タグ付けされた質問 「subset-sum」

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サブセットの和とサブセットの積(NP硬度が強いか弱いか)
サブセット積問題が厳密にNP困難であり、サブセット和問題が弱いNP困難である理由を説明できる人がいるかもしれないと思っていました。 サブセット和は:考えるX={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X = \{x_1,...,x_n\}とTTT、サブセットが存在しないX′X′X'ように∑i∈X′xi=T∑i∈X′xi=T\sum_{i\in X'}x_i = T。 サブセット製品は:考えるX={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X = \{x_1,...,x_n\}とTTT、サブセットが存在しないX′X′X'よう∏i∈X′xi=T∏i∈X′xi=T\prod_{i\in X'}x_i = T。 私は常に、2つの問題は同等であると考えていました。SSのインスタンスは、べき乗を介してSPのインスタンスに変換でき、対数を介してSPのインスタンスはSSからSSに変換できます。これにより、両者は同じクラスのNPハードに属していると結論付けられました。つまり、両方ともNPハードではありませんでした。 さらに、同じ再発を使用して、非常にわずかな変更(SSの減算をSPの除算に置き換える)を使用して、動的プログラミングを使用して両方の問題を解決できるようです。 それは、私がバーナード・モレットの「計算理論」の第8章を読むまででした(本がない人のために、X3Cを介したサブセット製品の難しさの証拠があります-強いNP困難な問題です)。 削減については理解していますが、以前の結論(2つの問題の等価性)で何が間違っていたかはわかりません。 更新:サブセット積はNP完全に弱いだけです(ターゲット積は指数関数的です)。ゲーリーとジョンソンは1981年にNP完全性のコラムでこれを公開しましたが、それは彼らの本の以前の主張よりも目立たなかったと思います。Ω(n)Ω(n)\Omega (n)

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サブセットサムまたはNPPの整数関係検出?
整数関係の(小さな)解が答えを出すように、サブセット和または番号分割問題のインスタンスをエンコードする方法はありますか?間違いではない場合、いくつかの確率論的な意味で? 選択した数値の範囲が超える「低密度」領域でサブセット合計問題を解くのにLLL(およびおそらくPSLQ)が適度に使用されていることを知っていますが、これらの方法はうまくスケールしません選択された数値の範囲が2 Nよりもはるかに小さい場合、サイズが大きく、「高密度」領域で失敗するインスタンス。ここで、低密度と高密度はソリューションの数を指します。低密度領域とは、存在するソリューションがほとんどまたはまったくないことを指し、高密度は多くのソリューションがある領域を指します。2N2N2^N2N2N2^N 高密度領域では、LLLは指定されたインスタンス間で(小さな)整数の関係を見つけますが、インスタンスのサイズが大きくなると、関係が実行可能なサブセット和または数分割問題の解である確率が小さくなります。 整数関係の検出は最適な指数範囲内の多項式であるのに対して、サブセットサムとNPPは明らかにNP完全であるため、一般的にこれはおそらく不可能ですが、インスタンスがランダムに均一に描画される場合、これをより簡単にできますか? または、この質問をするのではなく、計算の指数関数的な増加の代わりに最適な答えから指数関数の限界を減らす方法があるかどうかを尋ねるべきですか?

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PARTITIONの別のバリアント
次のパーティションの問題を特定のスケジューリングの問題に削減しました。 入力:非減少順の正整数のリスト。a1⩽⋯⩽ana1⩽⋯⩽ana_1\leqslant\cdots\leqslant a_n 質問: DOESは、ベクターが存在しよう(x1,…,xn)∈{−1,1}n(x1,…,xn)∈{−1,1}n(x_1,\ldots,x_n)\in\{-1,1\}^n k個のΣ iが= 1 A I X 、I ⩾ 0を∑i=1naixi=0and∑i=1naixi=0and\sum_{i=1}^na_ix_i=0\qquad\text{and} ∑i=1kaixi⩾0for all k∈{1,…,n}∑i=1kaixi⩾0for all k∈{1,…,n}\sum_{i=1}^ka_ix_i\geqslant 0\quad\text{for all }k\in\{1,\ldots,n\} 2番目の条件がなければ、それは単なるPARTITIONであり、したがってNPハードです。しかし、2番目の条件は多くの追加情報を提供するようです。このバリアントを決定する効率的な方法があるかどうか疑問に思っています。それともまだ難しいですか?

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DAGサブセットの合計は近似可能ですか?
各頂点に関連付けられた数値()とターゲット数値有向非巡回グラフが与えられます。G :V → N T ∈ NG = (V、E)G=(V、E)G=(V,E)g:V→ Ng:V→Ng:V\to \mathbb{N}T∈ NT∈NT\in \mathbb{N} DAGサブセット和問題(別の名前で存在する可能性があり、参照が素晴らしい)は頂点が存在するかどうかを尋ねたとえば、およびはパスです。ΣのV I G (V 、I)= T V 1 → 。。→ v k Gv1、v2、。。。、vkv1、v2、。。。、vkv_1,v_2,...,v_kΣv私g(v私)= TΣv私g(v私)=T\Sigma_{v_i}g(v_i) = Tv1→ 。。→ vkv1→。。→vkv_1\to..\to v_kGGG 完全な推移的グラフは古典的なサブセット和問題を生成するため、この問題は簡単にNP完全です。 DAGサブセット和問題の近似アルゴリズムは、次の特性を持つアルゴリズムです。 合計Tのパスが存在する場合、アルゴリズムはTRUEを返します。 何らかのに対してと間の数までの合計パスがない場合、アルゴリズムはFALSEを返します。T C ∈ (0 、1 )(1 − c )T(1−c)T(1 − c)TTTTC ∈ (0 、1 )c∈(0、1)c\in …

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ETHのような障害物
ETHETHETH下では、関数f (K )(通常2 O (K ))の下でf (K )p o l y (n K )時間でKKK -SUMを解くことができないことを知っています。f(K)p o l y(n K)f(K)poly(んK)f(K)poly(nK)f(K)f(K)f(K)2O (K)2O(K)2^{O(K)} (ログn )O (K)(ログ⁡ん)O(K)(\log n)^{O(K)}複雑さを防ぐ推測はありますか(これはK= Ω (n )K=Ω(ん)K=\Omega(n)であり、サブセットの合計に指数時間を必要とする可能性と完全に一致します)またはそのような可能性は許容されますか?

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興味深いSUBSET-SUM問題
IはSUBSETSUM問題の以下の変異体を知っている:(。。らでElberfeld 2010)、NP完全S U B S E T S U Mを、およびNEXP-complete S U C C I N C T - S U B S E T S U M(リンク)。UNARY-SUBSETSUM∈LUNARY-SUBSETSUM∈L \mathtt{UNARY\mbox{-}SUBSETSUM} \in \mathsf{L} SUBSETSUMSUBSETSUM \mathtt{SUBSETSUM} SUCCINCT-SUBSETSUMSUCCINCT-SUBSETSUM \mathtt{SUCCINCT\mbox{-}SUBSETSUM} 最近、私はまたに走っ -complete G E N E R A L I Z E D - S …

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