タグ付けされた質問 「ds.algorithms」

タスクを完了するための明確に定義された指示、および時間/メモリ/その他に関する関連分析に関する質問。

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正のトポロジカル順序
頂点に実数の重みを持つ有向非巡回グラフがあるとします。DAGのトポロジカルな順序付けを見つけたいと思います。トポロジカルな順序付けのすべてのプレフィックスについて、重みの合計が負ではありません。または、順序理論の用語を好む場合、重み付き半順序があり、各プレフィックスが負でない重みを持つような線形拡張が必要です。この問題について何がわかっていますか?NP時間完全または多項式時間で解けるか?

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死んだ推測の死亡記事
ある時点で多くの人に信頼されていると考えられていたアルゴリズムと複雑さについての推測を探していますが、後にそれらは反証の台頭により反証されるか、少なくとも信じられませんでした。以下に2つの例を示します。 ランダムオラクル仮説:ほとんどすべての相対化された世界に適用される複雑性クラス間の関係は、相対化されていない場合にも適用されます。これは、結果によって反証され、がほぼすべてのランダムなオラクルに適用されることを示すことにより、「ランダムなオラクル仮説は偽」を参照してください。I P X ≠ P S P A C E X XIP=PSPACEIP=PSPACEIP=PSPACEIPX≠PSPACEXIPX≠PSPACEXIP^X\neq PSPACE^XXXX 有界エラーのランダム性は、多項式時間のパワーを適切に拡張します(つまり、)。これはしばらくの間信じられていましたが、後に、洗練されたランダム化解除の結果と回路の複雑性への接続のために、反対の推測()が普及しました(まだ開いています)。P = B P PP≠BPPP≠BPPP\neq BPPP=BPPP=BPPP=BPP 時の試練に失敗した他の推測はどれですか?

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統合性ギャップの重要性
積分ギャップ(IG)とその限界の重要性を理解するのにいつも苦労しました。IGは、問題の緩和の最適な実際の解(の品質)に対する最適な整数の回答(の品質)の比率です。例として頂点カバー(VC)を考えてみましょう。VCは、次の一連の線形方程式の最適な整数解を見つけることと言えます。 我々は、ゼロ/ 1値の変数を有するxvxvx_v各頂点に対するSをv∈V(G)v∈V(G)v \in V(G)グラフGGG。式は次のとおり0≤xv≤10≤xv≤10 \leq x_v \leq 1のためのv∈V(G)v∈V(G)v\in V(G)、及び1≤xv+xu1≤xv+xu1 \leq x_v+x_u各辺のuv∈E(G)uv∈E(G)uv \in E(G)。我々は最小限に抑えられます値を探している∑v∈V(G)xv∑v∈V(G)xv\sum_{v \in V(G)} x_v。 この問題を緩和すると、000から間の実数値が許可される111ため、解の空間が大きくなり、最適な実解は、求める最適な整数解よりも小さくなります。したがって、整数解を見つけるために、線形計画法から得られた最適な実際の答えに対して「丸め」プロセスを実行する必要があります。最適な整数解は、最適な実数解と丸めプロセスの結果の間になります。IGは、最適な整数解と最適な実数解の比であり、丸め処理については何も言いません。丸めプロセスは(理論上)実際の解を完全に無視し、最適な整数解を直接計算できます。 なぜ人々はIGの限界を証明することに興味があるのですか?


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SATの最高の上限
で、別のスレッド、ジョー・フィッツシモンズは、について尋ねた「3SATで最高の現在の下限。」 私は他の方法に行きたいです:3SATの現在の最高の上限は何ですか?言い換えれば、最も効率的なSATソルバーの時間の複雑さは何ですか? 特に、SATの部分指数(まだ超多項式)アルゴリズムを見つけることは考えられますか?

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SATソルバーの実際の成功の理論的説明は?
SATソルバーの実用的な成功のために、どのような理論的説明がありますか。誰かがそれらをまとめて「ウィキペディアスタイル」の概要と説明を与えることができますか? 同様に、シンプレックスアルゴリズムの平滑化解析(arXivバージョン))は、最悪の場合指数関数的な時間がかかり、NPマイティ(arXivバージョン)であるという事実にもかかわらず、実際にうまく機能する理由を説明する素晴らしい仕事をします。 バックドア、条項グラフの構造、および相転移などについて少し聞いたことがありますが、(1)これらがどのように組み合わさって大きな画像を提供するか(もしあれば)、および(2) SATソルバーが産業用インスタンスなどでうまく機能する理由をこれらが本当に説明しているかどうかはわかりません。また、節グラフの構造のようなものになると、現在のソルバーが特定の節グラフ構造を利用できるのはなぜですか? 少なくとも現在の私の理解では、相転移についての結果はこの点で部分的に満足しているだけです。相転移の文献はランダムな k-SATのインスタンスに関するものですが、実際のインスタンスについては本当に説明できますか?SATの実世界のインスタンスがランダムなインスタンスのように見えるとは思わない。したほうがいい?ランダムなインスタンスのように見えなくても、フェーズ遷移が実世界のインスタンスについて直感的にさえ何かを伝えると考える理由はありますか? 関連する質問は役立ちますが、私の質問には完全には答えられません。特に、物事をまとまりのある写真にまとめるためのリクエスト: SATソルバーに大きな違いがあるのはなぜですか? どのSATの問題は簡単ですか? ランダムな3SATからのツリー幅とインスタンスの硬さとの相関関係は何ですか?

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どの計算モデルが「最良」ですか?
1937年、チューリングはチューリング機械について説明しました。それ以来、実際のコンピューターに似ているが、アルゴリズムを設計および分析するのに十分なほど単純なモデルを見つけようとして、多くの計算モデルが記述されてきました。 その結果、たとえば、さまざまな計算モデルのSORT問題など、多数のアルゴリズムがあります。残念ながら、ビットベクトル演算が許可されたワードRAMでの実行時間O(n)のアルゴリズムの実装が、実行時間O(n⋅logn)のアルゴリズムの実装よりも速く実行されることを確信することさえできません。ワードRAM(もちろん、「良い」実装についてのみ話しています)。 そのため、既存のモデルのどれがアルゴリズムの設計に「最適」であるかを理解したいと思います。また、モデルの長所と短所、および現実に近いことを示す計算モデルに関する最新かつ詳細な調査を探しています。

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グラフ同型問題に対する準多項式時間アルゴリズムの結果
グラフ同型問題(GI)は、おそらくのための最良の既知の候補であるNP-中間問題。最もよく知られているアルゴリズムは、実行時準指数アルゴリズムです。多項式階層が崩壊しない限り、GIは完全ではないことが知られています。NP2O (n ログn√)2O(nlog⁡n)2^{O(\sqrt{n \log n})}N PNP\mathsf{NP} グラフ同型問題に対する準多項式時間アルゴリズムの複雑性理論的な結果はどうなるでしょうか? GIの準多項式時間アルゴリズムは、複雑性理論の有名な推測に反論するでしょうか? トーナメントの最小支配集合問題、グループ同型写像問題、トーナメント同型写像問題のような他の同様の問題には、準多項式時間(QP)アルゴリズムがあります。後者の2つの問題は、GIに対して多項式時間で縮約可能です。 トーナメントの最小支配セットの問題を効率的にGIに減らすことはできますか? QPにとってGIが難しいと推測する推測はありますか? 更新(2015-12-14):Babaiは、GIの準多項式時間アルゴリズムのarXivに関する予備的な草案を投稿しました。 更新(2017-01-04):Babai はアルゴリズムが準多項式時間にあるという主張を撤回しました。新しい分析によれば、アルゴリズムは準指数時間にありますの内側にある。2 n o (1 )expexp(O〜(lgn−−−√))exp⁡exp⁡(O~(lg⁡n))\exp \exp(\tilde{O}(\sqrt{\lg n}))2no (1 )2no(1)2^{n^{o(1)}} 更新(2017-01-09):ババイは準多項式時間の主張を復活させ、問題の手順をより効率的な手順に置き換えました。

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行列の固有分解を見つけることの複雑さ
私の質問は簡単です: コンピューティングのための最もよく知られているアルゴリズムの実行時間最悪の場合は何である固有値分解のマトリックスは?n × nn×nn \times n 固有分解は行列乗算に還元されますか、それとも最悪の場合で最も知られているアルゴリズム(SVD経由)ですか?O (n3)O(n3)O(n^3) 条件番号のような問題に依存する定数を持つ境界ではなく、最悪の場合の分析(のみで)を求めていることに注意してください。nnn 編集:以下の回答のいくつかを考えて、質問を調整させてください:私は -approximationに満足するでしょう。近似は、乗法、加法、エントリ単位、または任意の合理的な定義にすることができます。ようなものよりもへの依存性が高い既知のアルゴリズムがあるかどうかに興味がありますか?nはO (P O LのY(1 / ε )N 3)ϵϵ\epsilonnnnO (p o l y(1 / ϵ )n3)O(poly(1/ϵ)n3)O(\mathrm{poly}(1/\epsilon)n^3) 編集2:対称行列に関するこの関連質問を参照してください。

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各要素が
各要素が回比較されるように、ソートネットワークに縮小しない既知の比較ソートアルゴリズムはありますか?O (ログn )O(log⁡n)O(\log n) 私の知る限り、各要素で比較でソートする唯一の方法は、n個の入力に対してAKSソートネットワークを構築し、ソートネットワークで入力を実行することです。O (ログn )O(log⁡n)O(\log n)nnn AKSは実装が容易ではなく、実用的でない一定の要因があるため、他のアルゴリズムを検索する動機があります。 ソートネットワークを含意していないようなアイテムごとの比較を持つアルゴリズムがここに提示されます。(iirc、これは最初にStony BrookのアルゴリズムセミナーでRob Johnsonによって発表されました)。O (ログ2n )O(log2⁡n)O(\log^2 n)

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Han's時間、線形空間、整数ソートアルゴリズム
Yijie Hanの、線形空間、整数ソートアルゴリズムに精通している人はいますか?この結果は、かなり短い論文(時間と線形空間での決定論的ソート。J. Alg。50:96–105、2004)に表示されます。適応。私の問題は、詳細に深く入り込むことなく、かなり手を振って書かれていることです。これは以前の論文に大きく依存しており、中でも特にHanによる別の論文(線形空間での高速整数ソートの改善)O(nloglogn)O(nlog⁡log⁡n)O(n \log\log n)O(nloglogn)O(nlog⁡log⁡n)O(n \log\log n)。Information and Computation 170(1):81–94)はほぼ同じスタイルで書かれています。私はこれらの2つの論文、特に以前の結果をどのように適合させて使用するかを理解するのに大きな困難を抱えています。助けていただければ幸いです。 もちろんこれはあまりに広範で曖昧すぎて適切な質問とは言えませんが、明確に定義されたいくつかの質問と回答にまたがって議論を展開したいと思っています。 先に進むために、ここに私の最初の具体的な質問があります。情報の補題2で。比較 論文には、それぞれが RAMワードにパックされた小さな整数のセットでm番目に小さい整数を見つけるための、再帰的な時間アルゴリズムがあります。アルゴリズムの説明では、ベースケース処理方法については言及していません。この場合、時間で選択を行う必要があり。これをどのように行うことができますか?O(n/klogk)O(n/klog⁡k)O(n/k \log k)nnnkkkk=O(n)k=O(n)k=O(n)O(logk)O(log⁡k)O(\log k)

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ソリューションの一意性により見つけやすくなる例
複雑度クラスは、最大で1つの計算パスを受け入れる多項式時間非決定性チューリングマシンによって決定できるN P問題で構成されます。つまり、ソリューションは、この意味でユニークです。すべての可能性は非常に低いと考えられているU Pの -problemsがであるPによってため、ヴァリアント-Vazirani定理これが崩壊暗示N P = R Pを。UPUP\mathsf{UP}NPNP\mathsf{NP}UPUP\mathsf{UP}PP\mathsf{P}NP=RPNP=RP\mathsf{NP}=\mathsf{RP} 一方、問題は -completeであるとは知られていないため、独自のソリューション要件により、さらに簡単になっていることが示唆されます。UPUP\mathsf{UP}NPNP\mathsf{NP} 一意性の仮定がアルゴリズムの高速化につながる例を探しています。 たとえば、グラフに一意の最大クリークがあることがわかっている場合、グラフの問題を見て、グラフの最大クリークをより速く見つけることができますか(おそらく指数関数的な時間で)。一意の彩色性、一意のハミルトニアンパス、一意の最小支配セットなどはどうでしょうか。kkk 一般的に、我々はユニークな解のバージョンを定義することができます任意の にそれらを縮小、-complete問題を。一意性の仮定を追加するとアルゴリズムが高速になることは、それらのいずれかで知られていますか?(それがまだ指数関数のままであることを許可します。)U PNPNP\mathsf{NP}UPUP\mathsf{UP}

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平方根の困難な問題?
平方根の和問題は、2つの配列が与えられると、求められ及び正の整数の和か\ sum_i \ SQRT {a_iを}未満では、等しい、またはそれ以上和より\ sum_i \ SQRT {b_i} 。この問題の複雑さの状態は未解決です。詳細については、この投稿を参照してください。この問題は、計算幾何学、特にユークリッドの最短パスを含む問題で自然に発生し、これらの問題のアルゴリズムを実際のRAMから標準整数RAMに転送する際の大きな障害です。a1,a2,…,ana1,a2,…,ana_1, a_2, \dots, a_nb1,b2,…,bnb1,b2,…,bnb_1, b_2, \dots, b_n∑iai−−√∑iai\sum_i \sqrt{a_i}∑ibi−−√∑ibi\sum_i \sqrt{b_i} 平方根の問題からtoへの多項式時間の縮約がある場合、問題square平方根の困難(Σ√-hard?と省略)を呼び出します。次の問題が平方根の困難であることを証明するのは難しくありません。 4Dユークリッド幾何グラフの最短経路 インスタンス:頂点が\ mathbb {Z} ^ 4の点であり、エッジがユークリッド距離で重み付けされたグラフG =(V、E)。2つの頂点sおよびtG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)Z4Z4\mathbb{Z}^4sssttt 出力:から最短経路sssにtttにおけるGGG。 もちろん、この問題はダイクストラのアルゴリズムを使用して実RAM上で多項式時間で解くことができますが、そのアルゴリズムの各比較には平方根の問題を解く必要があります。削減では、任意の整数が4つの完全な二乗の合計として記述できるという事実を使用します。リダクションの出力は、実際には頂点のサイクルです。2n+22n+22n+2 平方根の和が難しい他の問題は何ですか? 特に、実際のRAMに多項式時間解がある問題に興味があります。1つの可能性については、前の質問を参照してください 。 ロビンが示唆するように、退屈な答えは退屈です。平方根の合計(PSPACEやEXPTIMEなど)を含む複雑度クラスXの場合、すべてのX-hard問題は退屈な平方根の合計困難です。

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整数のコレクション(つまり、マルチセット)に、理論的に十分な保証があるハッシュ関数はありますか?
理想的には、次のプロパティを持つ整数のマルチセットのハッシュを保存する方法があるかどうか興味があります。 O(1)スペースを使用します O(1)時間での挿入または削除を反映するように更新できます 2つの同一のコレクション(つまり、同じ多重度を持つ同じ要素を持つコレクション)は常に同じ値にハッシュする必要があり、2つの異なるコレクションは高い値で異なる値にハッシュする必要があります(つまり、関数は独立またはペア独立です) これの最初の試みは、個々の要素のハッシュのランダムな素数を法として積を格納することです。これは1と2を満たしますが、それまたは密接なバリエーションが3を満足するかどうかは明らかではありません。 最初にこれをStackOverflowに投稿しました。 *プロパティ1と2は、たとえばO(log n)または小さな部分線形多項式に少し緩和することができます。ポイントは、複数のセットを識別し、要素自体を保存せずに同等性を確実にテストできるかどうかを確認することです。

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シンプレックスアルゴリズムの複雑さ
線形計画法の解を見つけるためのシンプレックスアルゴリズムの上限は何ですか? そのような場合の証拠を見つけるにはどうすればいいですか?最悪の場合は、各頂点にアクセスする必要がある場合、つまりように見えます。ただし、実際には、より標準的な問題の場合、シンプレックスアルゴリズムはこれよりも大幅に高速に実行されます。O(2n)O(2n)O(2^n) この方法を使用して解決される問題の平均的な複雑さをどのように推論できますか? どんな情報や参考文献も大歓迎です!

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