タグ付けされた質問 「np-hardness」

NP硬度とNP完全性に関する質問。

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非負のデータを持つ0-1プログラムのための正確な指数時間アルゴリズム
単純なアルゴリズムに勝る次の問題の既知のアルゴリズムはありますか? 入力:行列とベクトルb 、c。ここで、A 、b 、cのすべてのエントリは非負の整数です。AAAb,cb,cb,cA,b,cA,b,cA,b,c 出力:最適なソリューションに最大{ C T X :A X ≤ B 、X ∈ { 0 、1 } N }。x∗x∗x^*max{cTx:Ax≤b,x∈{0,1}n}max{cTx:Ax≤b,x∈{0,1}n}\max \{ c^T x : Ax \le b, x \in \{ 0,1\}^n \} この質問は、以前の質問0-1プログラミングのための正確な指数時間アルゴリズムの改良版です。

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NP完全問題内に多項式で解決可能な問題の非常に大きな隠れたサブセットがある可能性はありますか?
P!= NPと仮定します。 いつでも簡単に3-SATのインスタンスを作成できることがわかっています。また、ハードインスタンスと思われるものを生成することもできます(アルゴリズムではそれらをすばやく解決できないため)。特定のインスタンスサイズ(n)に対して、サイズがPoly(n)以下のPoly(n)(または定数)インスタンスしかない限り、ハードインスタンスのセットが任意に小さくなるのを妨げるものはありますか? ハード3-SATインスタンスの場合、NP完全性削減サイクルのループを介して削減するすべての3-SATインスタンスのセットを追加する必要がありますが、これがハードインスタンスの数に追加されることはあまりありません。 。 この世界では、例外的な少数を除いて、すべてのNP完全問題を多項的に解決するアルゴリズムを構築できます。 編集:質問のより柔らかい変形:P!= NPを示したとしても、サイズnの3-SAT問題を生成する特定の方法が実際に必要な確率でハードな問題を生成したかどうかをどのように知ることができますか?P!= NPだけから知る方法がない場合、難しいNP完全な問題を生成できることを示すには何が必要ですか?

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すべてのチューリング認識可能で決定不可能な言語には、NP完全なサブセットがありますか?
すべてのチューリング認識可能で決定不可能な言語には、NP完全なサブセットがありますか? 質問は、すべての無限チューリング認識可能言語に無限決定可能サブセットがあるという事実のより強力なバージョンと見なすことができます。

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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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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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直交パッキング問題の特殊なケースのNP硬さ
ましょうの集合D次元の矩形。用D ∈ { 1 、。。。、D }及びVは∈ V、W D(V )∈ Q +は、の長さについて説明Vの次元でD。コンテナCにも同じ表記が使用されます。D次元直交パッキング問題(OPP- Dは)かどうかを決定することであるVの容器に適合するCVVVDDDd∈ { 1 、。。。、D }d∈{1,...,D}d \in \{1,...,D\}V ∈ Vv∈Vv \in Vwd(v)∈Q+wd(v)∈Q+w_d(v) \in \mathbb{Q}^{+}vvvdddCCCDDDDDDVVVCCC重複することなく。正式に言えば、問題がいるかどうかを調べることである関数が存在するF D:V → Q +、よう∀ V ∈ V 、F 、Dを(V )+ W D(V )≤ W D(C )と∀ V 1、V 2 ∈ V∀d∈{1,...,D}∀d∈{1,...,D}\forall d \in \{1,...,D\}fd:V→Q+fd:V→Q+f_d:V\rightarrow \mathbb{Q}^{+}∀v∈V,fd(v)+wd(v)≤wd(C)∀v∈V,fd(v)+wd(v)≤wd(C)\forall v …

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バックアップの問題はNP完全ですか?
次の決定問題はNP完全ですか? レッツ無向グラフとなる 二つの整数。すべての頂点に対して正確に 異なる近傍を選択して、回を超えてノードが選択されないようにすることは可能ですか?GGGb≤cb≤cb \le cGGGbbbccc ケースは、最大マッチングを使用して、多項式時間の任意のについて解くことができます。b=1b=1b = 1ccc 動機:各ノードはバックアップを異なるネイバーに配置する必要がありますが、各ノードにはバックアップを保存する容量しかありません。bbbccc

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PSPACEの蒸留アルゴリズムの結果
次の蒸留アルゴリズムの概念は、「多項式カーネルのない問題について」から来ています。 言語が与えられたとします。蒸留アルゴリズムのためのLは、入力文字列の所定のリスト取る{ X Iを} I ∈ [ T ]と出力列計算 Yようにします。LLLLLL{ x私}私∈ [ t ]{バツ私}私∈[t]\{ x_i \}_{i \in [t]}yyy (1)場合にのみ存在する場合、I ∈ [ T ]ようにX I ∈ Ly∈ Ly∈Ly \in L私∈ [ t ]私∈[t]i \in [t]バツ私∈ Lバツ私∈Lx_i \in L (2)いくつかの多項式のためのp|y|≤p(Maxi∈[t]|xi|)|y|≤p(Maバツ私∈[t]|バツ私|)\vert y \vert \leq p(Max_{i\in[t]} \vert x_i \vert)ppp (3)アルゴリズムを計算で高々Q (Σ I ∈ [ …

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幅/高さ1の最小数の長方形を2Dグリッドにフィット
特定の正方形が占有されている2Dグリッド(たとえば、チェス盤)が与えられ、w = 1またはh = 1である任意のサイズwxhの重複しない長方形の最小数を配置する必要があるという問題を考えます(つまり、「正方形」セグメント」)すべての占有されていない正方形がカバーされ、各長方形は占有されていない正方形のみをカバーします。 たとえば、グリッドの場合 ..### ..... ..### .#... 次のように、空いているすべての正方形( '。'で示されている)を4つの長方形でカバーできるため、解は4になります。 12### 12333 12### 1#444 私は多項式アルゴリズムを考え出すか、この問題がNP困難であることを証明しようとしましたが、成功しませんでした。これがPに問題があることを証明/反証するのを手伝ってくれる人、またはいくつかの関連する作業/問題を指摘してくれる人はいますか?

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順序制約のあるパーティションの問題
OrderedPartition問題、入力は、二つの配列であり、nnn正の整数であり、(ai)i∈[n](ai)i∈[n](a_i)_{i\in [n]}及び(bi)i∈[n](bi)i∈[n](b_i)_{i\in [n]}。出力は、インデックス[n][n][n]を2つの互いに素なサブセットIIIおよびJJJに分割したものです。 ∑i∈Iai=∑j∈Jai∑i∈Iai=∑j∈Jai\sum_{i\in I} a_i = \sum_{j\in J} a_i すべてのためのi∈Ii∈Ii\in Iとすべてのためj∈Jj∈Jj\in J:bi≤bjbi≤bjb_i\leq b_j。 言い換えると、最初にbibib_iが弱く増加するようにライン上のインデックスを並べ替えてから、両側のaiaia_i合計が同じになるようにラインをカットする必要があります。 すべてのbibib_iが同じである場合、条件2は無関係であり、NPハードPartition問題のインスタンスがあります。一方、すべてのbibib_iが異なる場合、条件2はインデックスに単一の順序付けを課すため、チェックするオプションはn−1n−1n-1のみであり、問​​題は多項式になります。これらのケースの間で何が起こりますか? 質問を定式化することによって定義OrderedPartition[n,d]するために、1≤d≤n1≤d≤n1\leq d\leq n、サイズのインスタンスに制限問題nnnの同一の最大部分集合した、bibib_i -sがサイズであるddd。したがって、すべてのbibib_i -sが異なる場合の簡単なケースはis OrderedPartition[n,1]であり、すべてのbibib_i -sが同じ場合のハードケースはOrderedPartition[n,n]です。 より一般的には、任意のnnnおよびdddについて、任意のOrderedPartition[n,d]場合において、条件2に関連する可能なパーティションの数はO(n2d)O(n2d)O(n 2^d)です。従って、もしd∈O(logn)d∈O(log⁡n)d\in O(\log{n})、次にOrderedPartition[n,d]依然としての多項式であるnnn。 一方、任意のnnnおよびdddPartitionについて、ddd整数の問題からに減らすことができますOrderedPartition[n,d]。ましょうp1,…,pdp1,…,pdp_1,\ldots,p_dのインスタンスですPartition。のインスタンスを定義しますOrderedPartition[n,d]。 毎i∈{1,…,d}i∈{1,…,d}i\in \{1,\ldots,d\}、聞かせて私を:= 2 N ⋅ P IおよびbはI:= 1。ai:=2n⋅piai:=2n⋅pia_i := 2n\cdot p_ibi:=1bi:=1b_i := 1 毎i∈{d+1,…,n}i∈{d+1,…,n}i\in \{d+1,\ldots,n\}、聞かせてI:= 1及びbはI:= iが [あればN - dが奇数で、作るnは:= 2合計が偶数となるように]。ai:=1ai:=1a_i := 1bi:=ibi:=ib_i …

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一部の数値がカットされる可能性があるパーティションの問題
標準の分割問題では、合計が2 秒の2s2s数値がいくつか与えられ、合計がsのss 2つのサブセットに分割できるかどうかを決定する必要があります。NPハードであることが知られています。 ただし、数値の1つを任意の数の部分にカットできる「ソフト番号」に指定することが許可されていると仮定します。異なる部分は異なるサブセットに入れることができます。その後、問題は簡単になります。行のすべての数値を任意の順序で並べ、その行を同じ合計で2つのサブ行にカットするだけです。 質問:合計が3 s3s3sである数値がいくつか与えられ、合計がsである3つのサブセットに分割できるかどうかを決定する必要がありますが、最大で1つのソフト数を使用します。この問題の複雑さは何ですか?ss 2つのソフト数値の使用が許可されている場合、問題は再び簡単です。数値を上記のように一列に並べることで解決できます。 ゼロのソフト番号の使用が許可されている場合、問題は明らかに困難です。少なくとも2つのサブセットに分割する問題と同じくらい困難です。 1つのソフト番号を使用することが許可されている場合、問題は依然として難しいはずであり、標準パーティションの問題からなんとかしてそれを減らすことができますが、正しい削減を見つけることができませんでした。それは簡単ですか、難しいですか? 別の質問:問題が実際にNP困難である場合、2サブセット分割問題のように疑似多項式時間で解決できますか?

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グラフの頂点等周数-NP-ハード?
G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E) iV(G)=min{|N(S)||S|:S⊆V,1≤|S|≤|V|2}iV(G)=min{|N(S)||S|:S⊆V,1≤|S|≤|V|2}i_V(G) = \min\{\frac{|N(S)|}{|S|} : S \subseteq V, 1\le |S|\le \frac{|V|}{2}\} 次の問題がNP完全であると示されている参照を与えることができます:グラフと数値与えられた場合、問題はに最大頂点等周数があるかどうかを決定することですか?GGGtttGGGttt

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制約充足約束問題の複雑さ
(これはの「上端」で10ヶ月以上前からの私の質問 cs.stackexchange上を。 その質問と私は尋ねた「下端」以上の8ヶ月前にここで、 私も上の恵みを持って、両方の応答がない。 これらは、 あるスクリーンショット。それは正しくレンダリングていない場合には)この記事は、どのように見えるかの 動機セクションの先頭には: 私はかどうか--ない不思議開始シェーファーの二分法の定理は に拡張することができる約束その一環として-constraints、私が探した 最も単純な答えは簡単ではありませんそのため約束-制約: シェーファーの定理がすでに適用されていることを回避するには、約束が失敗する入力タプルが少なくとも1つ必要です。その定理と同じ理由で、all-trueおよびall-falseはNOを与える必要があり、YESを与える複数の入力が存在する必要があります。特に、可能な入力は4つを超える必要があるため、promise-constraintは少なくとも3つの変数を超える必要があります。単純なものを取得するには、それがちょうど3つの変数を超えており、対称的であると仮定します。入力のどれが真であり、どれが真ではないか。その場合、2-trueはYESを与え、1-trueは失敗し、1-trueはYESを与え、2-trueは失敗します。各変数を反転するだけで、それらは同等に困難です。したがって、短い正式なステートメントと「より良い」名前を提供するために、後者を使用します。 動機セクションの終わり 私の質問 レッツ「正1.2イン3-SAT」ことを約束問題の 入力がの構文持っている3-SATを否定することなく、 場合必見出力YES:入力された1-で-3充足 場合必見出力NO :入力はNAE充足可能ではありません 。 その問題の複雑さは何ですか? 1つのpromise-constraintで変数が2回発生するかどうかを選択できます。 (1つのpromise-constraintで3回発生する変数は、 自動的に必須出力NOインスタンスになります。) 明らかに、恒等関数は約束問題から正の1-in-3-SAT と正のNAE-SATへの縮小 であるため、GC(O(m)、coNLOGTIME)は約束の問題を解決できます。 ただし、 肯定的な1.2-in-3-SATの「単純な」NP硬さの証明を組み合わせて妨害することに つながる一見重要な観察が あります。少なくとも1つのpromise-constraintを複数回満たす変数のセットの場合、 これらの変数がすべて真である1対3の満足のいく割り当てはありません。 逆に、各promise-constraintを最大で1回満たす変数のセットの場合、 1-in-3-satisting割り当て、可能であればそれを変更して、そのセット内のすべての変数をtrueにすると、NAEを満たす割り当てが得られます。特に、2つの1で3を満たす課題の分離 は、常にNAEを満たす課題です。その結果について詳しく説明するには、 前提と正1.2-で-3-SATは持っているガジェットをするような、道具約束制約Cという ガジェットは、すなわち、「お互いと同じようにCの変数を表し、解釈します」 fo r w a r dforwardforward\hspace{.02 in}fo r w a r dforwardforwardb a c …

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CayleyグラフのNP硬度
CayleyグラフのNP困難問題の複雑さについて何がわかっていますか? グラフがグループの乗算表とジェネレーターのリストとして明示的に与えられていると仮定します。したがって、入力の長さはグラフのサイズです。そのようなグラフ(最大クリーク/最大カット)のNP完全問題を多項式時間で解決できますか? グループのいくつかの特別な場合はどうですか?たとえば、(別名循環グラフ)またはです。つまり、問題への入力はジェネレーターのセット(およびグラフのサイズを表す)です。ZnZn\mathbb{Z}_nZlog(n)2Z2log⁡(n)\mathbb{Z}_2^{\log(n)}1n1n1^n

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2つのグラフの二分の問題とNP上その意味についてBQPアルゴリズム
紙を読んだ Ahmed Younes、「2つのグラフの二分問題に対する有界誤差量子多項式時間アルゴリズム」、2015年。doi:10.1007 / s11128-015-1069-y これは、SpringerのジャーナルQuantum Information Processingに掲載されています。この論文は、min-bisectionとmax-bisectionのNP-hard問題に対してBQPアルゴリズムを提供すると主張しているようです。 trueの場合、これはことを意味するものでなければならないそれは一般的な推測であるため、非常に驚くべきことになる、 N P ⊈ B Q Pを。結果もあるランダムオラクル、に対してその N P ⊈ B Q P確率1を有します。NP⊆BQPNP⊆BQPNP\subseteq BQPNP⊈BQPNP⊈BQPNP\not\subseteq BQPNP⊈BQPNP⊈BQPNP\nsubseteq BQP Charles H. Bennett、Ethan Bernstein、Gilles Brassard、およびUmesh Vazirani、「Quantum Computingの長所と短所」、1997年。doi:10.1137 / S0097539796300933 この論文の複雑さの分析は、時間の複雑さではなくクエリの複雑さを考慮しているように思われるので、私は困惑しています。つまり、アルゴリズムがBQPにあるかどうかは明確ではありません。一方で、論文の意味は量子コンピューティングの査読者には明らかだったはずなので、査読者は論文の詳細をすべて確認して結果を確認し、そうでなければ公開されないことを期待しています。 論文のアルゴリズムは本当にBQPですか?紙は本当にNP意味するものではない BQPを?⊆⊆\subseteq Ahmed Younes、Jonathan E. Rowe、「ブール充足可能性のための多項式時間有界誤差量子アルゴリズム」、2015年

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