Questions tagged «complexity-theory»

与解决问题的(计算)复杂性有关的问题

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为什么在
我的教科书说:“我们将函数定义如下:和。请注意,给定,我们可以在时间中轻松找到数量,使得夹在和。” f (1 )= 2 f (i + 1 )= 2 f (i )1.2 n O (n 1.5)i n f (i )f (i + 1 )F:N → Nf:N→Nf\colon \mathbb{N}\to\mathbb{N}F(1 )= 2f(1)=2f(1)=2F(我+ 1 )= 2F(我)1.2f(i+1)=2f(i)1.2f(i+1)=2^{f(i)^{1.2}}ñnnØ (ñ1.5)O(n1.5)O(n^{1.5})一世iiñnnF(我)f(i)f(i)F(我+ 1 )f(i+1)f(i+1) 我如何使自己相信我们实际上可以在时间内轻松找到?由于是递归定义的,我认为我们必须计算直到。为了找出这些计算所花费的时间,我认为我们必须为依赖于找到合适的上限,并且必须找到函数。最后,我们可以希望显示所引用的命题。不幸的是,我看不到一件事,也看不到另一件事。ø (Ñ 1.5)˚F ˚F (1 ),˚F (2 ),˚F (3 )... ˚F (Ĵ )˚F …

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Spearman等级相关系数计算的复杂度是多少?
我一直在研究Spearman的等级相关系数 ρ = ∑一世(x一世− x¯)(y一世- ÿ¯)∑一世(x一世− x¯)2∑一世(y一世- ÿ¯)2-------------------√ρ=∑一世(X一世-X¯)(ÿ一世-ÿ¯)∑一世(X一世-X¯)2∑一世(ÿ一世-ÿ¯)2\qquad \displaystyle \rho = \frac{\sum_i(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_i (x_i-\bar{x})^2 \sum_i(y_i-\bar{y})^2}}。 对于两个列表和。该算法的复杂性是什么?y 1,... ,y nX1个,… ,xñX1个,…,Xñx_1, \dots, x_nÿ1个,… ,yñÿ1个,…,ÿñy_1, \dots, y_n 由于该算法应仅计算减法,因此可能为吗?O (n )ññnO (n )Ø(ñ)O(n)

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是与Oracle访问ň P不仅仅是大ň P?据我了解,N P N P只是一台图腾机,可以查询另一台N P机器,而不是N P可以模拟N P N P吗?这个说法有什么问题吗?ñPNPNPñPNPNPñPNPNPñPñPNPNPNP^ {NP}ñPNPNPñPNPNPñPñPNPNPNP^{NP}

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Big-O-Notation的常规运行时有变化吗?
有多个ØOO表示法,例如O (n )O(n)O(n)或Ø (ñ2)O(n2)O(n^2)等。我想知道,实际上是否存在诸如ø (2 Ñ2)O(2n2)O(2n^2)或O (对数ñ2)O(log⁡n2)O(\log n^2),或者在数学上是不正确的。 或者说可以将ø (5 Ñ2)O(5n2)O(5n^2)为ø (3 Ñ2)O(3n2)O(3n^2)吗?我不能也不需要弄清楚运行时,也不需要改善任何事情,但是我需要知道这是否是您如何在现实中描述您的功能。

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是否存在“ O(1)-完全”问题?
许多复杂性类都有“完全”的问题。对于可以在时间内解决的复杂度问题,是否存在完整的问题?O(1)Ø(1个)O(1) 复杂的是,该类取决于计算模型。在一个合理的计算模型中,一个问题可以在时间内解决,但在另一个模型中则无法解决,因为“合理”通常意味着与图灵机的多项式时间等价。但是,仍然可以针对特定的合理模型进行计算。O(1)Ø(1个)O(1) 我认为查看恒定时间多对一减少是最有意义的。但是,如果有相关文献,我也愿意考虑其他合理的减少措施。 对于任何计算模型,是否都存在或已经研究过类似的东西?

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证明Presburger算术双指数复杂性的技巧
我将其发布在MathUnderflow上,但没有任何答案,所以以为我会在这里尝试, 我正在阅读拉宾(Rabin)和菲舍尔(Fischer)的旧论文[将在可能时发布链接],其中除其他外,证明了Presburger算术的双指数复杂性。 该证明依赖于公式的存在,其中非正式地断言了“ ”。尽管本文没有给出该公式的构造,但考虑到该界限以及我们只能使用加成这一事实,考虑到它可能是非常重要的,这让我感到惊讶!¹一世ñ(x )In(x)I_{n}(x)x &lt; 22k x + 1x&lt;22kx+1x < 2^{2^{kx+1}}| 一世ñ| ∈ø(Ñ)|一世ñ|∈Ø(ñ)|I_{n}| \in O(n) 后来我才知道,该公式的构建依赖于Fischer先前发现的“技巧”,而Volker Strassen则是独立发现的,但是我没有找到详细描述此技巧的论文! 因此,如果有人知道我正在谈论的论文,并且可以指出我的方向,甚至可以向我描述这个窍门... 立顿博客中的这篇文章包含该文章的链接以及提及[并为我提供了一个粗略的,不幸的是,不足之处],BTW说的把戏的草图。 ¹我知道这是一个模糊的描述。虽然,对于SX帖子而言,足够详细的描述可能太长了,所以我只希望一个已经了解了相关论文的人-可以使用该简短的草图-可以对我有所帮助。 。

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在度量空间点集中找到小于
我在度量空间中定义了一组个点,因此我可以测量点之间的“距离”,而没有别的。我想在此集合中找到最中心的点,将其定义为与所有其他点的距离总和最小的点。度量计算很慢,因此需要尽可能避免。nnn 查找该点的明显方法是使用公制距离计算,因为它简单地(a)为每个点计算到所有其他点的距离之和,然后(b)取最小点。n2n2n^2 有没有办法在少于距离比较中做到这一点?(可能以某种方式利用三角不等式,这应该适用于我的指标。)O(n2)O(n2)O(n^2) 如果不存在确切的方法,则一个良好的近似值可能就足够了。

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经二分模型在O(n)中是否可以进行整数排序?
据我所知,不存在可以解决以下问题的最坏情况算法:O (n )O(n)O(n) 给定长度为的序列,该序列由有限整数组成,请找到每个元素小于或等于其后继元素的排列。ñnn 但是在跨二分法的计算模型中是否存在不存在的证据? 请注意,我并没有限制整数的范围。我也不将解决方案限制为比较排序。

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元素唯一性可以在确定的线性时间内解决吗?
考虑以下问题: 输入:列出整数的X,YX,ÿX,Y 目标:确定两个列表中是否都存在整数。XXx 假设两个列表的大小均为n。是否存在确定性的线性时间算法来解决此问题?换句话说,您可以在不使用随机性的情况下确定地在O (n )时间内解决此问题吗?X,YX,ÿX,YññnO (n )Ø(ñ)O(n) 不幸的是,您不能假定列表元素都很小。 我可以看到如何使用随机算法在预期时间内求解它:随机选择一个2通用哈希函数h,将X的元素存储到哈希表中(使用h作为哈希函数),然后查找Y的每个元素以查看其是否在哈希表中。预期的运行时间为O (n )。但是,我看不到如何找到运行时间为O (n )的确定性算法。如果您尝试对此进行非随机化并修复单个特定的哈希函数,则将存在最坏情况的输入,导致此过程在O (n )Ø(ñ)O(n)HHhXXXHHhÿÿYO (n )Ø(ñ)O(n)O (n )Ø(ñ)O(n)时间。我能找到的最好的确定性算法涉及对值进行排序,但这不是线性时间。我们可以达到线性运行时间吗?Θ (n2)Θ(ñ2)\Theta(n^2) 另外,如果您假设所有列表元素都是范围内的整数(基本上,进行计数排序),我可以看到如何在线性时间内解决它-但我对一般情况会感兴趣我们无法假设的情况。[ 1 ,n ][1个,ñ][1,n] 如果答案取决于计算模型,那么您会想到RAM模型,但对于任何合理的计算模型,我都会对结果感兴趣。我知道用于元素唯一性的决策树算法的下界,但这不是确定的,因为有时即使在Ω (n log n )界中也可以找到线性时间算法决策树模型。Ω (n 对数n )Ω(ñ日志⁡ñ)\Omega(n \log n) Ω (n 对数n )Ω(ñ日志⁡ñ)\Omega(n \log n)

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oracle图灵机的使用如何不会导致矛盾?
当使用oracle Turing Machines时,如何确保我们继续就复杂性类做出合理而有效的声明?根据我的理解(基于该主题的入门教科书中给出的定义),oracle Turing机器可以在一个计算步骤中确定相对于oracle语言的字符串的成员身份。但是,证明经常使用的oracle语言无法在恒定时间内解决(例如,使用EXPTIME完整的oracle)。对我来说,这似乎是为矛盾“打开大门”,毕竟,矛盾产生了任何后果。

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如果显示UNIQUE k-SAT在P中,是否暗示P = NP?
Valiant&Vazirani证明,在多项式时间的随机概率减少下,SAT可还原为UNIQUE SAT。Calabro 等。表明UNIQUE k-SAT与k-SAT一样硬。现在的问题是,如果有人表明UNIQUE k-SAT在P中,是否意味着P = NP? 参考文献 LG Valiant和VV Vazirani:“ NP就像检测独特的解决方案一样容易。” 理论计算机科学 47:85–93,1986。(PDF,ScienceDirect)。 C. Calabro,R。Impagliazzo,V。Kabanets和R. Paturi,“独特的k-SAT的复杂性:k-CNF的隔离引理”。 [计算机与系统科学学院 74(3):(386-393,2008. PDF在ACM数字图书馆,免费的PDF)。

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问题的名字是什么?(将图形划分为三个封面)
我想知道这个问题是否有名字: 给定一个简单的图,其边缘被着色为红色,蓝色和绿色,,是否存在一个顶点着色使得每个边缘都有一个具有相同颜色的端点?Ç :V → { 乙,- [R ,G ^ }G=(V,B∪R∪G)G=(V,B∪R∪G)G=(V,B\cup R\cup G)c:V→{B,R,G}c:V→{B,R,G}c:V\to \{B,R,G\} 此外,这是否已知是NP完全的? 这也可以看作是CSP的一种特例(或2SAT的概括),其中每个约束是2个变量的析取,可以采用三个值之一,并且同一变量对上没有两个约束。

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概率分布与计算复杂度
这个问题是关于概率论和计算复杂性的交集。一个主要的观察结果是,某些分布比其他分布更易于生成。例如,问题 给定一个号码ñnn,返回一个均匀分布的数一世ii与0 ≤ 我&lt; Ñ0≤i&lt;n0 \leq i < n。 很容易解决。另一方面,以下问题变得或似乎要困难得多。 给定数字ñnn,返回一个数字一世ii,使一世ii是Peano算术中长度n的有效证明(的哥德尔数)。此外,如果此类证明的数量为p - [R (Ñ )pr(n)pr(n),则获得长度为任何特定证明的概率ñnn 应为1个p - [R (Ñ )1pr(n)\frac{1}{pr(n)}。 这向我暗示了概率分布带有计算复杂性的概念。此外,这种复杂性可能与潜在的决策问题(无论是子递归,例如PPP,ËXPEXPEXP,递归,可递归枚举还是更差)密切相关。 我的问题是:如何定义概率分布的计算复杂性,特别是在无法确定潜在决策问题的情况下。我确定已经对此进行了调查,但不确定在哪里查找。

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形式语言之间适当的同构是什么?
一个正式的语言 过字母表的一个子集,即,一组在该字母的单词。如果对应的集合作为子集在扩展上相等,则两种形式语言和相等。可以在复杂性理论中使用语言来形式化“问题”的概念。有人可能会抱怨说,“一般”的延伸平等是无法决定的,但我认为这会被误导。&Sigma; &Sigma; *大号大号'大号∪ 大号“大号LLΣΣ\SigmaΣ∗Σ∗\Sigma^*大号LLL′L′L'L∪L′L∪L′L\cup L' 自一段时间以来,我一直在思考以下问题:两种语言和对于字母和(其中,,和大号' Σ = { 一个,b } Σ ' = { Ç ,d } 一个b ç d 甲⊥LLLL′L′L'Σ={a,b}Σ={a,b}\Sigma=\{a,b\}Σ′={c,d}Σ′={c,d}\Sigma'=\{c,d\}aaabbbcccddd是不同的字母),即使它们“完全”描述相同的“问题”,也永远不可能相等。但是,如果它们确实“完全”描述相同的“问题”,则它们应该是同构的。我想知道适合同构理论的同构可能概念。我最初以为像有限状态机这样的计算能力较弱的“转换器”可以用来定义允许的同构,但是对于等效逻辑公式之间的琐碎句法翻译,这似乎已经崩溃了。(例如,请参阅此表,其中包含线性逻辑中对偶 的语法定义A⊥A⊥A^\bot。) 今天,我有以下想法:与某个“决策问题”相对应的语言定义通常包含两个部分:(1)将允许的问题实例编码为有限的符号字符串,以及(2)对“属于该语言的“已接受”问题实例。如果检查给定的有限符号串是否是允许的问题实例的编码,则在计算上要比有限状态机强,那么该强机也应用于定义允许的同构。 问题:这种推理方式是否有可能“解决”我的问题?我的问题是否已经解决,所以我只需要阅读正确的参考资料?我的问题本身是否有意义,还是像抱怨扩展性的不确定性一样被误导了? 编辑(尚未给出答案)我注意到“(1)将允许的问题实例编码为有限的符号字符串”已经包含了标准化输入的(隐藏)假设。如果没有这种假设,则两个不同的有限字符串可能对应于同一问题实例。代替检查给定的有限字符串是否有效,该检查可能会产生规范化的输入(并将无效的字符串映射到特殊的字符串)。 该设置的优点在于,进行检查/归一化的机器已经配备了将有限字符串转换为其他有限字符串的装置。用于此任务的允许的机器(复杂度等级)可以是问题定义的一部分,(同构)同态将使用同一台机器(复杂度等级)。(根据拉斐尔的评论提出的“多时多一减法”的建议,的确是出现问题的一种可能性。)PP\mathsf{P} 缺点是这种规范方式可能仅适用于确定性机器。非确定性机器可能需要更灵活的方式来指定/确定两个输入字符串是否对应于同一问题实例。


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