ω(log∗n)Ω(log∗⁡n)\Omega(\log^*{n}) 最短パス(負の重みあり/なし)、Mincut、st最大フロー、最大(カーディナリティ/加重)マッチングなどの問題の下限を取得する方向に進行/作業があるかどうか知りたいと思いました。これに関連する参照は非常に高く評価され、役に立ちます。 参照 [ L92 ] N. Linial、分散グラフアルゴリズムの局所性、SIAM Journal on Computing、1992、21(1)、pp。193-201 編集:コメントでロビンコタリによって示唆されたように、私は質問をより直接に向けています。

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ホールの定理のバランスのとれた一般化
ましょ及びセットすること、及びのパーティションである。私は分布が存在することを証明したい上その周縁にわたって均一である、そして上に分布するようにによって誘導される、大きなエントロピーを(有します後者の分布は、各下のの要素の総確率質量を割り当てることによって定義されます。次の条件を使用できます。Y B X × Y D X × Y X B D B ∈ B B DバツXXYYYBB\mathcal{B}バツ× YX×YX \times YDD\mathcal{D}バツ× YX×YX \times YバツXXBB\mathcal{B}DD\mathcal{D}B ∈ BB∈BB∈\mathcal{B}BBBDD\mathcal{D} とを辺とする2部グラフを考えます各には、エッジがあります(複数のエッジが可能)。次に、少なくとものサイズののすべてのセット 少なくとも持っていGの隣人X B(X 、Y )∈ B (X 、B )G xは3GGGバツXXBB\mathcal{B}(x 、y)∈ B(x,y)∈B(x,y) \in B(x 、B )(x,B)(x,B)GGGバツxx134| バツ|34|X|\frac{3}{4}|X|1100| B |1100|B|\frac{1}{100}|B| 誰かが私に関連する定理を紹介してくれるとありがたいです。この質問は、ある意味でホールの定理の一般化と見なすことができます。ここで、上記の条件は緩和ホールの条件であり、完全な一致を得る代わりに、対応するサブグラフがほぼ規則的なエッジのセットを取得します。 背景:この質問の動機は、コミュニケーションの複雑さにあります。通信の複雑さの設定では、2人のプレーヤー、AliceとBobがそれぞれ入力とyを取得し、いくつかの関数f (x 、y )を計算するために相互作用します。ここで、各セットB ∈ …

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NCで最も難しい最適化問題
最適化問題を学習するとき、通常、線形計画法(またはより一般的には、凸最適化)を最も単純な例として検討します。それは多項式時間で解けるし、アルゴリズムを理解するのは比較的簡単です。ただし、LPの決定バージョンは完全です。これは、多項式時間で解決できる最も難しい問題の1つであることを示唆しています。PP\mathsf{P} という仮定の下で。\ mathsf {NC}の決定問題での「最も難しい」自然な最適化問題は何ですか?N CN C ≠ PNC≠P\mathsf{NC} \neq \mathsf{P}N CNC\mathsf{NC} これが曖昧すぎる場合は、制限に制限できます。制限されたプログラムに関連する決定問題をで解決できるようにするために、線形計画(またはより一般的には、凸計画)に必要がある制限の最小セットは何ですか?N CNC\mathsf{NC} 動機 多くの場合、これは怠惰な好奇心です。ただし、それはCosma Shaliziの「ソビエト連邦では、最適化問題が解決する」によってもたらされました。特に、LPが一元化された経済を得るために解決するのが難しすぎる場合(つまり、最適化が要求する量が多すぎる場合)、分散システムは何らかの並列処理よりも何らかの並列処理を実行する必要があります(私にとって) :)。N CPP\mathsf{P}N CNC\mathsf{NC}

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k比較を使用したソートの漸近的な複雑さ
2要素比較を使用したソートは、漸近的な最悪の場合の複雑さ少なくとも、mergesort、heapsort、バイナリ挿入、ford-によって到達)を持ち、最適です。nlog2(n)nlog2⁡(n)n \log_2(n) k個の要素をビルディングブロックとしてソートする比較を使用してソートする場合、情報理論的な下限はです。k-ary挿入でに簡単に到達できます。nlogk!(n)nlogk!⁡(n)n \log_{k!}(n)nlogk(n)nlogk⁡(n)n \log_k(n) 質問:と間の最適な複雑度はどこにありますか?nlogk(n)nlogk⁡(n)n \log_k(n)nlogk!(n)nlogk!⁡(n)n \log_{k!}(n) 適切な参照もいただければ幸いです。 編集:それは明確ではなかったので: Iはで複雑について興味がで、。それの漸近挙動有すると、およびI精度を高めたい。nnnk=O(1)k=O(1)k=O(1)αnlog2(n)αnlog2⁡(n)\alpha n\log_2(n)α∈[1log2(k),1log2(k!)]α∈[1log2⁡(k),1log2⁡(k!)]\alpha \in [\frac{1}{\log_2(k)},\frac{1}{\log_2(k!)}]αα\alpha

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特性が良好であるが、れることがわかっていないグラフの問題
決定問題は、それが内にある場合、優れた特性を備えています。多くの自然なグラフの問題には、優れた特性があります。たとえば、Kuratuwskiの定理は、平面グラフの優れた特徴付けを提供します。Konigの定理は、2部グラフの特性をよく示しています。Tutteの定理は、完全に一致するグラフを適切に特性化します。オイラーの定理は、オイラーグラフの特性をよく示します。これらすべての認識問題には、多項式時間アルゴリズムがあります。NP∩ C O NPNP∩coNPNP \cap coNP 特性が良好であるが、することが知られていない自然なグラフの問題はありますか?そのような問題の調査へのポインタがいただければ幸いです。PPP

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(0,1)-ベクトルXOR問題
これは、よく言われなかった私の最近の別の質問[1]の書き直しです(これは、半ば明らかな単純化であり、計器でした)が、その中心にはまだ重要な問題があると思います。文献では同様の問題がありましたが、特にこの問題はありません。 それが私にとって最も簡単なので、ビットベクトルの観点からそれを書きます。 サイズ、のビットベクトルのセットがあるとします。ビット単位のXOR演算を検討してください。ターゲットベクトル与えられます。セットのビットごとのXORがターゲットベクトルと等しくなるようなベクトルのサブセットを見つけます。サブセットを見つけるための効率的な(または理想的には最適な)アルゴリズムとは何ですか?nnnv1,v2,v3,...,vnv1,v2,v3,...,vnv_1, v_2, v_3, ... , v_nv0v0v_0 総当たりアルゴリズムは、サイズパワーセットを列挙し、最初に見つかったサブセットをリストします。(わずかに?)より効率的には、ターゲットの1の位置を調べ、ターゲットの1の位置に1のベクトルが少なくとも1つないサブセットを除外します。2n2n2^n サブセットは存在する場合と存在しない場合があります。一意である場合とそうでない場合があります。 密接に関連する質問:(1)最小のサブセットを見つける、(2)そのようなサブセットが存在するかどうかに応じて出力T / F。 これらの問題の1つはNP完全であるという疑いがあります。 参照、洞察などを探す。「ハード」な入力と「イージー」な入力があるかどうかを知ることは興味深いでしょう。 私が他の質問で書いたように、これはNP完全であることが知られているサブセット合計問題(たとえば、garey&johnson refを参照)と密接に関連しているようですが、ベクトルビット単位のXORを計算する方が簡単であるため、複雑さが「少し」少ないようです2進和よりも大きい(和は2進数字を持つことができる)。 この問題は、bin fuの最近の質問[2]とも密接に関連しているようです。 [1] /cstheory/10341/building-0-1-vectors-out-of-xors [2] アルゴリズムベクトル問題

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直径制約付き最小スパングラフ
直径が制約されたMSTの考え方は、すべての頂点を接続し、互いに一定の距離内に保つことです。しかし、私が見たすべての論文は、サイクルを許可すると直径を小さくするのに役立つ場合に、ツリーを作成するという要件を維持しています。これを探求する論文を誰か知っていますか?(検索するのは難しいです。) たとえば、平面上の円に配置された頂点を持つ完全なグラフを考えます(エッジの重み=ユークリッド距離)。MST(プリムなど)は円に追従するため、グラフの直径はほぼ円の円周になります。最終エッジを接続できるようにすることで、総重量を大幅に増やすことなく、直径を半分にすることができます。

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負の結果を使用して計算可能性理論で正の結果を証明する
暗号化の多くの結果は、複雑性理論の不可能性の結果/推測に依存しています。たとえば、RSAを使用した公開キー暗号化は、因数分解(およびモジュラールート検索の問題)の実行不可能性に関する推測のために可能であると考えられています。 私の質問は: 計算可能性理論でも同様の結果が得られますか?否定的な不可能性の結果を使用した興味深い肯定的な構造はありますか? たとえば、停止問題の決定不能性により、停止問題が決定可能である場合には実行できないタスクを実行できるようになりますか?

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条件付きの結果は、パーマネントの上限/下限を改善することが難しいことを意味します
してみましょう与えられた正方行列とすること。となる ように 2次の下限を打つことが難しいという証拠はありますか?AAABBBdet(B)=per(A)det(B)=per(A)\text{det}(B) = \text{per}(A) 下限を証明することが難しいことを示唆するもっともらしい推測はありますか?行(または列)の下限をいくつかのに対して証明するのが難しいという証拠はありますか(たとえば、と同等)?Ω(n2+ϵ)Ω(n2+ϵ)\Omega(n^{2+\epsilon})ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0VP≠VNPVP≠VNP\mathsf{VP} \ne \mathsf{VNP} 上限を証明することが難しいことを示唆するもっともらしい推測はありますか?いくつかの上限を証明するのが難しいという証拠はありますか?O(2nϵ)O(2nϵ)O(2^{n^\epsilon})ϵ∈(0,1)ϵ∈(0,1)\epsilon \in (0,1)

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ランダム化された再帰アルゴリズムを分析する方法は?
次のアルゴリズムを考えます。ここで、は固定定数です。ccc void partition(A[1..m], B[1..n]) { if m=1 or n=1 return k = random(min(c,m,n)); partition A into k sublists Asub[1..k] at k-1 distinct random indices partition B into k sublists Bsub[1..k] at k-1 distinct random indices for i = 1 to k for j = 1 to k partition(Asub[i], Bsub[j]) Do …

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一次命令の検証または改ざんの時間/空間要件
ただし、L。バーマンは、加算と比較ではなく乗算を使用する実数に関する1次ステートメントを検証または改ざんする問題はEXPSPACEにあることを証明しました。加算比較と乗算を使用する実数に関する一次ステートメントを検証または改ざんするのにどれほどの時間またはスペースが必要になるかは示されましたか?

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リソースが制約された最短パス(RCSP)のNPハードなグラフのクラスはどれですか。
私が取り組んでいる問題を、既知のNPハード問題にリンクしようとしています。リソースに制約のある最短経路問題として問題をモデル化できると思います。ただし、グラフの構造は完全に恣意的ではありません。したがって、RCSPが困難になる時期を知ることは有用です。DAG、平面DAG、または次数に制限のあるDAGは難しいですか?どんな助けでも大歓迎です!

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最大マッチング問題の興味深いバリアント
グラフ与えられた場合、従来の最大マッチング問題は、各エッジ、に対してエッジ stの最大サブセットを選択することです。M (U 、V )∈ MのD (U )= D (V )= 1G (V、E)G(V,E)G(V,E)MMM(U 、V )∈ M(u,v)∈M(u,v) \in Md(u )= d(v )= 1d(u)=d(v)=1d(u)=d(v)=1 誰かが次の亜種を研究しましたか?各エッジ、が成り立つ、ここでcはa絶え間ない。この制約を次数制約と呼びます。((D (U )&lt; C ) ∨ (D (V )&lt; C ))(U 、V )∈ M(u,v)∈M(u,v) \in M((d(u )&lt; c ) ∨ (d(v )&lt; c ))((d(u)&lt;c)∨(d(v)&lt;c))\left( \left(d(u) < c\right) \lor …

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