タグ付けされた質問 「space-complexity」

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SATの現在の最適な空間の下限は?
前の質問に続いて、 SATの現在の最適な空間の下限は何ですか? ここでスペースの下限とは、バイナリワークテープアルファベットを使用するチューリングマシンで使用されるワークテープセルの数を意味します。TMは内部状態を使用して任意の固定数のワークテープセルをシミュレートできるため、定数の加法的項は避けられません。ただし、暗黙的に残されることが多い乗法定数を制御することに興味があります。通常のセットアップでは、より大きなアルファベットを介して任意の定数圧縮が許可されるため、乗法定数はそこでは関係ありませんが、固定アルファベットではそれを考慮することができるはずです。 たとえば、SATには以上のloglogn+clog⁡log⁡n+c\log\log n + cスペースが必要です。そうでない場合、この空間の上限は、シミュレーションによって時間の上限につながるため、SATの結合されたn 1.801 + o (1 )時空の下限に違反します(リンクを参照してください)質問)。また、SATが少なくとも必要であることを主張するために、この引数を向上させることが可能と思わδ ログのn + Cのいくつかの小さな正のためのスペースδのようなものである0.801 / Cをn1+o(1)n1+o(1)n^{1+o(1)}n1.801+o(1)n1.801+o(1)n^{1.801+o(1)}δlogn+cδログ⁡n+c\delta\log n + cδδ\delta0.801/C0.801/C0.801/Cここで、CCCは、時間制限TMによる空間制限TMのシミュレーションの定数指数です。 あいにく、CCCは通常非常に大きくなります(TMのテープが最初に大きなアルファベットを介して1本のテープにエンコードされる通常のシミュレーションでは、少なくとも2つ)。このような境界δ≪1δ≪1\delta \ll 1かなり弱く、そして私は特にの下限空間に興味があるlogn+cログ⁡n+c\log n + c。Ω(nd)Ω(nd)\Omega(n^d)ステップの無条件の時間下限は、十分に大きい定数d>1d>1d > 1場合、シミュレーションによるそのような空間の下限を意味します。しかし、時間下の境界Ω(nd)Ω(nd)\Omega(n^d)のためにd>1d>1d>1は、大きなについては言うまでもなく、現在知られていませんddd。 別の言い方をすると、SATの超線形時間の下限の結果であるが、より直接取得できる可能性があるものを探しています。

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対数空間でパリンドロームを認識する時間はどれくらいですか?
パリンドロームはテープチューリングマシンでは線形時間で認識できますが、シングルテープチューリングマシンでは認識できないことはよく知られています(この場合、必要な時間は2次です)。線形時間アルゴリズムは入力のコピーを使用するため、線形空間も使用します。222 対数空間のみを使用して、マルチテープチューリングマシンの線形時間でパリンドロームを認識できますか?より一般的には、パリンドロームではどのような時空トレードオフが知られていますか?


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非決定的空間と決定的空間の二次関係?
サヴィッチの定理を示すこと全ての十分な大きさの関数のF、これがタイトであることを証明することは数十年にわたって開放問題となっています。NSPACE(f(n))⊆DSPACE(f(n)2)NSPACE(f(n))⊆DSPACE(f(n)2)\mathrm{NSPACE}(f(n)) \subseteq \mathrm{DSPACE}(f(n)^2)fff 反対側から問題にアプローチするとします。簡単にするために、ブールアルファベットを想定します。計算可能な言語を決定するためにTMが使用するスペースの量は、言語の通常のスライスごとにTMをシミュレートするオートマトンが使用する状態数の対数と密接に関連していることがよくあります。これは、次の質問の動機となります。 LET 、構文的に異なるとのDFAの数であるn個の状態、およびlet NをNと別個のNFAの数であるn個の状態。lg N nが(lg D n )2に近いことを示すのは簡単です。DnDnD_nnnnNnNnN_nnnnlgNnlg⁡Nn\lg N_n(lgDn)2(lg⁡Dn)2(\lg D_n)^2 さらに、をn個の状態を持つDFAで認識できる個別の通常言語の数とし、N ' nを NFAで認識される数とします。D′nDn′D_n'nnnN′nNn′N_n' が(lg D ′ n)2に近いかどうかはわかりますか?lgN′nlg⁡Nn′\lg N_n'(lgD′n)2(lg⁡Dn′)2(\lg D_n')^2 とD ' n、またはN nとN ' nが互いにどのように関連しているか、またはどの程度密接に関連しているかは私には明らかではありません。これらすべてがオートマトン理論でよく知られている質問に関連している場合は、ヒントまたはポインタをいただければ幸いです。同じ理由は、同じ理由から、双方向オートマトンにも当てはまります。特にこのバージョンに興味があります。DnDnD_nD′nDn′D_n'NnNnN_nN′nNn′N_n'

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スペース近似のトレードオフ
近似距離オラクル、Thorup、Zwickの論文で、重み付き無向グラフの場合、返すことができるサイズデータ構造を構築できることが示されました-グラフ内の頂点のペア間のおおよその距離。O (k n1 + 1 / k)O(kn1+1/k)O(k n^{1+1/k})(2 k − 1 )(2k−1)(2k-1) 基本的なレベルでは、この構造はスペースと近似のトレードオフを実現します。ソリューションの「品質」が低下しても、スペース要件を削減できます。 空間と近似の間にこのようなトレードオフを示す他のグラフの問題は何ですか? 静的グラフと動的グラフ、重み付きグラフと重みなしグラフ、無向グラフと有向グラフの両方に興味があります。 ありがとう。


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空間階層定理は不均一計算に一般化されますか?
一般的な質問 空間階層定理は不均一計算に一般化されますか? さらに具体的な質問をいくつか示します。 L/poly⊊PSPACE/polyL/poly⊊PSPACE/polyL/poly \subsetneq PSPACE/poly すべての空間構成可能関数、ですか?f(n)f(n)f(n)DSPACE(o(f(n)))/poly⊊DSPACE(f(n))/polyDSPACE(o(f(n)))/poly⊊DSPACE(f(n))/polyDSPACE(o(f(n)))/poly \subsetneq DSPACE(f(n))/poly どの関数について、次のことが知られています:すべての空間構築可能な、?h(n)h(n)h(n)f(n)f(n)f(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n)⊊DSPACE(f(n))/h(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n)⊊DSPACE(f(n))/h(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n) \subsetneq DSPACE(f(n))/h(n)

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有限幅のSATはログスペースで決定可能ですか?
Elberfeld、Jakoby、およびTantau 2010(ECCC TR10-062)は、Bodlaenderの定理のスペース効率の良いバージョンを証明しました。彼らは、ツリー幅が最大でグラフでは、幅ツリー分解が対数空間を使用して見つかることを示しました。空間境界の定数係数は依存します。(Bodlaenderの定理は、定数係数のに指数関数的に依存する線形時間制限を示します。)kkkkkkkkkkkk 句のセットの幅が狭いと、SATが簡単になります。具体的には、Fischer、Makowsky、およびRavve 2008は、区切られた発生率グラフのツリー幅のCNF式の充足可能性は、ツリー分解が与えられた場合、最大算術演算で決定できることを示しました。Bodlaenderの定理により、固定発生グラフのツリー分解の計算は線形時間で行うことができるため、変数低次多項式である時間内の有界ツリー幅の式に対してSATを決定できます。kkk2O (k )ん2O(k)ん2^{O(k)} nkkkんんn その場合、SATは、発生率グラフのツリー幅が制限されている式の場合、対数空間を使用して実際に決定可能であると期待できます。フィッシャーらを変更する方法は明らかではありません。SATをスペース効率の良いものに決定するためのアプローチ。アルゴリズムは、包含/除外を介して解の数の式を計算し、小さい式の解の数を再帰的に評価することによって機能します。制限付きツリー幅は役立ちますが、部分式は対数空間で計算するには大きすぎるようです。 これは私に尋ねるように導きます: 境界付きツリー幅式のSATはまたはにあることがわかっていますか?LL\mathsf{L}N LNL\mathsf{NL}

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四半期サブセットメンバーシップはスペース効率よく決定できますか?
次の決定問題を考えます。ましょうとlet適切です最大でn / 4の要素を持つ\ {0,1、\ dots、n-1 \}のサブセットの列挙。(C、N 0、C N 1、...、C nはQ - 1){0、1、...、N-1}N/4q=∑n/4i=0(ni)q=∑i=0n/4(ni)q = \sum_{i=0}^{n/4} \binom{n}{i}(Cn0,Cn1,…,Cnq−1)(C0n,C1n,…,Cq−1n)(C_0^n, C_1^n,\dots,C_{q-1}^n){0,1,…,n−1}{0,1,…,n−1}\{0,1,\dots,n-1\}n/4n/4n/4 クォーターサブセットメンバーシップ 入力:非負の整数の組(i,j,n)(i,j,n)(i,j,n)、バイナリで表現 質問:あるi∈Cnji∈Cjni \in C_j^n? "nice"列挙(Cni)(Cin)(C_i^n)を選択することにより、すべての十分な大きさのnに対して、(0.99)n(0.99)n(0.99)nビット以下のワークスペースを使用する決定論的チューリングマシンによって、四半期サブセットメンバーシップを決定できますか?nnn 討論 してみましょうlogx=log2xlog⁡x=log2⁡x\log x = \log_2 x。サイズ\ lceil \ log n \ rceilビットのk個のインデックスを追跡することにより、n個から選択された最大kkk要素のすべてのサブセットを簡単に列挙できます。(KnuthのTAOCPセクション7.2.1.3の説明も参照してください。)kが定数の場合、これはO(\ log n)ビットです。ただし、定数c \ le 1/4に対してk = cnとすると、そのような列挙方式は\ Omega(n \ log n)スペースを使用します。設定されたビット数のチェックとともにnビットの特性ベクトルを使用することもできます。nビットを超えるスキームに興味があります。んnnkkk⌈ ログN ⌉⌈log⁡n⌉\lceil \log n \rceilkkkO …

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結果の問題の複雑さよりも難しい問題のインスタンスを生成する硬度
映画の中で、インセプションコブはアリアドネに、デザインに2倍の時間がかかる迷路をデザインするように依頼しています。これは、ある程度のリソース制限があり、この問題が特定の複雑さのクラスにあることを確認する一般的な問題に役立ちます。この問題は、解決に時間がかかるか、スペースがかかることになります。これは新しい問題ですか?

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初期化されていないメモリと最小限のスペースにビットベクトルを格納する
初期化されていないメモリを使用して、ビットベクトルを格納するためのよく知られたトリックサイズのビットベクトルに割り当てることができたビットのすべてに設定されている0割り当てることによって(2 N + 1 )⌈ LG N ⌉メモリのビットと初期化のみ⌈ LGをN ⌉それらの。この表現は、一定時間でのビットの設定と設定解除をサポートします。nnn000(2n+1)⌈lgn⌉(2n+1)⌈lg⁡n⌉(2 n + 1)\lceil \lg n \rceil⌈lgn⌉⌈lg⁡n⌉\lceil \lg n \rceil これは、「Alfred Aho、John Hopcroft、およびJeffrey Ullmanの1974年の本、The Computer and of Analysis of Computer Algorithms。。。。Chapter 2、演習2.12」、「Jon Bentleyの1986年の本、Programming Pearls。。。.Column 1、演習8、演習にさかのぼります。第2版​​の9」、および「プレストンブリッグスとリンダトルクゾンの1993年のペーパー、「スパースセットの効率的な表現」」。 Dodisらの「スペースを失うことなく、ベースを変更する」までわずかにスペース要件をもたらしこのアルゴリズムはの事前計算が必要ですが、ビットΘ (LG nは)と定数Θ (lg n )各ビット。⌈(2n+1)lgn⌉+1⌈(2n+1)lg⁡n⌉+1\lceil (2 n + 1) \lg n \rceil + 1Θ(lgn)Θ(lg⁡n)\Theta(\lg n)Θ(lgn)Θ(lg⁡n)\Theta(\lg …

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サビッチの測定可能性の使用
サビッチの1969年の論文「非決定論的および決定論的テープ複雑度の関係」では、「すべての一般的なストレージ関数L(n)> = lg nが測定可能です。特に、nおよびlg nの多項式はすべて測定可能です。」彼の測定可能性の定義は次のとおりです。「関数L(n)は、長さがnの任意の入力が与えられた場合、マシンがストレージテープヘッドはL(n)の正方形を正確にスキャンします。」 したがって、私の問題は、彼の定義に基づいて、ストレージ関数L(n)> = lg nが測定可能であるのに、関数L(n)<lg nが測定できない理由が理解できないことです。これは何となく彼の定義に含まれていますか?それとも私が読むべき出版物はありますか?
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