タグ付けされた質問 「pcp」

確率的にチェック可能な証明


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グラフ同型問題の結果にギャップ増幅タイプの結果はありますか?
仮定と頂点集合上の2つの無向グラフである。グラフは同型であるか及び順列が存在する場合にのみようまたはより正式に、順列がある場合そのようなことはエッジで場合のみにもしのエッジである。グラフ同型問題は、与えられた2つのグラフが同型かどうかを決定する問題です。G1G1G_1G2G2G_2{1,…,n}{1,…,n}\{1, \dotsc, n\}ΠΠ\PiG1=Π(G2)G1=Π(G2)G_1 = \Pi(G_2)ΠΠ\Pi(i,j)(i,j)(i,j)G1G1G_1(Π(i),Π(j))(Π(i),Π(j))(\Pi(i),\Pi(j))G2G2G_2 DinurのPCP定理の証明のスタイルで「ギャップ増幅」を生成するグラフ上の操作はありますか?換言すれば、から多項式時間計算可能変換があるにように(G1,G2)(G1,G2)(G_1,G_2)(G′1,G′2)(G1′,G2′)(G'_1,G'_2) 場合と同型で、その後、とまた同型であり、G1G1G_1G2G2G_2G′1G1′G'_1G′2G2′G'_2 場合と同形ではなく、各順列のため、グラフ「であるから-far」いくつかの小さな定数を、手段-farは場合に私たちが選ぶ一様にランダム、その後の確率でののいずれか G1G1G_1G2G2G_2ΠΠ\PiG′1G1′G'_1ϵϵ\epsilonΠ(G′2)Π(G2′)\Pi(G'_2)ϵϵ\epsilonϵϵ\epsilon(i,j)(i,j)(i,j)ϵϵ\epsilon (i,j)(i,j)(i,j)はエッジで、はエッジではない、またはG′1G1′G'_1(Π(i),Π(j))(Π(i),Π(j))(\Pi(i),\Pi(j))G′2G2′G'_2 (i,j)(i,j)(i,j)エッジでない及びのエッジである。G′1G1′G'_1(Π(i),Π(j))(Π(i),Π(j))(\Pi(i),\Pi(j))G′2G2′G'_2

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PCP定理のない近似の困難さ
PCP定理の重要な用途は、「近似の困難さ」タイプの結果が得られることです。比較的単純な場合には、PCPなしでそのような硬度を証明できます。しかし、PCP定理を使用して近似の結果の硬度が最初に証明された、つまり、結果が以前はわからなかったが、後でPCPに依存しないより直接的な証明が見つかったケースはありますか?言い換えれば、PCPが最初に必要であるように見えたが、後でPCPを除去できる可能性がある場合はありますか?

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MAX 3SATのスーパー多項式時間近似アルゴリズム
PCPの定理は、ない限り、MAX 3SATが充足可能な3SAT式の7/8句を満たす割り当てを見つける多項式時間アルゴリズムがないことを示しています。P = N P7 / 8 + ε7/8+ϵ7/8+ \epsilonP= NPP=NPP = NP 節を満たす自明な多項式時間アルゴリズムがあります。それで、スーパー多項式アルゴリズムを許可すれば、よりもうまくできますか?準多項式時間アルゴリズム()または部分指数時間アルゴリズム()でどのような近似比を達成できますか?このようなアルゴリズムへの参照を探しています。7 / 8 + ε N O (ログN ) 2 O (N )7 / 87/87/87 / 8 + ε7/8+ϵ7/8+ \epsilon nO (ログn )nO(log⁡n)n^{O(\log n)}2o (n )2o(n)2^{o(n)}


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リストに順番を維持
注文のメンテナンスの問題(または「リスト内の注文の維持」)は、操作をサポートすることです。 singleton:1つのアイテムでリストを作成し、そのポインターを返します insertAfter:アイテムへのポインターを指定すると、そのアイテムの後に新しいアイテムを挿入し、新しいアイテムへのポインターを返します delete:アイテムへのポインタを指定すると、リストから削除します minPointer:同じリスト内のアイテムへの2つのポインターを指定すると、リストの先頭に近い方を返します 私は、償却時間ですべての操作を実行するこの問題に対する3つの解決策を知っています。それらはすべて乗算を使用します。O (1 )O(1)O(1) Athanasios K. Tsakalidis:一般化リンクリストでの順序の維持 Dietz、P.、D. Sleator、リスト内の順序を維持するための2つのアルゴリズム Michael A. Bender、Richard Cole、Erik D. Demaine、Martin Farach-Colton、およびJack Zito、「リスト内の順序を維持するための2つの簡略化されたアルゴリズム」 A C 0にない算術演算を使用せずに、償却時間のリストで順序を維持できますか?O (1 )O(1)O(1)A C0AC0AC^0

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に関して
確率論的証明システムは一般にM Aの制限と呼ばれ、アーサーはf (n )ランダムビットのみを使用し、g (n )ビットのみを検査できますMerlinから送信された証明証明書(http://en.wikipedia.org/wiki/Interactive_proof_system#PCPを参照)。PCP[f(n),g(n)]PCP[f(n),g(n)]\mathcal{PCP}[f(n),g(n)]MAMA\mathcal{MA}f(n)f(n)f(n)g(n)g(n)g(n) しかし、1990年に、Babai、Fortnow、およびLundは、であるため、厳密には制限ではないことを証明しました。パラメータ(何であるF (N )、G (N )の場合)P C P [ F (N )、G (Nは)PCP[poly(n),poly(n)]=NEXPPCP[poly(n),poly(n)]=NEXP\mathcal{PCP}[poly(n), poly(n)] = \mathcal{NEXP}f(n),g(n)f(n),g(n)f(n),g(n)?PCP[f(n),g(n)]=MAPCP[f(n),g(n)]=MA\mathcal{PCP}[f(n), g(n)] = \mathcal{MA}

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並列反復定理の連続バージョンはありますか
Razの並列予測定理は、PCP、不近似などの重要な結果です。定理は次のように形式化されます。 G = (S、T、A、B、π、V)G=(S、T、A、B、π、V)G=(\mathcal{S},\mathcal{T},\mathcal{A},\mathcal{B},\pi, V)S、T、A、BS、T、A、B\mathcal{S},\mathcal{T},\mathcal{A},\mathcal{B}ππ\piS× TS×T\mathcal{S}\times\mathcal{T}V:S× T× A× B→ { 0 、1 }V:S×T×A×B→{0、1}V:\mathcal{S}\times\mathcal{T}\times\mathcal{A}\times\mathcal{B}\rightarrow\{0,1\}Nv (G )= 最大hA∈ HA、hB∈ HB∑s 、tπ(s 、t )V(s 、t 、hA(s )、hB(t ))v(G)=最大hA∈HA、hB∈HB∑s、tπ(s、t)V(s、t、hA(s)、hB(t))v(G)=\max_{h_A\in\mathcal{H}_A,h_B\in\mathcal{H}_B}\sum_{s,t}\pi(s,t)V(s,t,h_A(s),h_B(t))nnn倍ゲーム。定理は、、v(G ^ n)\ leq(1- \ epsilon ^ c)^ {\ Omega(\ frac {n} {\ log \ max \ {| A |、| B | \}})}。、V (G )≤ 1 …

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最大制約充足問題の大きなギャップ?
PCP定理の同等の定式化は次のとおりです。Max3 -SATの場合、充足可能な式と、最大句の部分が満たされる式(一部の)を区別するのはです。NPNPNPrrrr<1r<1r\lt 1 ハードギャップがあるかどうかに基づいてすべてのMax CSPを分類する既知の二分法定理はありますか? 2010年12月16日編集:ハードギャップのあるMAX CSPは、問題に最適な非近似係数があることを意味します。たとえば、3SATは係数近似できる多項式時間であるため、位置1にハードギャップがありますが、すべての句が満たされる場合でも近似係数を取得するのはです。7/87/87/8NPNPNP7/8+ϵ7/8+ϵ7/8+ \epsilon

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PCP定理証明の技術的な問題
私はここから証拠を読んでいて、技術的な(まだ重大な)問題に出くわしました。これはかなり具体的であり、コンテキストに問題があることは知っていますが、自分では理解できませんでした。 51ページと55ページでは、「標準」検証者を提示した後、分割割り当てを確認するために検証者を変更します。 最初のケース(p。51)が多項式コードに近いことを確認し、代数化(+ゼロテスター)を使用して、多項式のファミリー(Sum-(に最も近い多項式コードのコードワード)の3つの値が与えられたポイントでそれぞれ評価できる入力式に関連するプロパティを確認します。)。f1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k0.010.010.01f˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k 2番目の場合(p。55)が近いことをチェックし、関数を特別な合計として定義します。ようなそれぞれの値が所定の時点で評価することができる(の線形関数クローゼット)。f1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k0.010.010.01ffff˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kffff˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k 次に、両方のケースで、ファミリー/ランダム多項式の値に対してテスト(Sum-CheckまたはTensor + Hadamard)を実行します。f˜f~\widetilde{f} 私の問題は、のそれぞれの必要な値を再構築する手順は、無視できない一定の確率で誤った値を提供する可能性があることです。さらに、すべての値が正しく再構築される確率は非常に低く、定数についてはのみです。そして、これは両方の場合に当てはまります。f˜if~i\widetilde{f}_ickckc^kccc 検証者のステップのいくつかは、ターゲット関数 /ファミリーwhpから多項式の値を取得する必要があるため、これは悪い場合がありますfff そのため、各「再構成代数手順」を回繰り返し使用することにより、成功確率を増幅する必要があり。O(logk)O(log⁡k)O(\log k)f˜if~i\widetilde{f}_i さて、ブローアップ(比較的オリジナルの検証のクエリの複雑さに)サブ・ルーチンのクエリの複雑さがより若干大きくなっていることを、この手段、それはすなわち(とは対照的に「保証された」-「望まれた」定理の声明における爆発。kkkO(klogk)O(klog⁡k)O(k\log k)O(k)O(k)O(k) これは問題なのでしょうか、それとも何かが欠けているのでしょうか(おそらくそうなのでしょうか)?

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PCP定理-アルファベット削減ステップ
以下は愚かに見えるかもしれません(それはおそらく私の貧しい理解を反映しているので、どうか我慢してください) PCP定理について質問がありました。最初の3つのステップの後、つまり 程度削減、Expanderizationギャップ増幅は、我々は、制約グラフ有する(のような改良されたギャップおよび大きなアルファベットサイズでΣのDのTを)。この問題は、アルファベット削減ステップで対処されます。GGGΣdtΣdt\Sigma^{d^t} 私の質問は、Venkat Guruswamiの講義ノートIntroduction to Compositionで概説されているように、高レベルのアイデアは、ブール変数のブール制約としてエッジeの制約を表現することだと思われます。これ自体では何も達成されず、このエッジでPCP削減P eを適用する必要もあります。これはPCPの再帰呼び出しのように見えますが、ここから少し心配になります。この再帰呼び出しにより、アルファベットのサイズが再び大きくなるようです。cecec_eeeePePeP_e 著者は、この再帰には「ベースケース」が存在することを観察して説明しました。つまり、「内部」PCP削減は一定サイズの制約のみに適用されます。 (これにより、バイナリ制約である単一のエッジ上の制約を見ているときにのみ内部再帰が呼び出されることを理解していますが、それでもまだアルファベットサイズを爆破する恐れがあることをまだ理解していません縮小する代わりに)。私にとっては、ベースケースを少し異なる方法で処理する手段を取り入れない限り、Gap Amplificationステップを再帰的に繰り返しても、アルファベットサイズを大きくすることで問題が悪化するだけです。cecec_e 私の質問(それはばかげている)がおそらく明確であることを願っています。不足している(または誤解している)本質的な部分を教えてください。

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確率論的証明システムの片側エラー
最も確率的証明システム(例えばPCP定理、)では、エラーの確率は通常、偽陽性の側で定義されている、すなわち、一般的な定義は次のようになります。場合、その後検証は常に受け入れますが、中に他の場合、拒絶の確率は少なくとも1/2です。X ∈ Lバツ∈Lx \in L エラーが反対側で発生することを許可することに問題はありますか?つまり、ベリファイアは常に必要な場合に拒否し、受け入れる必要がある場合には一定のエラーしか発生しません。別の明らかな可能性は、両側でエラーを許可することです。これらの定義は通常与えられるものと同等ですか?または、動作が異なりますか?またはそのことについて、反対側のエラーを許可することには本当の問題がありますか?

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最もよく知られている漸近的PCPサイズ/ 3-SAT
確率的にチェック可能な証明のサイズの最もよく知られている漸近上限は何ですか?理想的には、この幅広い質問に対する現代的な調査を探していますが、ない場合は、3-SATの近似性に特に興味があります。 7/8 +ε-3-SATを3-SATとすると、句の7/8 +εの割合が満たされる場合、インスタンスは満たされることが保証されます。nnn句を含む3-SATの7/8 +ε-3-SATへの最もよく知られている削減は何ですか?たとえば、O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n \log n)句を使用した削減はありますか?(O(n)O(n)O(n)句は未解決の問題です。)均一な準線形サイズNCの削減?依存は何であるεεεときを含め、ε→0ε→0ε→0?既知の線形サイズはありますか(εに依存)εεε)(1-ε)-3-SATから7/8 +ε-3-SATへの削減。そうでない場合、(1-ε)-3-SATのより良い境界はありますか?部分的な答えでも面白いでしょう。 また、質問が広すぎるかもしれませんが、ここでのもう1つの重要な問題は、長いコードなどの手法のために一般に実行不可能なほど大きい、一定の要因であることを述べておかなければなりません。

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Unique Label CoverからMax-Cutへの削減の純粋なグラフ理論による説明
私はユニークゲーム予想と有名なKhot等のMax-Cutへの還元について研究しています。彼らの論文やインターネット上の他の場所から、ほとんどの著者はMAX-CUTの削減と長いコードの特定のテストの構築との間の暗黙の同等性を使用しています(私にとっては何ですか)。その同等性についての私自身の明確さの欠如のために、私はこの一連の考えに従うのに苦労しています。 これらの博覧会から、削減を純粋にグラフの観点から説明できることも明らかであるが、偶然または好みによって、誰もそのようにそれを行うことを選択しなかった。たとえば、オドネルのこれらの講義ノートでは、ロングコードテストは、構築されるグラフのエッジの自然な定義に対応していることを示唆していますが、そのルールが明記されていないため、ルールはカットの選択に依存しているようですテストされているブール関数を定義するために、私はかなり混乱しました。 だから私は誰かに削減を「理論的に」グラフ理論的に説明するように求めています。これは、2つの視点の同等性を理解するのに役立つと思います。

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PCPとL = SLの間の接続
AroraとBarakによる本には、PCPに関する章のノートが含まれています。 Dinurの一般的な戦略は、拡張グラフのジグザグ構築と第20章で説明されている無向接続のためのReingoldの決定論的ログスペースアルゴリズムを幾分思い出させることに注意してください。(494ページ) この回想は、正確にはどういう意味ですか?これら2つの証明から「除外」できる共通のプロパティ/補題はありますか?

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