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野心的なCoRRの論文をあまりにも多く読んだようです。問題は、それらの論文が査読されていないが、しばしば興味深いと思われ、基本的な妥当性チェックに合格することです。または、おそらくそうではなく、妥当性チェックを改善する必要があるだけです。このような論文の最近のサンプルは次のとおりです。 一意性ツリー：グラフ同型問題への可能な多項式アプローチ グループおよび色同型問題について 乗法重み、イコライザー、およびP = PPAD NP対PSPACE 詳細に読んだ後、私はしばしばこのアプローチが興味深く、いくつかのメリットがあるかもしれないという結論に至りますが、要約で発表または示唆された大きな野心的な目標に到達するには不十分です。私は時々そのような論文の著者に私の考えを書いていますが、典型的な反応は、著者に届く前にスパムフィルターがそれを除去したかどうかさえ知らないように私のメールを完全に無視することです。言葉、私ははるかにin辱的なフィードバックに慣れています」。完全に無視されているのは気分が悪いですが、「反論を証明する」ことに対する適切な反応でしょうか？ 「任意の野心的なCoRR論文」に関する一般的なフィードバックを投稿する良い方法や場所はありますか？そのような論文を読む努力をした後、他に何ができますか？（そして仮説的な質問：アブストラクトで発表された結果が実際に正しいという結論に達したらどうすればよいでしょうか？）

24 soft-question  graph-isomorphism  paper-review  ppad 

複雑度クラスPPAD（たとえば、さまざまなNash平衡の計算）は、END OF THE LINEでポリタイム還元可能な合計検索問題のセットとして定義できます。 行の末尾：回路を考えるとSとPとNの入力ビットとNような出力ビットP（0 、N） = 0 、N！= S（0 、nは）、入力された検索Xを {0,1}にNようにP （S（x））！= x または S（P（x））！= x！= 0 n。 SやPなどの回路やアルゴリズムは、Papadimitrouの論文など、クエリごとにのみ明らかになる指数関数的に大きなグラフを暗黙的に定義します（PSPACEで問題を保持するために！）。 ただし、任意のグラフを有効にする回路をどのように設計するかはわかりません（グラフに体系的な構造がある場合、回路を見つけるのがはるかに簡単になります）。たとえば、ソース頂点にすべて0のラベルを付け、他のすべての頂点にバイナリラベルをランダムに割り当てた、指数関数的に長い有向線を表す多項式サイズの回路をどのように設計しますか？これは、PPAD関連の論文では暗示されているようです。 私がオンライン検索で最も近いのはGalperin / Widgersonの論文ですが、そこに記載されている回路は2つの頂点ラベルを取り、「これらの頂点は隣接していますか？」 それでは、nビットの入力を受け取り、その先行または後続のnビットのラベルをそれぞれ出力する、指数サイズのグラフの多項式サイズの回路をどのように設計しますか？または、誰かがこれをよく説明しているリソースを知っていますか？

20 reference-request  combinatory-logic  graph-theory  ppad 

ポリタイムチューリングマシン/ポリサイズ回路の代わりに、対数空間チューリングマシンまたは回路が問題をエンコードするようにを定義するとどうなりますか？P P A DPPAD{\bf PPAD} A C 0AC0{\bf AC^0} 最近、小さな回路の回路充足可能性のアルゴリズムを高速化することが重要であることが判明したため、 PPAD制限されたバージョンはどうなるのだろうか。P P A DPPAD{\bf PPAD}

15 cc.complexity-theory  circuit-complexity  logspace  ppad  ac0 

複雑性クラスPPADは、1994年の独創的な論文でChristos Papadimitriouによって発明されました。このクラスは、「有向グラフのパリティ引数」によってソリューションの存在が保証される検索問題の複雑さをキャプチャするように設計されています。有向グラフに不均衡な頂点がある場合、別の頂点が存在する必要があります。しかし、通常、クラスは、ANOTHER END OF THE LINEANOTHER END OF THE LINE\mathsf{ANOTHER\ END\ OF\ THE\ LINE}（AEOLAEOL\mathsf{AEOL}）問題。引数は、入次数と出次数の両方が1 グラフにのみ適用されます≤1≤1\le 1。私の質問は、なぜこれらの概念は同等なのですか？ この時点まで、それはこの質問の複製です。ここで、問題を正式に述べ、そこでの答えに満足できない理由を明確にしたいと思います。 検索問題ANOTHER UNBALANCED VERTEXANOTHER UNBALANCED VERTEX\mathsf{ANOTHER\ UNBALANCED\ VERTEX}（AUVAUV\mathsf{AUV}）：我々が与えられている2つの多項式サイズの回路SSS及びPPP得るx∈{0,1}nx∈{0,1}nx\in\{0,1\}^nとの他の要素の多項式リストを返す{0,1}n{0,1}n\{0,1\}^n。これらの回路は有向グラフを定義しますG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)ここで、V={0,1}nV={0,1}nV=\{0,1\}^n及び(x,y)∈E⇔(y∈S(x)∧x∈P(y))(x,y)∈E⇔(y∈S(x)∧x∈P(y))(x,y)\in E\Leftrightarrow (y\in S(x)\land x\in P(y))。検索の問題は以下の通りである：所与SSS、PPP及びz∈Vz∈Vz\in Vようにindegree(z)≠outdegree(z)indegree(z)≠outdegree(z)indegree(z)\ne outdegree(z)、同じプロパティを持つ別の頂点を見つけます。 検索問題AEOLAEOL\mathsf{AEOL}：同じですが、SSSと両方ともPPP空のリストまたは1つの要素を返します。 還元性の概念は、（リッキーの提案に応じて補正）：総探索問題総検索問題に還元性であるB多項式関数を介してFとGの場合、Yはを解決するF （X ）の問題にBを意味し、G （X 、yは）であります問題Aのxの解。 AAABBBfffgggyyyf(x)f(x)f(x)BBBg(x,y)g(x,y)g(x,y)xxxAAA 正式な質問：なぜはA E O Lに還元可能か？または、別の還元可能性の概念を使用する必要がありますか？AUVAUV\mathsf{AUV}AEOLAEOL\mathsf{AEOL} Christos PapadimitriouはPPAについての類似の定理を証明しています（Theorem 1、page 505）が、この議論はPPADには機能しないようです。その理由は、度バランスと頂点ということであるに変換されるk個の度バランスの頂点± 1。次に、A E O Lのアルゴリズムは、これらの頂点の1つを取得し、別の頂点を返します。これは、A …

13 cc.complexity-theory  reductions  search-problem  ppad 

通常、複雑度クラスPPADは、End-Of-The-LineがPPAD完全であることを示すことによって定義されます。 行末は検索の問題です。入力は、各ノードが度内外度最も1にグラフが多項式時間計算可能関数により与えられるた有向グラフから成るの先行および後続返しXを。さらに、後続ノードはあるが先行ノードがないノードvが与えられます。後続または先行のないノードt ≠ vを見つけます。f（x ）f（バツ）f(x)バツバツxvvvt ≠ vt≠vt\ne v 最近、PPADの別の定義を聞きました。私が思い出す限り、それは次の問題に基づいていました。 有向グラフ（再び多項式時間計算可能関数で指定）と、次数がその次数と等しくないノードが与えられます。このプロパティを持つ別のノードを見つけます。 明らかに、行末は後者の問題の特殊なケースですが、後者の問題を解決するのは本当に難しいですか？私の質問はこれです： 同じ複雑度クラスPPADで両方の問題が完了していますか？はいの場合、なぜですか？そうでない場合、2番目の問題から生じる複雑度クラスは何ですか？

13 cc.complexity-theory  complexity-classes  ppad 

ナッシュ均衡は一般的に計算不可能です。εϵ\epsilon -Nash平衡は、内対戦相手の戦略、各プレーヤーの取得を与え、戦略の集合であるεϵ\epsilon可能な最大の期待利得の。ϵとゲームが与えられた場合、εϵ\epsilon -Nash均衡を見つけることはP P A D -completeです。εϵ\epsilonP P A DPPAD\mathsf{PPAD} 定義を厳密に言うと、与えられたεϵ\epsilon -Nash均衡の戦略は、任意のNash均衡の戦略に近いと信じる特別な理由はないようです。ただし、「近似Nash平衡を計算する」という意味の場合、文献では「近似的にNash平衡を計算する」のような表現をだらしなく使用していることがよくあります。 ですから、2番目が1番目を意味するのはいつでしょうか。それは、ゲームは、我々が期待するかもしれないもののために、あるεϵ\epsilon -Nash均衡はナッシュ均衡に「近い」ことを？ より正式には、んnn人のプレーヤーでゲームを行い、一連の戦略プロファイル（s（1 ）1、… 、s（1 ）ん）、（s（2 ）1、… 、s（2 ）ん）、（s（3 ）1、… 、s（3 ）ん）、…(s1(1),…,sn(1)),(s1(2),…,sn(2)),(s1(3),…,sn(3)),…(s_1^{(1)},\dots,s_n^{(1)}), (s_1^{(2)},\dots,s_n^{(2)}), (s_1^{(3)},\dots,s_n^{(3)}), \dots。 各（s（私）1、… 、s（私）ん）(s1(i),…,sn(i))(s_1^{(i)},\dots,s_n^{(i)})はε私ϵi\epsilon_i -Nash平衡であり、シーケンスε1、ϵ2、ϵ３、…ϵ1,ϵ2,ϵ3,…\epsilon_1,\epsilon_2,\epsilon_3,\dotsはゼロに収束します。 私の質問： いつ（どのような条件/仮定の下で）すべての戦略が収束しますか？すなわち、各選手のためであり、S （1 ） J、S （2 ） J、S （3 ） J、...収束必ずしも。jjjs（1 ）j、s（2 ）j、s（3 ）j、…sj(1),sj(2),sj(3),…s_j^{(1)},s_j^{(2)},s_j^{(3)},\dots このシーケンスの制限は、実際にはどのような条件下でゲームのナッシュ均衡ですか？（それ以上の仮定は必要ないように思えます。つまり、すべての戦略が収束する場合、制限はNEになるはずです。） ときに計算するアルゴリズムん -Nash均衡は必ずしもナッシュ均衡の約コンピューティング戦略のためのアルゴリズムを暗示しますか？上記の条件で十分ですか？εϵ\epsilon どうもありがとう！ 2014-03-19を編集 ラーフルの答えに参照を読んだ後、の観点から考えるために、より合理的なようだディストリビューションではなく、収束の配列の間の距離。だから私は質問を言い換えてみて、最近の考えもいくつか載せます。ℓ1ℓ1\ell_1 …

9 reference-request  gt.game-theory  ppad 

ハンドシェイキング補題によると、次数が奇数である頂点を持つ無向グラフには、次数が奇数である他の頂点が必要です。この観察は、グラフと奇数次の頂点が与えられ、他の奇数次の頂点を見つけるように求められた場合、存在することが保証されているものを検索していることを意味します（したがって、完全な検索問題があります） ）。 PPA（1994年のChristos Papadimitriou [1]）は次のように定義されます。頂点がnビットのバイナリ文字列であるグラフがあり、そのグラフは頂点を入力として取り、その近傍を出力する多項式サイズの回路で表されているとします。（これにより、局所探索を効率的に実行できる指数関数的に大きなグラフを表すことができることに注意してください。）さらに、特定の頂点（たとえば、すべて0のベクトル）に奇数の近傍が存在するとします。別の奇数次の頂点を見つける必要があります。有向グラフの対応するパリティ引数のクラスは、PPADに属しています。 私の質問：有向グラフと無向グラフで奇数ノードをカウントする複雑さは何ですか？ [1] Papadimitriou、Christos H.「パリティの議論の複雑さおよびその他の非効率的な存在証明について」Journal of Computer and system Sciences 48.3（1994）：498-532。

8 complexity-classes  counting-complexity  ppad