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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独立セットのSDP緩和
私はLovaszの28ページの「半定値プログラムと組み合わせ最適化」の28ページを見ていて、グラフの独立数の次の近似値を与えます。 Z \ succ 0Z_ {ij} = 0 \ \ forall ij \ in E(G)tr(Z)= 1の最大最大u』Zあなたmaxu′Zu\max u' Z u 対象 Z≻ 0Z≻0Z\succ 0 Z私はj= 0 ∀ I J ∈ E (G )Zij=0 ∀ij∈E(G)Z_{ij}=0 \ \forall ij\in E(G) t r (Z)= 1tr(Z)=1tr(Z)=1 SDP緩和のソリューションから独立セット(または独立セットに近いもの)を直接取得できますか?Lovaszは、SDPが完全なグラフに対してこの問題を正確に解決する唯一の既知の方法であると言いますが、それは本当ですか? 明確化:最大カットのサイズにも同様のSDP緩和があります。Zの平方根を取得し、ランダムな丸めを行うことで完全なソリューション(サイズではなく実際のカット)を取得できます(Williamson / ShmoysのCh.6の本) )。この問題に同様の手法があるかどうか疑問に思っています

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nペアのノード間のルートの存在
ノードの有向非循環グラフが与えられた場合、ノードの次のnペア(1 → n + 1 )、… 、(n → n + n )の間にパスがあるかどうかをどのように判断できますか?そこに簡単なアルゴリズムであり、O (nが⋅ (N + M ))各ノードからの検索実行することによって(mはエッジの数である)1 ... N、それはより良好に行うことができますか?2 n2n2n(1 → n + 1 )、… 、(n → n + n )(1→n+1),…,(n→n+n)(1 \rightarrow n+1), \ldots, (n \rightarrow n+n)O (N ⋅ (N + M ))O(n⋅(n+m))O(n \cdot (n + m))1 … n1…n1 \ldots …

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トポロジーソーティングのテスト/識別
個の頂点Vの同じセット有向非グラフセットが与えられます。頂点のセット(v_1、v_2、...、v_m)の順列も与えられます。間のグラフを特定することができる最高のアルゴリズムは何であるG_1、G_2は、...、G_Nその持っている(V_1、V_2、...、V_M)トポロジカルソートなどを?誰かが(v_1、v_2、...、v_m)がV上のDAG Gのトポロジカルな種類であるかどうかを準線形時間でテストできますか? G 1、G 2、。。。、G nは m個のV (V 1、V 2、。。。、のV M)G 1、G 2、。。。、G N(V 1、V 2、。。。、のV M)(V 1、V 2んんnG1、G2、。。。、GんG1、G2、。。。、GんG_1, G_2, ..., G_nメートルメートルmVVV(v1、v2、。。。、vメートル)(v1、v2、。。。、vメートル)(v_1,v_2,...,v_m)G1、G2、。。。、GんG1、G2、。。。、GんG_1, G_2, ..., G_n(v1、v2、。。。、vメートル)(v1、v2、。。。、vメートル)(v_1,v_2,...,v_m)G V(v1、v2、。。。、vメートル)(v1、v2、。。。、vメートル)(v_1,v_2,...,v_m)GGGVVV

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PARTITION用の高速な多項式時間アルゴリズム
2つのサブセットの合計が可能な限り近くなり、セットのカーディナリティーが等しい(nが偶数の場合)または1だけ異なるように、Nの指定された数値(等しくても等しくなくてもよい)を2つのサブセットに分割したい( nが奇数の場合)。 私はこれを擬似多項式時間で実行できると思います。ここで、はセット内の数値の合計です。AO(n2A )O(n2A)O(n^2 A)あAA これよりうまくできますか?つまり、で時間で実行される疑似多項式時間アルゴリズムはありますか?c &lt; 2O (ncA )O(ncA)O(n^c A)c &lt; 2c&lt;2c < 2 前もって感謝します!

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アフィン関係の推移的閉包
次の意味で、アフィン関係の推移閉包の計算に関する研究を探しています。 レッツ 実際の変数を超える線形不等式のシステムで定義された関係も 、つまりR(x1,…,xn,x′1,…,x′n)R(x1,…,xn,x1′,…,xn′)R(x_1,\dots,x_n,x'_1,\dots,x'_n)x1,…,xn,x′1,…,x′nx1,…,xn,x1′,…,xn′x_1,\dots,x_n,x'_1,\dots,x'_n R(x1,…,xn,x′1,…,x′n)R(x1,…,xn,x1′,…,xn′)R(x_1,\dots,x_n,x'_1,\dots,x'_n) iff Ax1…xnx′1…x′n≤bAx1…xnx1′…xn′≤bA x_1\dots x_n x'_1\dots x'_n \leq b ここで、は行列で、はベクトルです。AAAm×2nm×2nm\times 2nbbbmmm 記号表現を探しています。RkRkR^k Rk(x1,…,xn,x′1,…,x′n)Rk(x1,…,xn,x1′,…,xn′)R^k(x_1,\dots,x_n,x'_1,\dots,x'_n)が存在するときに限りように および 。y1,…,yny1,…,yny_1,\dots,y_nRk−1(x1,…,xn,y1,…,yn)Rk−1(x1,…,xn,y1,…,yn)R^{k-1}(x_1,\dots,x_n,y_1,\dots,y_n)R(y1,…,yn,x′1,…,x′n)R(y1,…,yn,x1′,…,xn′)R(y_1,\dots,y_n,x'_1,\dots,x'_n) 非常に簡単な例として、 R(x,x′)R(x,x′)R(x,x') iffおよびx′≤x+1x′≤x+1x'\leq x+1x′≥12xx′≥12xx'\geq \frac{1}{2} x この場合、 iffおよびRk(x,x′)Rk(x,x′)R^k(x,x')x′≤x+kx′≤x+kx'\leq x+kx′≥12kxx′≥12kxx'\geq \frac{1}{2^k} x すべての制約が等式である簡単な特殊なケースがあります。次に、ガウスの消去法を適用して、を(依存する)マップし、その乗を計算するアフィン変換を見つけます。しかし、もちろん一般的に、は機能しません。xixix_ix′jxj′x'_jkkkRRR この問題は、が開いたポリトープ と凸面の円錐を表すときにも簡単に見えますが、私はこれを仮定することはできません。RRR 編集:(おもちゃの例のように)の具体的な値に依存しないパラメトリックフォームを探しています。与えられた値、表現は常にとから変数除去によって得られます。kkkkkkRkRkR^kRk−1Rk−1R^{k-1}RRR

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オンライン最適化と段階的最適化の違いは何ですか?
最近、インクリメンタル最適化問題についていくつか読んだことがありますが、それらとオンライン最適化問題の違いが何であるかわかりません。私の印象は、すべてのオンライン問題をインクリメンタルな対応として定義できるということです(逆は明らかに真実です)。 ここで(あまり正式ではない)定義に進みます。漸増問題では、最適化問題のインスタンスのシーケンスが与えられます。(i + 1)番目のインスタンスは、i番目のインスタンスの「拡張」です。(i + 1)番目のソリューションは、「将来の」インスタンスの知識なしで計算する必要があり、i番目のソリューションで行われた決定を維持する必要があります。古典的な例はk-median問題です。k個のファシリティを開いた後、k '&gt; k個のファシリティが必要になりますが、古いファシリティは破壊されません。 オンラインの問題では(通常の定義では)、一連の「リクエスト」が与えられます。ここでは、将来の要求を知らなくても要求に答える必要があります。全体としてシーケンスに答えるコスト/ゲインを最適化したいと考えています。 オンラインの問題については、増分定義に適合する「オフライン」の最適化問題を定義できると思います(通常、私が目にするのはその逆です)。定義が同等である場合、同じ概念に別の名前を使用する意味は何ですか?

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リンクカットツリーの初期化時間はどれくらいですか?
リンクカットツリーは、SleatorとTarjanによって発明されたデータ構造であり、時間におけるノードフォレストでのさまざまな操作とクエリをサポートし。(たとえば、オペレーションリンクはフォレスト内の2つのツリーを1つに結合し、オペレーションカットはフォレスト内のツリーを2つのツリーに分割します。)O (log n )んnnO (ログn )O(log⁡n)O(\log n) リンクカットツリーを使用することでいくつかのアプリケーションが知られています。ここでは特にノードの平面グラフが与えられるとノードがサブグラフである対応するバイナリツリーとその子が得られるグッドリッチのセパレーター分解に興味があります。ノードのサブグラフであるのセパレータで割っ。このような分解は時間で簡単に構築できます(セパレーターは時間で見つけることができるため、セパレーターはレベルの分離後にグラフをバランスよく分割するため、ツリーの葉のサイズはG G H H H O (n log n )O (n )O (log n )O (1 )んnnGGGGGGHHHHHHHHHO (n ログn )O(nlog⁡n)O(n \log n)O (n )O(n)O(n)O (ログn )O(log⁡n)O(\log n)O (1 )O(1)O(1))。Goodrichの主な貢献は、各レベルでセパレーターを見つけるために使用されるデータ構造を維持および再利用することにより、時間でそのような分解を構築できることです。O (n )O(n)O(n) 構築で使用されているデータ構造の1つは、確かにリンクカットツリーです。Goodrichによる論文の 7ページで、リンクカットツリーの初期化は時間で実行できると彼は主張しました。そこに引用されているすべての論文を調べていますが、操作linkを使用してリンクカットツリーを作成すると、合計で時間がかかるようです。O (n )O(n)O(n)O (n ログn )O(nlog⁡n)O(n \log n) 何か誤解していますか?リンクカットツリーの初期化は時間ますか?O (n )O(n)O(n)

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CFGで空の文字列を生成する非ターミナルをすばやく見つける
与えられた文脈自由言語Gについて、場合、非終端の nullableを呼び出します。つまり、有限数のプロダクションを適用した後、から空の文字列を導出できます。A i → ∗ ϵ A iあ私AiA_i あ私→∗εAi→∗ϵA_i \rightarrow^* \epsilonあ私AiA_i ここで見つけることができるように、文法の非終端記号がnull可能であるかを決定するための単純なアルゴリズムがあります: 最初に、すべての非ターミナルをnull入力不可と見なすことから始めます。プロダクションがある場合、すべてのをnull可能としてマークします。次に、他のすべてのプロダクションをループ処理し、ターミナルが含まれるプロダクションを除外し、すべてのがnull 可能である場合は、をnull可能としてマークします。このループは、非終端記号をヌル可能としてマークせずにループが終了するまで続けます。A i → ϵ A i → B 1 B 2 … B k A i B iあ私AiA_iあ私→ ϵAi→ϵA_i \rightarrow \epsilonあ私→ B1B2… BkAi→B1B2…BkA_i \rightarrow B_1 B_2 \dots B_kあ私AiA_iB私BiB_i このアルゴリズムの私の問題は、実行時間がということです。最悪のケースは、例えば、、、...、、。A 1 → A 2 A 2 → A …

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並列シミュレーションと比較した2つのアルゴリズムの相乗効果の分析
nnn要素のソートされた配列を検索するために、次の2つのアルゴリズムを検討してください。 A)並列にシミュレートされた補間検索とバイナリ検索、および B)補間ステップとバイナリステップを交互に検索します。 どちらのアルゴリズムも、最悪の場合の複雑度2lgn+12lg⁡n+12\lg n+1(妥当な分布の場合は平均複雑度2lglgn2lg⁡lg⁡n2\lg\lg n)です。これらの2つのアルゴリズムを分離できる複雑なモデルはありますか(一方が他方よりも優れていることを表す)?特に、並列シミュレーションが混合検索アルゴリズムよりも優れている例はありますか? ---いくつかの基本的な背景--- 1)位置iとjの間のソートされた配列Tの要素補間は、位置g = i + (j − i )/(T [ j ] − T [ i ] )∗ (x − T [ i ]で比較を行います)、検索間隔を[ i 、g ]または] g 、j ]に短縮しますxxxTTTiiijjjg=i+(j−i)/(T[j]−T[i])∗(x−T[i])g=i+(j−i)/(T[j]−T[i])∗(x−T[i])g=i+(j-i)/(T[j]-T[i])*(x-T[i])[i,g][i,g][i,g]]g,j]]g,j]]g,j]結果に従って(xxxを位置の要素と比較するバイナリ検索とは対照的に(i+j)/2(i+j)/2(i+j)/2) 2lgn+12lg⁡n+12\lg n+1AAABBBf(n)f(n)f(n)g(n)g(n)g(n)AAABBB2min{f(n),g(n)}∈O(minf(n),g(n))2min{f(n),g(n)}∈O(minf(n),g(n))2\min\{f(n),g(n)\}\in O(\min{f(n),g(n)})2lgn+12lg⁡n+12\lg n+1 同様に、検索間隔は、2つの比較ごとに少なくとも2つずつ減少します。

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LP(SDP)の積分ギャップの限界を証明する手法
積分ギャップのサイズが特定のLP(またはSDP、しかしそれほど重要ではない)の何らかの式によって制限されていることを証明するための手法への参照が必要です。また、積分ギャップを最小化するためのテクニックが説明されている場所への参照があるとよいでしょう。私は積分ギャップの分野で新しいので、かなり巨大に見えるので、古典的な結果の説明は、何か熱いものの説明よりも好ましいです。

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ハイパーグラフの折れ線グラフの最大クリケ
マルチグラフ(後で、マルチハイパーグラフ)があるとします。エッジクリークは、全ての対の交差する(少なくとも一つの共通の頂点を有する)エッジの集合です。次に、マルチグラフのエッジクリークは、常に次の2つのカテゴリのいずれかに分類されます。CCC 星:のすべてのエッジような頂点がある、それが含まれていますが、CCC 三角形:のすべてのエッジように、3つの頂点が存在する二人の間に進むがCCC これは、最大のエッジクリークを計算するための簡単な時間アルゴリズムにつながります。O (n3)O(n3)O(n^3) すべてのについて、最大エッジサイズrのマルチハイパーグラフで、ハイパーエッジクリークの特定の構造定理を証明し、多項式時間アルゴリズムを取得して最大クリークを見つけることができることを、より一般的に示すことができると確信しています。rrrrrr この結果に関連する何か知っていますか?また、私が念頭に置いているアルゴリズムは非常に高次の多項式です。実行時間またはそれ以上で何かを取得するとよいでしょう。npoly(r)npoly(r)n^{\mathrm{poly}(r)} 最大のエッジクリークがエッジクロマティック数(クロマティックインデックスとも呼ばれます)の下限であるため、これは興味深いものでした。 編集:クロスポストでは、カーネルに関する参照は時間アルゴリズムにつながります。カーネルを推測し、カーネルへのクリークの制限を推測します。22exp(r)nexp(r)22exp(r)nexp(r)2^{2^{\mathrm{exp}(r)}}n^{\mathrm{exp}(r)}

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MAXSATの近似アルゴリズム
3-SAT最適化問題の加重バージョンであるWEIGHTED-MAX-3SATの最適解を見つけるのは、NP困難です。実際、MAX-SATの重み付けされていないバージョンを任意に適切に近似することでさえ、PCP定理によってNP困難であることが証明されます。 WEIGHTED-MAX-3SATを概算するための標準的なアルゴリズムは、MAX-WalkSATです。周りを見回すと、3-SATまたは(重み付けされていない)MAX-3SATの解決策を見つけるために一般的に使用される他のアルゴリズム(つまり、分岐およびDPLアルゴリズム)に関するいくつかの情報が見つかりましたが、その方法についての説明はありませんでした。これらは加重バージョンでも機能します。直感的には、適応しないとうまく機能しません。 既知のWEIGHTED-MAX-SATソルバーがあり、これらのアルゴリズム/ソルバーの相対的な品質がある場合、WEIGHTED-MAX-SATを概算するために他にどのようなアルゴリズムが一般的に使用されているのでしょうか。

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2つの非周期サブトーナメントが与えられた最大非周期サブトーナメントを見つける
トーナメント所与と二非環式のサブトーナメントである。TTTS1S1S_1S2S2S_2TTT 次の問題はNP-Complete ですか?サブセットである最大非周期サブトーナメント見つけますか?SSSS1∪ S2S1∪S2S_1 \cup S_2 与えられた問題は多項式時間で解決できますか?そうでない場合は、NP完全性を明記してください。 維持してなどからの頂点のみ除去S 2、S 'に属する最大の非環式トーナメントS 1 ∪ S 2は、多項式時間で得ることができます。このようにして得られた解S 'は、最大の非周期サブトーナメントSと同じではない場合があります。S1S1S_1S2S2S_2S』S』S'S1∪ S2S1∪S2S_1 \cup S_2S』S』S'SSS 多項式時間アルゴリズムは、論文のトーナメントで設定されたフィードバック頂点の反復圧縮アルゴリズムの圧縮ステップに基づいています トーナメントでのフィードバックセットの問題に対する固定パラメーターの扱いやすさの結果、Michael Dom、Jiong Guo、FalkHüffner、Rolf Niedermeier、Anke Truss、Journal of Discrete Algorithms 8(2010)76–86。 サブトーナメント最大の非環式見つけた場合は NP完全であるが、私は見つける以外に選択肢がないSを「私が見つけるかどうかを知りたいので、Sは NP完全ではありませんか。SSSS』S』S'SSS

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#SATを#MONOTONE-2SATに削減
問題#MONOTONE-2SATは#P-completeであることがわかっています。これは、#SATをそれに削減できることを意味します。私の質問は:#SATインスタンス与えられた場合、これはFを対応する#MONOTONE-2SATインスタンスF ′に変換する変換です?FFFFFFF′F′F' 2番目の質問は、をF ′の解の数とし、KをFの解の数とすることです。DOES K " = K?または、K ′をKに変換する逆変換を使用する必要がありますか?K′K′K'F′F′F'KKKFFFK′=KK′=KK' = KK′K′K'KKK

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格子簡約による整数因数分解?
私は1993年にCP Schnorrによって「整数の因数分解とディオファントス近似による離散対数の計算」というタイトルの論文を見つけました。整数の因数分解を行うために期待される多項式実行時間(およびスペース)を使用した確率論的手法のようです。 論文から:「を因数分解するシナリオ...対応する格子問題は、現在知られている格子簡約アルゴリズムでは実行不可能です。次元6300の格子の格子基底簡約の経験はありません。入力ベクトルのビット長は少なくとも1500です。」N≈ 2512N≈2512N \approx 2^{512} これは、提示されたアルゴリズムは多項式であるが、指数と係数が非常に大きいため、現在のテクノロジーでは計算上実用的ではないことを意味します。 誰もがこれについて検討できますか?この紙は合法ですか?もしそうなら、この巨大なニュースではありませんか?これは、整数因数分解がPで行われる可能性があることを意味していませんか?格子縮小アルゴリズムを扱いやすくするために人々は進歩していますか?

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