タグ付けされた質問 「phase-transition」

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PからNP-hardおよび再び戻るパラメータ化された複雑さ
私は番号によってパラメータ問題の例を探していますK ∈ Nk∈Nk \in \mathbb{N}問題の硬さがあり、非単調にkkk。例示のために(私の経験で)ほとんどの問題は、単一の相転移を有するkkk -SATから単相転移有するK ∈ { 1 、2 }k∈{1,2}k \in \{1,2\}ために(問題はPである)K ≥ 3k≥3k \ge 3の問題はNP-あります(コンプリート)。私は、kが増加するにつれて両方向(簡単なものからハードなもの、そしてその逆)に相転移がある問題に興味があります。kkk 私の質問は、計算の複雑さの難易度ジャンプで尋ねられた質問にいくらか似ており、実際、そこにある回答のいくつかは私の質問に関連しています。 私が知っている例: kkk平面グラフの彩色性:Pでは、場合を除き、k = 3k=3k=3NP完全です。 kkk端子を備えたシュタイナーツリー:k = 2k=2k=2(最短sss - tttパスに崩壊する)およびk = nk=nk=n(MSTに崩壊する)のPであるが、NP-hard "in between"。これらの相転移がシャープかどうかはわかりません(たとえば、場合はP k0k0k_0、場合はNP-hard k0+ 1k0+1k_0+1)。また、他の例とは異なり、の遷移はkkk入力インスタンスのサイズに依存します。 平面式モジュロの満足割り当てをカウントnnn:Pで場合nnnメルセンヌある素数数n = 2k− 1n=2k−1n=2^k-1のための、および#のP-完全最も/(?)の他のすべての値nnn(でアーロン・スターリングからこのスレッド) 。相転移がたくさん! 誘導されたサブグラフの検出:問題は、整数ではなくグラフによってパラメーター化されます。そこグラフ存在H1⊆ H2⊆ H3H1⊆H2⊆H3H_1 \subseteq H_2 \subseteq H_3(ここで、⊆⊆\subseteqかどうかを決定れる、サブグラフ関係の特定の種類を示す)H私⊆ GHi⊆GH_i \subseteq G所与のグラフのGGGためPにあるiは∈ { …

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充足可能性閾値を超える
周知の特性 -SATインスタンスは、節の数の比であるm個の変数の数を超えるN、すなわち、商ρ = M / N。すべてのためにK、しきい値があるα用ST \ ρ « αは、ほとんどの場合は満足できるしている、とのためのρ » αほとんどの場合、充足不能です。問題のために行われた研究の多くがなされてきたρ « α、および十分に小さいとの問題についてρ、Kkkkmmmnnnρ=m/nρ=m/n\rho = m/nkkkαα\alphaρ≪αρ≪α\rho \ll \alphaρ≫αρ≫α\rho \gg \alphaρ≪αρ≪α\rho \ll \alphaρρ\rhokkk-SATは多項式時間で解けるようになります。例えば、満足度ハンドブック(PDF)のDimitris Achlioptasの調査記事を参照してください。 すべての作業は、他の方向(ここで行われている場合、私は疑問に思って我々は何とか早くそれを解決するために、この場合にはDNFにCNFから問題を変換することができた場合、)、例えば。ρ≫αρ≫α\rho \gg \alpha だから、基本的に、SATについて何を知られている?ρ=m/n≫αρ=m/n≫α\rho = m/n \gg \alpha

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硬度の相転移の例
一部の値p_0、p_1について、場合は「簡単に」、p = p_1の場合は「難しい」実数値パラメーターpでパラメーター化された問題があるとします。p=p0p=p0p=p_0p=p1p=p1p=p_1p0p0p_0p1p1p_1 1つの例は、グラフのスピン構成をカウントすることです。重み付きの適切なカラーリング、独立したセットを数えるオイラー部分グラフは、ハードコアモデル、ポッツモデル、およびイジングモデルのパーティション関数にそれぞれ対応します。単純なMCMCの場合、硬度の相転移は、混合時間が多項式から指数関数にジャンプするポイントに対応します(Martineli、2006)。 別の例は、確率モデルの推論です。与えられたモデルを、組み合わせと「すべての変数は独立している」モデルとすることにより、「単純化」します。以下のためにの問題はため、自明である、それはどこかの間では難治性であり、硬度のしきい値嘘。最も一般的な推論方法では、この方法が収束に失敗すると問題が難しくなり、発生するポイントは特定のギブス分布の位相遷移(物理的な意味)に対応します(Tatikonda、2002)。1−p1−p1-ppppp=1p=1p=1p=0p=0p=0 連続パラメータが変化する際の硬度の「ジャンプ」の他の興味深い例は何ですか? 動機:グラフタイプまたはロジックタイプ以外の硬度の別の「次元」の例を見る

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NP完全問題の相転移はどのくらい一般的ですか?
多くのNP完全問題が相転移を示すことはよく知られています。ここで、アルゴリズムに対する入力の難しさではなく、言語の抑制に関するフェーズ遷移に興味があります。 この概念を明確にするために、次のように正式に定義しましょう。言語LLLは、次の場合に(封じ込めに関して)相転移を示します。 あるオーダーパラメータ r(x)r(x)r(x)多項式時間計算可能、インスタンスの実数値関数です。 しきい値 がありtttます。これは実定数であるか、依存する可能性があります。x | n=|x|n=|x|n=|x|、つまりt=t(n)t=t(n)t=t(n)です。 ほぼすべての場合xxxとr(x)<tr(x)<tr(x)t、我々が持っているx∉Lx∉Lx\notin L。 ほとんどすべてのについてxxx、であることが保持されr(x)≠tr(x)≠tr(x)\neq tます。(つまり、移行領域は「狭い」。) 多くの自然なNP完全問題は、この意味で相転移を示します。例には、SATの多数のバリアント、すべての単調グラフプロパティ、さまざまな制約充足問題、およびおそらく他の多くのものがあります。 質問:「いい」例外はどれですか?上記の意味で(おそらく)相転移のない自然なNP完全問題がありますか?

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ランダム3-SAT:閾値のコンセンサス実験範囲はどのくらいですか?
ランダム3-SATの句に対する変数の重要な比率は3を超え6未満であり、「約4.2」または「約4.25」と一般的に説明されているようです。 Mezard、Parisi、およびZecchinaは、(物理的な意味で)臨界比が4.256であることを証明していますが、第1および第3の著者は4.267であることを証明しています。 What is the range of values that the critical ratio could possibly take? この質問をする動機は、比率がになる可能性がある場合、3-SATからNAE-3-SATへの標準的な削減(句と変数を句に変換し、変数)は比率を与えます。2 + 5–√≈ 4.2362+5≈4.2362+\sqrt{5} \approx 4.236mmmnnn2 メートル2m2mm + n + 1m+n+1m+n+1ϕϕ\phi

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Random K-SATの正確な定義は何ですか?
ランダムK-SATを定義するときに、4つの異なる制約を設定できます。1)特定の句のリテラルの合計数は正確にKまたはAT most K 2)特定のリテラルは、同じ句の置換の有無にかかわらず使用できます(AまたはAまたはA) 3)特定の変数は、または同じ句で置換なし(Aまたは〜Aまたは〜A) 4)特定の式で置換を使用して、または使用せずに特定の句を使用できます 最も「正しい」定義は何ですか?これらの異なる定義を使用することの短所と長所は何ですか?

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#P-Complete問題の相転移について何を知っていますか?
#P-Complete問題の相転移について知られていることは何ですか?具体的には、#DNF-k-SATと#CNF-k-SATには異なる相転移がありますか? 更新: ご存知のように、ランダムk-SATには、問題の解決が簡単なものから困難なものへ、そして再び簡単なものへと戻る段階遷移があります。#P-Complete問題にもこのような現象があるかどうかを知りたいです。さらに重要なことは、相転移がある場合、#CNF-k-SATと#DNF-k-SATで同じですか?#CNF-k-SATには何らかの相転移があると考えています。一方、#DNF-k-SATには相転移があるとは思わず、さらに句を追加するほど問題は難しくなります。

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