タグ付けされた質問 「reductions」

削減とは、ある問題を別の問題に変換することです。縮約を使用する例は、問題Pが決定不可能かどうかを示すことです。これは、意思決定問題の変換または削減を行うことによって達成されます。P決定不可能な問題に。これが達成できれば、この問題Pは決定不可能であることを示しています。


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平方根の困難な問題?
平方根の和問題は、2つの配列が与えられると、求められ及び正の整数の和か\ sum_i \ SQRT {a_iを}未満では、等しい、またはそれ以上和より\ sum_i \ SQRT {b_i} 。この問題の複雑さの状態は未解決です。詳細については、この投稿を参照してください。この問題は、計算幾何学、特にユークリッドの最短パスを含む問題で自然に発生し、これらの問題のアルゴリズムを実際のRAMから標準整数RAMに転送する際の大きな障害です。a1,a2,…,ana1,a2,…,ana_1, a_2, \dots, a_nb1,b2,…,bnb1,b2,…,bnb_1, b_2, \dots, b_n∑iai−−√∑iai\sum_i \sqrt{a_i}∑ibi−−√∑ibi\sum_i \sqrt{b_i} 平方根の問題からtoへの多項式時間の縮約がある場合、問題square平方根の困難(Σ√-hard?と省略)を呼び出します。次の問題が平方根の困難であることを証明するのは難しくありません。 4Dユークリッド幾何グラフの最短経路 インスタンス:頂点が\ mathbb {Z} ^ 4の点であり、エッジがユークリッド距離で重み付けされたグラフG =(V、E)。2つの頂点sおよびtG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)Z4Z4\mathbb{Z}^4sssttt 出力:から最短経路sssにtttにおけるGGG。 もちろん、この問題はダイクストラのアルゴリズムを使用して実RAM上で多項式時間で解くことができますが、そのアルゴリズムの各比較には平方根の問題を解く必要があります。削減では、任意の整数が4つの完全な二乗の合計として記述できるという事実を使用します。リダクションの出力は、実際には頂点のサイクルです。2n+22n+22n+2 平方根の和が難しい他の問題は何ですか? 特に、実際のRAMに多項式時間解がある問題に興味があります。1つの可能性については、前の質問を参照してください 。 ロビンが示唆するように、退屈な答えは退屈です。平方根の合計(PSPACEやEXPTIMEなど)を含む複雑度クラスXの場合、すべてのX-hard問題は退屈な平方根の合計困難です。

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ランダム性がアルゴリズムよりも削減に強い影響を与えるのはなぜですか?
ランダム性は多項式時間アルゴリズムの能力を拡張しない、つまりが成り立つと推測されます。一方、ランダム性は、多項式時間の短縮に対してまったく異なる効果があるようです。ValiantとVaziraniのよく知られた結果により、はランダム化された多項式時間の削減により削減されます。を生成するため、削減がランダム化解除される可能性は低いと考えられますが、これは考えられないことです。 S A T U S A T N P = U PP = B P PP=BPP{\bf P}={\bf BPP}SA TSATSATうんSA TUSATUSATN P = U PNP=UP{\bf NP}={\bf UP} この非対称な状況の理由は何でしょうか:確率的多項式時間アルゴリズムでは、ランダム化の解除はかなり可能に思えますが、確率的多項式時間の削減ではそうではないでしょうか?

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Valiant-Vaziraniのランダム化を解除しますか?
ヴァリアント-Vazirani定理は言うこと正確に一つ満足割り当てを有するSAT式、及び充足式を区別するための多項式時間アルゴリズム(決定論的またはランダム化)がある場合-次に、NP = RPを。この定理は、UNIQUE-SATがNP困難であることをランダム化簡約の下で示すことによって証明されます。 もっともらしいデランダム化の推測を前提として、定理は「UNIQUE-SATの効率的な解決策はNP = Pを意味する」まで強化できます。 私の最初の本能は、3SATからUNIQUE-SATへの決定論的な削減が存在することを暗示していると考えることでしたが、この特定の削減をどのようにランダム化解除できるかは明確ではありません。 私の質問は:「デランダム化削減」について何が信じられているか、知られているのか?それは可能ですか?VVの場合はどうですか? UNIQUE-SATはランダム化された削減の下でPromiseNPに対して完全であるため、デランダム化ツールを使用して、「UNIQUE-SATの決定論的多項式時間解はPromiseNP = PromisePを意味するか?

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RSAからSATへの高速削減
今日のScott Aaronsonのブログ投稿は、複雑で興味深い未解決の問題/タスクのリストを提供しました。特に注目を集めたのは次の1つです。 3SATインスタンスのパブリックライブラリを、可能な限り少ない変数と句で構築します。これを解決すると、注目に値する結果になります。(たとえば、RSAファクタリングの課題をエンコードするインスタンス。)このライブラリで現在の最高のSATソルバーのパフォーマンスを調査します。 これは私の質問を引き起こしました:RSA /ファクタリングの問題をSATに減らすための標準的なテクニックは何ですか?そのような標準的な削減はありますか? 明確にするために、「高速」とは多項式時間を意味しません。削減の複雑さの上限がもっと厳しいかどうか疑問に思っています。たとえば、既知の立方体の縮小はありますか?

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NPの非自明なメンバーシップ
にある言語の例はありますが、この言語のメンバーシップに多項式の目撃者が存在することを示すことによってこの事実を直接証明することはできませんか?NPNPNP 代わりに、言語がであるという事実内の別の言語にそれを減らすことによって証明されるだろう 2の間のリンクは簡単ではありませんし、慎重な分析が必要です。NPNPNPNPNPNP より一般的には、に問題があるという興味深い例があり、にあることを確認するのはですか?NPNPNPNPNPNP 準答えは、パリティゲームで勝者を決定する問題です(あっても)であることを示すには、深くて自明ではない位置決定性定理が必要です。ただし、この答えは理想的ではありません。これは、この正確な問題(位置戦略)の多項式証人の存在に要約され、別の異なる問題に帰着しないためです。NPNPNPNP∩coNPNP∩coNPNP\cap coNPNPNPNP もう1つはAKSの素数性アルゴリズムです。数が素数であるかどうかを判断するのは多項式ですが、先験的にこの事実の小さな目撃者はいません。それらの多くが上記の説明に適合するため、「驚くべき多項式アルゴリズム」を除外するとしましょう。決定論的ではない驚くべきアルゴリズムにもっと興味があります。NPNPNP
27 reductions  np 

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PLANAR SATの準指数アルゴリズムは知られていますか?
ツリー幅が最大であるため、一般的なグラフの指数関数的ないくつかのNP困難な問題は、平面グラフ上の準指数ですそして、それらはツリー幅で指数関数的です。4.9 | V(G )|−−−−−−√4.9|V(G)|4.9 \sqrt{|V(G)|} 基本的に、NP完全なPLANAR SATの準指数アルゴリズムがあるかどうかに興味があります。 ましょう変数のCNF式でありxはIと I番目の句であるcは、I。ϕϕ\phiバツ私xix_i私iic私cic_i 入射グラフのp。5 のφは、頂点にあるV (G )= { X I } ∪ { C I } とエッジ(X I、C I) IFF X I ∈ C Iまたは¬ X I ∈ C I。GGGϕϕ\phiV(G )= { x私} ∪ { c私}V(G)={xi}∪{ci}V(G)=\{x_i\} \cup \{c_i\}(x私、c私)(xi,ci)(x_i,c_i)バツ私∈ C私xi∈cix_i \in c_i¬ X私∈ C私¬xi∈ci\lnot x_i …

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パーマネントを使用して2者間でない完全一致をカウントするための直接/自然な削減はありますか?
二部グラフで完全な一致の数を数えることは、パーマネントを計算するためにすぐに削減できます。非二部グラフで完全な一致を見つけることはNPにあるため、非二部グラフからパーマネントへのいくつかの縮約が存在しますが、SATへのクックの縮約を使用し、次にヴァリアントの定理を使用して、永久的。 非二部グラフGからパーマ(A )= Φ (G )のマトリックスA = f (G )への効率的で自然な縮約は、既存の高度に最適化されたものを使用して完全なマッチングをカウントする実際の実装に役立ちますパーマネントを計算するライブラリ。fffGGGA = f(G )A=f(G)A = f(G)パーマ(A )= Φ (G )パーマ⁡(A)=Φ(G)\operatorname{perm}(A) = \Phi(G) 更新:同じ数の完全一致でO (n 2)個以下の頂点を持つ任意のグラフを2部グラフHに取る効率的に計算可能な関数を含む回答の報奨金を追加しました。GGGHHHO(n2)O(n2)O(n^2)

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Natural CLIQUEからk色への削減
どちらもNP完全であるため、CLIQUEからk-Colorに明らかに減少しています。実際、CLISATから3-SATへの縮約と3-SATからk-Colorへの縮約を組み合わせて、1つを構成できます。私が疑問に思っているのは、これらの問題の間に合理的な直接的な減少があるかどうかです。SATのような中間言語を記述する必要なしに、友人にかなり簡単に説明できる削減。 私が探しているものの例として、逆方向の直接的な削減があります:nnnといくつかの(色の数)でGを与え、頂点(頂点ごとの色ごとに1つ)でグラフG 'を作成します。および(または)の場合にのみ頂点および色それぞれ対応する頂点、は隣接します。で-cliqueに頂点ごとに1つの頂点を有する、及び対応する色が適切であるの-coloringKのkkK N knknV ' v′v'U 'u′u'、V 、U v,uv, ucは、D c,dc, dV ≠ U v≠uv \neq uC ≠ D c≠dc \neq dV U ∉ G vu∉Gvu \not \in GN nnG 'G′G' G GGK kkGGG。同様に、適切なカラーリングには、対応するクリークがあります。k kkG GGG ′G′G' 編集:簡単な動機付けを追加するために、Karpの元の21個の問題は、CLIQUEとChromatic Numberが主要なサブツリーのルートを形成する縮小ツリーによってNP完全であることが証明されています。CLIQUEサブツリーとChromatic Numberサブツリーの問題の間には、いくつかの自然な減少がありますが、それらの多くは、私が尋ねているものと同じくらい見つけるのが難しいです。このツリーの構造が他の問題の根本的な構造を示しているか、それとも完全に最初に見つかった削減の結果であるかどうかをドリルダウンしようとしています。同じ複雑さのクラスにあることが知られています。確かに順序はある程度の影響があり、ツリーの一部は再配置できますが、任意に再配置できますか? 編集2:私は直接削減を探し続けていますが、ここでは私が手に入れた最も近いもののスケッチです(有効な削減であるはずですが、CIRCUIT SATは明確な仲介者です。これがより良いかどうかは多少主観的です最初の段落で言及したように、2つの削減を構成します)。 与えられた場合、がk-クリークを持っている場合、はすべての色がTrueで、頂点で色にできることを知っています。Gの元の頂点にv_1、\ ldots、v_nという名前を付け、\ overline Gに追加の頂点を追加します。C_{ij}に1 \ le i …

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複雑さの下限を決定するための高度な手法
皆さんの中には、この質問をフォローしている人もいるかもしれませんが、これは研究レベルではないため閉じられました。それで、私は研究レベルにある質問の一部を抽出しています。 並べ替えやEXPTIME完了問題への還元などの「より単純な」手法以外に、問題の時間の複雑さの下限を証明するためにどの手法が使用されていますか? 特に: 過去10年間に開発された「最先端の」技術とは何ですか? 抽象代数、カテゴリー理論、または通常「純粋な」数学の他の分野の手法を適用できますか?(たとえば、ソートの「代数構造」についての言及をよく耳にしますが、これが何を意味するのかについての本当の説明はありません。) 重要度は低くなりますが、バウンドの複雑さに対するあまり知られていない結果は何ですか?

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コンピュータ支援のNP完全性証明に興味がある
トーマス・J・シェーファーによる論文「満足度の問題の複雑さ」で、著者は次のように述べています。 This raises the intriguing possibility of computer-assisted NP-completeness proofs. Once the researcher has established the basic framework for simulating conjunctions of clauses, the relational complexity could be explored with the help of a computer. The computer would be instructed to randomly generate various input configurations and test whether the …

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バイナリ乗算とパリティ畳み込み
この質問は、2進数の通常の乗算​​と多項式乗算mod 2の関係に関するものです。質問を具体的にするために、Knuth vol。2、第3版、本で与えられているものより420ページ。 「係数がコンピューターワードにパックされている場合、バイナリコンピューターで通常の算術演算を使用することにより、2を法とする多項式の乗算を容易にすることができます。」 Knuthは、最悪の場合に入力のビット数を対数乗数因子で拡張する合理的な単純な削減を提供します。このログ係数を減らすことはできますか?

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本からの削減。
これは、「本からのアルゴリズム」に沿っています。リダクションはアルゴリズムでもありますが、本からのアルゴリズムに関する質問への応答のリダクションを考えることは疑わしいと思いました。したがって、別のクエリです! あらゆる種類の削減は大歓迎です。 まず、頂点のカバーから星のマルチカットへの本当に簡単な削減から始めます。ソースの問題が特定されると、その減少はほとんど示唆されます(その前に、問題が星では難しいと信じることは難しいでしょう)。この削減には、リーフを持つスターの構築、およびグラフのすべてのエッジとのペアの端末の関連付けが含まれ、それが機能することは「見やすい」です。参照が見つかったら、参照へのリンクでこれを更新します。nnn 本の文脈を逃している人は本からアルゴリズムに関する質問を見たがっているかもしれません。 更新:私は、この本からの縮小とみなされるものについて完全に明確ではなかったことを認識しています。私はこの問題に少し注意が必要だと思うので、他のスレッドへの参照をすり抜けて、故意に問題をかわすことを告白します:) それで、私が念頭に置いていたものを説明させてください、そして、私はそれが言うまでもなく行くと思います-この点でYMMV。私は本からの証拠の本来の意図に直接類似するつもりです。私は非常に賢い削減を見てきましたが、その一連の思考がどのように誰に起こったのかについて、私はギャップを残しています。このような削減によって明確なa敬の念が残りますが、これらはこの文脈で収集しようとしている例ではありません。 私が探しているのは、把握しやすいが思い付かないという理由で、難易度が低く説明されている削減であり、おそらく多少驚くべきことです。問題の削減にはカバーする講義が必要だと推定する場合、法案に合わない可能性が高いですが、高レベルのアイデアがエレガントで、詳細に悪魔がいる例外があるかもしれないと確信しています(記録、私は私が何かを考えることができるかどうかわからない)。 私が与えた例は、意図的に単純であり、できれば完全にではないにしても、これらの特性をある程度説明することを望んでいます。マルチカットについて初めて聞いたのは教室で、インストラクターは、一般にNPが難しいだけでなく、木に制限されていてもNPが難しいと言い始めました... { 高さの劇的な一時停止} 一つ。振り返ってみると明らかですが、すぐに証明できなかったことを思い出します。 私は考え振り返ってみると明らかに密接に私が探していますについて説明します。これが説明の複雑さに関係しているかどうかはわかりません-おそらくはっきりしない何かがエレガントと分類される場合があります-遠慮なくあなたの例を持ち出してください(例外?)が、正当化を本当に感謝します。ある時点の後、これは好みの問題であることを考えると、あなたが私がめちゃくちゃ複雑で完全に美しいと見ているものを見つけることを確かに気軽にすべきです。さまざまな例を見るのを楽しみにしています!

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ランダム化またはP /ポリ削減でNP完全な問題。
で、この質問は、我々は(これは数論で証明されていない仮定が真であるにもよるが)NP完全の下には、決定論的削減の下で削減をランダム化しますが、可能性はない自然な問題を特定したように見えます。そのような問題は他に知られていますか?P /ポリ削減のもとでNP完全であるが、P削減のもとでは知られていない自然な問題はありますか?

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USTCONNが対数空間を必要とすることを証明する方法は?
USTCONNは、グラフGのソース頂点からターゲット頂点tへのパスがあるかどうかを決定する必要がある問題です。これらのパスはすべて入力の一部として与えられます。ssstttGGG Omer Reingoldは、USTCONNがLにあることを示しました(doi:10.1145 / 1391289.1391291)。この証明は、ジグザグ積によって一定次数のエキスパンダーを構築します。一定次数のエキスパンダーは直径が対数であり、一定数の対数サイズのマーカーを使用してすべての可能なパスを確認できます。 Reingoldの結果は、USTCONNの空間の複雑さの対数上限を与え、論文によると、その空間の複雑さを「一定の係数まで」解決します。論文のどこにも言及されていない、対応する下限に興味があります。 最悪の場合にUSTCONNを決定するには対数空間が必要であることをどのように証明しますか? 編集:入力表現を修正して、基礎となるN頂点対称単純有向グラフの隣接行列とし、N 2ビット文字列を形成するために行を連続してリストします。N×NN×NN \times NNNNN2N2N^2 LewisとPapadimitriouは(doi:10.1016 / 0304-3975(82)90058-5)USTCONNはSL完全であり、Reingoldの結果ではSL = Lであることを示しました。:Savitchは(DOI示し10.1016 / S0022-0000(70)80006-Xのこと)。さらにDSPACE (F (N ))= DSPACE (1 )任意の計算可能関数のためのF (N )= O (ログログN )NSPACE(n)⊆DSPACE(n2)NSPACE(n)⊆DSPACE(n2)\text{NSPACE}(n) \subseteq \text{DSPACE}(n^2)DSPACE(f(n))=DSPACE(1)DSPACE(f(n))=DSPACE(1)\text{DSPACE}(f(n)) = \text{DSPACE}(1)f(n)=o(loglogn)f(n)=o(log⁡log⁡n)f(n) = o(\log\log n)Stearns、Hartmanis、およびLewis(doi:10.1109 / FOCS.1965.11)により、USTCONNには少なくともスペースが必要です。最後に、Lより下にあることが知られている通常のクラス(NC 1など)は、回路の観点から定義されており、空間限界の観点から定義されたクラスとは明らかに比較できません。Ω(loglogn)Ω(log⁡log⁡n)\Omega(\log\log n)NC1NC1\text{NC}^1 私が見る限り、これにより、いくつかのδ < 1に対して、がΩ (log log n )空間のみを使用するさらに優れた決定論的アルゴリズムが存在する可能性がありますまたはUSTCONNに対しても非決定性アルゴリズムを使用することO ((ログN )1 / …

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