タグ付けされた質問 「proofs」

特定の定理または推測の既存または可能な証明に関する質問に使用されます

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教会とチューリングのテーゼを反証するとはどういう意味ですか?
キャッチーなタイトルでごめんね。私は理解したいのですが、教会とチューリングのテーゼを反証するために何をしなければなりませんか?どこかで読んだことは数学的に不可能です!どうして? チューリング、ロッサーなどは異なる用語を使用して、「計算できるもの」と「チューリングマシンで計算できるもの」を区別しました。 これに関するチューリングの1939年の定義は次のとおりです。 したがって、教会チューリングの論文は次のように述べることができます:すべての効果的に計算可能な機能は計算可能な機能です。 繰り返しになりますが、この推測を否定すると、証明はどのようになりますか?

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コンピューターはどこでどのように定理を証明しましたか?
この質問の目的は、コンピューターの体系的な使用が役立つ理論的なコンピューターサイエンスから例を収集することです。 定理につながる推測を構築する際に、 推測または証明アプローチを偽造すること、 証明の構築/検証(の一部)。 特定の例がある場合は、それがどのように行われたか説明してください。おそらくこれは、他の人が日常の研究でコンピューターをより効果的に使用するのに役立つでしょう(今日のTCSでは、これはかなり一般的ではないようです)。 (単一の「正しい」答えがないため、コミュニティWikiとしてフラグが立てられます。)

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非構成的アルゴリズムの存在証明はありますか?
特定の複雑さで解決可能であることが証明されているが、実際にこの複雑さを達成するための既知のアルゴリズムがない問題への参照に出くわしたことを覚えています。 私は、これがどのように成り得るかについて心を包むのに苦労しています。アルゴリズムの存在の非構造的証明がどのように見えるか。 そのような問題は実際に存在しますか?彼らは多くの実用的な価値を持っていますか?

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洞察につながるリゴール
MathOverflowで、Timothy Gowersは「厳密さが重要であることを示す」という質問をしました。議論の大部分は、証明の重要性を示す事例に関するものであり、CSTheoryの人々はおそらく納得する必要はないでしょう。私の経験では、連続した数学の多くの部分よりも理論的なコンピューターサイエンスの方がより厳密である必要があります。なぜなら、私たちの直感は離散構造に対してしばしば間違っていることが判明するからです。数学者は存在証明に満足するかもしれませんが、理論的なコンピューター科学者は通常建設的な証明を見つけようとします。LovászLocal Lemmaは良い例です[1]。 したがって、私は知りたい 理論的コンピューターサイエンスに、真実と信じられている声明の厳密な証拠が根本的な問題の性質に対する新しい洞察をもたらした特定の例はありますか? アルゴリズムと複雑性理論から直接ではない最近の例は、証明論的合成、事前条件と事後条件からの正確で効率的なアルゴリズムの自動導出です[2]。 [1]ロビン・A・モーザーとガボール・タルドス、ロヴァス・ローカル補題の建設的証明、JACM 57、第11条、2010年。http: //doi.acm.org/10.1145/1667053.1667060 [2] Saurabh Srivastavaさん、スミットGulwani、およびジェフリー・S.フォスターは、プログラム検証からプログラム合成を、ACM SIGPLANは特記事項45、313から326まで、2010 http://doi.acm.org/10.1145/1707801.1706337 編集:私が念頭に置いていた種類の答えは、スコットとマトゥスによるもののようなものです。Kavehが示唆したように、これは人々が証明したかった3つのもの(ただし、「物理」、「手振り」、または「直感的」な議論によって必ずしも予期されていなかった)、証拠、および「根本的な問題」の結果予想されなかった証明に続いた(おそらく、証明を作成するには予期しない新しいアイデアが必要であったか、当然のことながらアルゴリズムにつながるか、領域に関する考え方を変えた)。証明の開発中に開発された技術は、理論的なコンピューターサイエンスの構成要素であるため、このやや主観的な質問の価値を保持するには、スコットや参考文献によって裏付けられた議論などの個人的な経験に焦点を当てる価値があります。マトゥスがしたように。また、私は m何かが適格かどうかについての議論を避けようとする; 残念ながら、質問の性質は本質的に問題がある場合があります。 複雑さの「驚くべき」結果についての質問がすでにあります:複雑さの驚くべき結果(複雑さのブログリストではありません)理想的には、必ずしもブレークスルーのサイズではなく、厳密な証明の値に焦点を当てる答えを探しています。

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自己参照や対角化に依存しない停止問題の決定不能性の証拠はありますか?
これはに関連した質問です。この1。そこでの多くの議論の後、はるかに単純な形で再びそれを置くと、それは全く異なる質問のように感じました。 停止問題の決定不能性の古典的な証明は、仮想HALT決定子をそれ自体に適用しようとするときに矛盾を示すことに依存します。これは、それ自体が停止するかどうかを決定するが、他のケースの停止の決定可能性に関する情報を提供しないHALT決定者を持つことが不可能であることを示しているだけだと思います。 だから質問は HALTが自分自身を決定できず、対角化引数にも依存していないことを示すことに依存しない停止問題が決定不能であることの証拠はありますか? 小さな編集:質問の元の表現にコミットします。これは、(HALTに依存する対角化に依存しないことを単に要求するのではなく)ダイアゴナル化にまったく依存しない証明を求めています。

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より深い構造を公開する証明
(ランダム化アルゴリズムの教科書からの)チェルノフ限界の標準的な証明は、マルコフ不等式とモーメント生成関数を使用し、テイラー展開が少し組み込まれています。それほど難しくはありませんが、多少機械的です。 しかし、結果を駆動するより深い構造を公開する他のチェルノフ限界証明があります。たとえば、この論文で例示種類の方法で、経由する情報理論的なバージョンがありますImpagliazzoとKabanetsだけでなく、サンジョイDasguptaさんによってこの短いポスト。これらの後者の証明は、標準結果の一般化を提供するという点でより「直感的」であり、指数内の面白い用語がどこから来るのかを説明します(KL発散です)。 そのようなことの良い例は何ですか?より具体的にするために、ここにルールがあります: 声明はかなりよく知られている必要があります(ある種の大学院クラスで教えられるようなもの) 「一般に」教えられる教科書または標準参考資料で利用可能な「標準」証明があるはずです あまり知られておらず、一般に教えられておらず、より一般的なステートメントを証明するか、ステートメントをより深い数学的構造にリンクする代替の証拠があるはずです。 2つの例から始めます。 チェルノフの限界 「教科書」証明:マルコフ不等式、モーメント生成関数、テイラー展開(MR) 珍しい洞察力のある証明:型の方法、KL発散を伴う尾の指数 シュワルツ・ジッペル補題 「教科書」証明:単変量多項式を含むベースケース。変数の数の帰納 「珍しい」証明:Dana Moshkovitz(およびPer Vognsen)を介した幾何学的議論 回答ごとに例を示してください。 追伸:私は必ずしも一般的でない証明を教えるべきだと言っているわけではありません。生徒にとっては直接的な証明の方が簡単なことが多いです。しかし、「証明は理解を助ける」という意味で、これらの代替証明は非常に役立ちます。
35 big-list  proofs 

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スペクトルグラフ理論によってのみ得られた証明
スペクトルグラフ理論への関心が高まっており、それが魅力的だと感じており、これまでよりも徹底的に読んでいないドキュメントをいくつか収集し始めました。 しかし、いくつかの情報源(たとえば、向こう)に現れた声明には興味があります。本質的には、グラフ理論の結果の一部はスペクトルベースの手法のみを使用して証明されており、今のところ、これらの手法をバイパスすることは知られています。 これをスキップしない限り、これまで読んだ文献でそのような例を目にしたことを思い出せません。そのような結果の例を知っていますか?

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古典的定理の量子証明
それにもかかわらず、量子力学/情報とは一見関係のない定理(例えば、純粋に古典的な物体に関する何かを述べている)が量子ツールを使用して証明できる問題の例に興味があります。古典的定理の量子証明(A.ドラッカー、R。ウルフ)の調査では、このような問題の素晴らしいリストが提供されていますが、確かにもっとたくさんあります。 特に興味深いのは、実際の複雑な分析と同様に、量子証明が可能なだけでなく、「より明るく」、複雑な設定に実際の問題を入れることがより自然になる場合の例です(たとえば、代数的に閉じているなど)。言い換えれば、量子世界が「自然の生息地」である古典的な問題。CC\mathbb{C} (私はここで正確な意味で「量子」を定義しておらず、そのようなすべての議論は最終的に線形代数に要約されると主張することができます;まあ、実数のペアのみを使用するために複素数を使用して任意の引数を翻訳することもできます-しかし?)

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証明、障壁、P対NP
P対NPの問題を解決する証明は、相対化、自然証明、代数化の障壁を克服しなければならないことはよく知られています。次の図は、「プルーフスペース」をさまざまな領域に分割します。たとえば、は相対化および帰化する証明のセットに対応します。GCT(幾何学的複雑性理論)は、もちろん厳密に外側の領域です。G C TRNRNRNGCTGCTGCT いくつかの証明と、それらが属する最もよく知られている地域に名前を付けます。可能な限り最良の方法でそれらを配置します。つまり、証明が相対化、帰化、代数化することがわかっている場合は、RNだけでなくRNAに配置する必要があります。証明が相対化しても帰化しない場合、R {\ setminus} Nなどに属します。RNARNARNARNRNRN∖ NRRR ∖∖{\setminus} NNN

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ババイのグラフ同型結果のステータスはどうなっていますか?
2017年1月の撤回と修正から1年以上が経過しました。ニュースはありますか? そうでない場合、検証にこれほど時間がかかるのは正常ですか?私はそれが多くの注目を集めると期待しています。準多項式の結果をサポート/疑うために、誰かが話したことがありますか?

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証明不能の意味
「P対NPは形式的に独立していますか?」と読んでいましたが、困惑しました。 複雑性理論では、であると広く信じられています。私の質問は、これが証明不可能な場合(Z F Cの場合など)についてです。(P ≠ N PがZ F Cから独立しているだけで、これがどのように証明されるかについてのさらなる情報はないことがわかっていると仮定しましょう。)P ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFCP ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFC この声明の意味は何ですか?すなわち、 硬度 仮定すると、効率的なアルゴリズム(捕捉コブハム-エドモンズ論文)及びP ≠ N Pは、我々は証明N Pを- H のR D N E S Sの結果は、彼らが我々の効率的なアルゴリズムが存在する範囲を超えていることを意味します。我々は、分離、証明場合N P - H のR D N E S Sない多項式時間アルゴリズムが存在しないことを意味します。しかし、N P - h a r d nPP\mathsf{P}P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq …

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プッシュダウンオートマトンを使用したコンテキストフリー言語のポンピング補題の証明
通常の言語のポンピング補題は、学習した言語を認識する有限状態オートマトンを検討し、状態数よりも長い長さの文字列を選択し、鳩の巣の原理を適用することで証明できます。ただし、コンテキストフリー言語のポンピング補題(およびやや一般的なオグデンの補題)は、学習した言語のコンテキストフリー文法を検討し、十分に長い文字列を選択し、解析ツリーを調べることで証明されます。 2つのポンピングレンマの類似性を考えると、文法ではなく言語を認識するプッシュダウンオートマトンを検討することにより、コンテキストのないものも通常の方法と同様の方法で証明できることが期待されます。しかし、私はそのような証拠への参照を見つけることができませんでした。 したがって私の質問:プッシュダウンオートマトンのみを含み、文法を含まないコンテキストフリー言語のポンピング補題の証拠はありますか?

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計算可能な数が有理数か整数かをテストすることはできますか?
計算可能な数が有理数か整数かをアルゴリズムでテストすることはできますか?言い換えれば、それは道具計算数字は機能を提供するために、そのライブラリは可能でしょうisIntegerかisRational? 私はそれが不可能であると推測し、これは何らかの形で2つの数値が等しいかどうかをテストすることができないという事実に関連していると推測していますが、それを証明する方法はわかりません。 編集:計算数はxxxの関数で与えられるfx(ϵ)fx(ϵ)f_x(\epsilon)の合理的な近似値を返すことができxxx高精度でϵϵ\epsilon:|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x - f_x(\epsilon)| \leq \epsilonいずれについても、ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0。このような関数を考えると、それがあれば、テストすることが可能であるx∈Qx∈Qx \in \mathrm{Q}またはx∈Zx∈Zx \in \mathrm{Z}?
18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 

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グラフのエッジカバーの数をカウントする複雑さ
エッジカバーは、グラフのすべての頂点がカバーの少なくとも一方の縁部に隣接するようにグラフのエッジのサブセットです。次の2つの論文は、そのカウントエッジカバーがあると言う#P -complete:エッジカバーカウントするためのシンプルFPTASとパスのグラフの生成エッジカバーを。しかし、私が何かを見逃していない限り、彼らはこの主張の参照や証拠を提供しません。(最初の論文の参考文献3は有望であるように見えたが、私はそこに私が望むものも見つけられなかった。) グラフのエッジカバーの数を数えることは#P-completeであるという事実の参照または証拠をどこで見つけることができますか?

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自然定理は「高い確率で」証明されただけですか?
ランダム化された「証明」が決定論的証明よりもはるかに簡単な状況がたくさんあります。標準的な例は多項式同一性テストです。 質問:ランダム化された証明は知られているが、決定論的な証明は知られていない自然な数学的「定理」はありますか? 声明の「ランダム化された証拠」とは Iという意味PPP 入力を受け取り、がfalseの場合、少なくとも確率で決定論的証明を生成するランダム化アルゴリズムがあります。n>0n>0n > 0PPP¬P¬P\neg P1−2−n1−2−n1-2^{-n} 誰かが、例えばでアルゴリズムを実行し、定理に反論していません。n=100n=100n = 100 適切な非自然なステートメントを生成するのは簡単です。効率的なランダム化アルゴリズムのみが知られている問題の大きなインスタンスを選択するだけです。しかし、リーマン仮説のような「多くの数値的証拠」を伴う多くの数学的定理がありますが、上記の形式の厳密なランダム化された証拠に関する知識はありません。

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