タグ付けされた質問 「polynomial-time」

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ツリー幅の計算が難しい(簡単な)興味深いグラフクラスはありますか?
Treewithは、グラフがツリーからどれだけ近いかを示す重要なグラフパラメーターです(厳密なトポロジの意味ではありません)。 ツリー幅の計算がNP困難であることはよく知られています。 ツリー幅の計算が難しい自然なグラフのクラスはありますか? 同様に: ツリー幅の計算が簡単な興味深いグラフクラスはありますか?はいの場合、悪用される可能性のある構造プロパティ/テストはありますか?すなわち、グラフプロパティ有するX ⇒のツリー幅計算G ∈ Pを。GGGXXX ⇒⇒\RightarrowG∈PG∈PG \in \mathbf{P}

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チューリングマシンに関してmP / polyの同等の定義は何ですか?
P / polyは、多項式サイズのブール回路のファミリーによって解決可能な決定問題のクラスです。あるいは、nのサイズ多項式であり、nのサイズのみに基づくアドバイス文字列を受け取る多項式時間チューリングマシンとして定義できます。 mP / polyは、多項式サイズの単調なブール回路のファミリーによって解決可能な決定問題のクラスですが、多項式時間チューリングマシンに関してmP / polyの自然な代替定義はありますか?

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指数アルゴリズムが、実用的なサイズの多項式アルゴリズムよりも高速に実行される問題の例は?
実際の問題のサイズでは、指数アルゴリズムが最もよく知られている多項式時間よりもはるかに高速に実行される問題を知っていますか(少なくともある程度はよく知られています)。 たとえば、問題の実用的なサイズ*がであり、2つの既知のアルゴリズムがあると仮定します。1つは2 nで、もう1つは定数cに対してn cです。明らかにc > 15の場合、指数アルゴリズムが優先されます。n=100n=100n = 1002n2n2^nncncn^ccccc>15c>15c > 15 *実際のサイズとは、現実の世界で一般的に見られるものを意味すると思います。ネットワーク上の列車の数と同様。

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どの整数線形プログラムが簡単ですか?
問題の解決を試みている間に、私はその一部を次の整数線形プログラムとして表現することになりました。ここで入力の一部として与えられたすべての正の整数です。変数x i jの指定されたサブセットはゼロに設定され、残りは正の整数値を取ることができます。ℓ,m,n1,n2,…,nℓ,c1,c2,…,cm,wℓ,m,n1,n2,…,nℓ,c1,c2,…,cm,w\ell,m,n_{1},n_{2},\ldots,n_{\ell},c_{1},c_{2},\ldots,c_{m},wxijxijx_{ij} 最小化 ∑mj=1cj∑ℓi=1xij∑j=1mcj∑i=1ℓxij\sum_{j=1}^{m}c_{j}\sum_{i=1}^{\ell}x_{ij} 対象: ∑mj=1xij=ni∀i∑j=1mxij=ni∀i\sum_{j=1}^{m}x_{ij}=n_{i}\,\,\forall i ∑ℓi=1xij≥w∀j∑i=1ℓxij≥w∀j\sum_{i=1}^{\ell}x_{ij}\ge w\,\,\forall j この整数プログラムが多項式時間で解けるかどうか知りたい。私の元々の問題は解決していれば解決し、そうでなければ別の方法を試さなければなりません だから私の質問は: 特定の整数線形プログラムが多項式時間で解けるかどうかはどうすればわかりますか?どの整数線形プログラムが簡単であることが知られていますか?特に、上記のプログラムは多項式時間で解くことができますか?これに関する参考文献をいくつか教えてください。

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数値分割の特殊なケースのNP困難性
次の問題を考慮してください。 一組の所与のn=kmn=kmn = k m正の数{a1,…,an}{a1,…,an}\{ a_1, \dots, a_n \}ここでk≥3k≥3k \ge 3定数であり、我々は、中にセットを分割するmmm サイズのサブセットkkk各部分集合の和の積となるよう最大化されます。 この問題は、各パーティションの番号の数に制限があることを除けば、よく知られているウェイ番号のパーティション分割とよく似ています。以下のために以下の簡単な多項式アルゴリズムを提案することができ、mmmk=2k=2k = 2 番号がソートされている、つまりと仮定します 。。。< a n。次いで、ためにI ≤ M割り当てI サブセットに私は、のためにI > M、サブセットに割り当てN - I + 1。a1<a2<...<ana1<a2<...<ana_1mn−i+1n−i+1n−i+1 アルゴリズムが機能する理由を見るのは難しくありません。任意の2つのビンを選択するだけです。数字を入れ替えても、製品の量は増えません。 しかし、が大きい場合、多項式時間で問題を解決できるかどうか疑問に思いますか?誰かがそれがnp-hardnessであることを示すことができれば、私も感謝します。kkk 注:ワイヤレスネットワークでスケジューリングの問題に取り組んでいるときに問題が発生しました。問題を解決するための優れたヒューリスティックアルゴリズムを見つけました。しかし、しばらくして、私は問題が理論的に興味深いかもしれないと思った。

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最短経路問題の「親族」
非負のエッジの重みと2つの区別された頂点s,ts,ts,t持つ接続された無向グラフを考えます。以下は、次のすべての形式のパスの問題です。パスのエッジの重みの関数が最小になるようなs−ts−ts-tパスを見つけます。この意味で、これらはすべて最短経路問題の「親戚​​」です。後者では、関数は単に合計です。 注:頂点が繰り返されない単純なパスを探しています。文献ではこれらの問題の標準的な名前が見つからなかったので、自分で名前を付けました。 最小の重みギャップを持つパス:s−ts−ts-tパスを見つけます。パスの最大と最小のエッジの重みの差が最小になるようにします。 最もスムーズなパス:パスの最大ステップサイズが最小になるようなs−ts−ts-tパスを見つけます。ステップサイズは、2つの連続するエッジ間の重みの差の絶対値です。 最小高度のパス:パスに沿ったステップサイズの合計によってパスの高度を定義します(上記のステップサイズの定義を参照)。高度が最小s−ts−ts-tパスを見つけます。 最小の素数の重みを持つパス:すべてのエッジの重みが正の整数であると仮定して、その重みが素数になるようなs−ts−ts-tパスを見つけます。そのようなパスがある場合は、プライムウェイトが可能な限り小さいものを見つけます。 質問:これらのパスの問題について何がわかっていますか?(そして、重みの異なる関数を適用して、同様の精神で考えられる他のもの。)一般に、エッジ重みのどの関数が多項式時間で最小化でき、どれがNP困難であるかについてのガイダンスはありますか? 注:たとえば、重みの合計を最小化するのは簡単ですが(これは古典的な最短パスの問題です)、パス上の重みの密接に関連する平均を最小化することはNP困難であることが興味深いです。(重み2をsssとttt付随するすべてのエッジに割り当て、重み1を他のすべてに割り当てます。次に、最小平均重みパスが最長s−ts−ts-tパスになります)。

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Pおよび記述的複雑さ
複雑性動物園では、記述的複雑性において、Pは3つの異なる種類の式F O (L F P )によって定義できると述べています[ 1 ]。これはF O (n O (1 ))でもあり、S O (H O R N )。PPPFO(LFP)FO(LFP)FO(LFP)FO(nO(1))FO(nO(1))FO(n^{O(1)})SO(HORN)SO(HORN)SO(HORN) ただし、いくつかの例外があります。たとえば、EvennessEvennessEvennessはFPでは表現できません(FPはLFPと同じ表現力を持っています)。ConnectivityConnectivityConnectivityと 2−colourability2−colourability2-colourabilityは、1次論理では定義できません。一部の問題は、E v e nなどの有限数の変数では公理化することもできません。EvennessEvennessEvenness、Perfect MatchingPerfect MatchingPerfect~Matching、HamiltonicityHamiltonicityHamiltonicity。 イマーマンは、固定小数点ロジック+カウント(FPC)がPをキャプチャするための可能なロジックである可能性があることを提案しました。 ただし、Cim Furer、Immermanは、FPCで表現できない多項式時間グラフプロパティがあることを示しました[ 2 ]。2つの要素のフィールドで線形方程式を解く問題は、counting [ 3 ] を使用した無限ロジックでは定義できません。詳細については、[ 4 ]を参照してください。 では、一般的にどのような論理構造でPをキャプチャできますか?正の答えは、順序付けられた有限構造のクラスは、Immerman [ 5 ]およびVardi [ 6 ] によってPで決定可能である場合に限り、最小固定小数点論理で定義可能であるということです。順不同の場合はどうですか?複雑な動物園で声明の反例をもっと見せることができますか?

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スパース完全集合とP対L
マハニーの定理は、多項式時間の多元削減のもとでスパース完全集合がある場合、P = N Pであることを示しています。(「NPのスパースコンプリートセット:ベルマンとハートマニスの推測の解決」を参照)NPNPNPP=NPP=NPP = NP 他の複雑度クラスのスパース完全セットの存在の既知の結果はありますか?特に、ログスペース多元削減でスパース完全セットがある場合、それはP = Lを意味しますか?PPPP=LP=LP = L

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P(PTime)とタイプ1(コンテキスト依存)言語の間の推測される関係は何ですか?
かかは不明ですが、P ⊈ C S LP⊆CSLP⊆CSLP\subseteq CSLP⊈CSLP⊈CSLP\not\subseteq CSL PPPは、決定論的チューリングマシン上の多項式時間で決定可能なすべての言語のセットであり、 CSLCSLCSLは状況依存言語のクラスであり、線形制約付きオートマトンによって決定される言語であるNSPACE(O(n))と同等であることが知られていますNSPACE(O(n))NSPACE(O(n))NSPACE(O(n))。 多くの未解決の質問では、1つの回答に向かう傾向があります(la「ほとんどの専門家はP \ neq NPを信じているP≠NPP≠NPP\neq NP」)。この質問にこのようなものはありますか? 特に、どちらの回答も予期しない結果をもたらすでしょうか?予想される(しかし証明されていない)結果のみを確認できます。 もしP⊆CSLP⊆CSLP\subseteq CSLは、P⊆NSPACE(O(n))⊊NSPACE(O(n2))P⊆NSPACE(O(n))⊊NSPACE(O(n2))P\subseteq NSPACE(O(n))\subsetneq NSPACE(O(n^2))(空間階層定理)、したがってP⊊PSpaceP⊊PSpaceP\subsetneq PSpace。 P \ not \ subseteq CSLの場合P⊈CSLP⊈CSLP\not\subseteq CSL、言語はl∈P∖NSPACE(O(n))l∈P∖NSPACE(O(n))l\in P\setminus NSPACE(O(n))あり、したがってl∈P∖NLl∈P∖NLl\in P\setminus NL、したがってNL⊊PNL⊊PNL\subsetneq Pです。 (謝辞:これら2つの2番目の結果は、Yuval Filmusが/cs/69614/で指摘しました)

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多項的に知っている情報への情報理論の一般化はありますか?
申し訳ありませんが、これは少し「やわらかい」質問です。 情報理論には計算の複雑さの概念はありません。たとえば、SATのインスタンス、またはSATのインスタンスと充足可能性を示すビットが同じ量の情報を伝送します。 「多項式で知っている」という概念を形式化する方法はありますか? そのようなフレームワークは、たとえば、ランダム変数X相対Y間の多項式KL発散の概念を、Yが与えられた多項式時間でXを計算するために必要なビット数として定義できます。 同様に、確率変数Xのエントロピーは、多項式時間でデコードできる方法でXをエンコードするために必要なビット数として定義できます。 そのような一般化は研究されましたか?一貫性を持たせることはできますか?

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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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非直交ベクトル問題
次の問題を検討してください。 直交ベクトル問題 入力:Aセットは、SSSのnnnブールは、長さの各ベクトルddd。 質問:DOは明確なベクトルが存在しv1v1v_1及びv2∈Sv2∈Sv_2 \in Sそれは、このようなv1⋅v2=0v1⋅v2=0v_1 \cdot v_2 = 0? 非直交ベクトル問題 入力:Aセットは、SSSのnnnブールは、長さの各ベクトルdddと正の整数kkk。 質問:DOは明確なベクトルが存在しv1v1v_1及びv2∈Sv2∈Sv_2 \in S、このようなv1⋅v2≥kv1⋅v2≥kv_1 \cdot v_2 \geq k? これら2つの問題の関係は何ですか? 特に、ここで私が疑問に思っているいくつかのより具体的な質問を示します。 (1)これらの問題のどちらかが他よりも難しいように見えますか? (2)私は確かに芸術アルゴリズムの現在の状態がOVP何のためにあるのかが、これらの問題のいずれかのために、あなたは上限よりも良い得ることができていないよO(n2⋅d)O(n2⋅d)O(n^2 \cdot d)時間は? (3)kkkを修正することは、2番目の問題の複雑さに対して何か違いがありますか? 、Iは、の内積平均V 1及びV 2を超えるR dは。v1⋅v2v1⋅v2v_1 \cdot v_2v1v1v_1v2v2v_2RdRd\mathbb{R^d} 編集:が小さい場合、ほとんどの応答は本当に素晴らしい洞察を提供します。 ddd が大きい場合、何が言えるでしょうか。d = nまたはd = √と言いますdddd=nd=nd = n 又は少なくともD=Nαいくつかのためにα>0。d=n−−√d=nd = \sqrt{n}d=nαd=nαd = n^\alphaα>0α>0\alpha > 0

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複雑さの下限がある多項式時間問題は他にありますか?
私は、古典的な時間の複雑さの下限を持つ問題をもっと探しています。一部の人々は、あなたがそのような下限をどのように証明できるか疑問に思うかもしれません。下記参照。PPP 指数下限: クレーム:あなたは問題がある場合されるE X P T I M Eは、多項式削減下-complete、定あるα ∈ Rように、Xがで解けるないO (2 N α)時間。 バツXXEバツPT私MEEXPTIMEEXPTIMEα ∈ Rα∈R\alpha \in \mathbb{R}バツXXO (2んα)O(2nα)O(2^{n^{\alpha}}) プルーフアイデア:時間階層定理により、問題がでO (2 N)にない時間O (2 n個YYYO (2ん)O(2n)O(2^n)時間。さらに、YからXへの多項式の削減が必要です。したがって、一定のあるCこの縮小サイズのインスタンスを取るように、NのためのYサイズのインスタンスにNCのためのXは。下行きYのO(2N 1 - ε)下行きに時間シフトXのO(2N 1 - εo (2んん)o(2nn)o(\frac{2^n}{n})YYYXXXcccnんnYYYncんcn^cXバツXYYYO(2n1−ϵ)O(2ん1−ε)O(2^{n^{1-\epsilon}})XバツX時間。O(2n1−ϵc)O(2ん1−εc)O(2^{n^{\frac{1-\epsilon}{c}}}) 多項式の下限: 一部の完全問題には、多項式時間問題への適切なパラメーター化があります。以前からの問題Xを考えます。我々はパラメータ化があるとKを - X用Xように:EXPTIMEEバツPT私MEEXPTIMEXバツXkkkXバツXXバツX 各固定について、k - Xは多項式時間です。kkkkkkバツバツX 直感的に存在し、これに、もちろん例外であるが、大きくなるkは - Xのための問題が難しくなるはずですXが下限指数時間複雑性を有します。kkkkkkバツバツXバツバツX 例: 浮上している問題の1つの例は、ツリーオートマトンの交差が空でないことです。つまり、ツリーオートマトンの有限リストが与えられた場合、すべてのオートマトンを同時に満たすツリーは存在しますか? この問題は、ここで complete であることが示されました。さらに、オートマトンkの数によって交差問題をパラメーター化できます。それすることができる示した固定のためにそのK、交差問題は、時間複雑有するN Θ (kは)。EバツPT私MEEバツPT私MEEXPTIMEkkkkkkんΘ …

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Pにあると考えられる準多項式時間の問題(崩壊を引き起こしたり、広く保持されている信念に違反したりしない)
準多項式時間(との問題のいくつかの例どのようなものがあり考えでもよい)アルゴリズムPは。言い換えれば、多項式時間アルゴリズムを誰も見つけていないという明白な理由がない限り、それらはQ Pにありますか?Q PQPQPPPPQ PQPQP この質問は、最近のグラフ同型結果(この質問に対する有効な回答です)が動機となっています いくつかの非例は グラフでサイズクリークを見つけるログ100んlog100⁡n\log^{100} n グラフでのサイズのパスを見つけるログ100んlog100⁡n\log^{100} n k = log 100 nの k-sumを解くk = ログ100んk=log100⁡nk=\log^{100} n トーナメントの最小支配セット にあるこれらの問題はいずれも、指数時間仮説(ETH)に違反します。PPP

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二次多変量多項式に解があるかどうかを判断するための効率的なアルゴリズムは何ですか?
一般に、多変量多項式の充足可能性は3-SATと同等であることを知っています。ただし、2次の場合に優れた手法があるかどうか、特に多項式の時間解があるかどうかは疑問です。 より一般的な質問になると思いますが、充足可能性の問題が効率的に解決できる多変量多項式のクラスはありますか?
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