Questions tagged «decision-problem»

某种形式系统中的一个问题,是或否的答案。

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测试语言是否正常的算法
是否有算法/系统程序来测试语言是否正常? 换句话说,在给定的代数形式指定的语言(想到像L={anbn:n∈N}L={anbn:n∈N}L=\{a^n b^n : n \in \mathbb{N}\}),测试语言是否正常。想象一下,我们正在编写一个Web服务,以帮助学生完成所有作业。用户指定语言,然后Web服务将以“常规”,“非常规”或“我不知道”进行响应。(我们希望Web服务尽可能不频繁地回答“我不知道”。)是否有任何好的方法可以自动执行此操作?这容易处理吗?是否可以确定(即是否可以保证我们永远不需要回答“我不知道”)?是否存在合理有效的算法来解决此问题,并且能够针对实际中可能出现的许多大多数语言提供“不知道”以外的答案? 证明语言不规则的经典方法是激进引理。但是,似乎需要在某些时候进行手动洞察(例如,选择要泵送的单词),因此我不清楚是否可以将其转化为算法。 证明一种语言正常的经典方法是使用Myhill-Nerode定理来推导有限状态自动机。这看起来是一种很有前途的方法,但是它确实需要能够以代数形式对语言执行基本操作。对于我来说,目前尚不清楚是否有系统的方法可以对代数形式的语言象征性地执行所有可能需要的操作。 为了使这个问题更好地解决,我们需要确定用户如何指定语言。我愿意提出建议,但我在想这样的事情: L={E:S}L={E:S}L = \{E : S\} 其中是一个单词表达式,S是一个在长度变量上的线性不等式的系统,具有以下定义:EEESSS 每个就是一个字表达。(这些代表可以在∑ ∗中包含任何单词的变量。)x,y,z,…x,y,z,…x,y,z,\dotsΣ∗Σ∗\Sigma^* 每个是一个字表达。(此处x r表示字符串x的反方向。)xr,yr,zr,…xr,yr,zr,…x^r,y^r,z^r,\dotsxrxrx^rxxx 中的每一个都是单词表达。(示例性地,Σ = { a ,b ,c ,… },因此a ,b ,c ,…表示基础字母中的单个符号。)a,b,c,…a,b,c,…a,b,c,\dotsΣ={a,b,c,…}Σ={a,b,c,…}\Sigma=\{a,b,c,\dots\}a,b,c,…a,b,c,…a,b,c,\dots 每是一个字表达式中,如果η是一个长度可变。aη,bη,cη,…aη,bη,cη,…a^\eta,b^\eta,c^\eta,\dotsηη\eta 单词表达的串联是单词表达。 每个的是一个长度可变。(这些代表可以采用任何自然数的变量。)m,n,p,q,…m,n,p,q,…m,n,p,q,\dots 每个是长度可变的。(这些代表相应单词的长度。)|x|,|y|,|z|,…|x|,|y|,|z|,…|x|,|y|,|z|,\dots 这似乎足以处理我们在教科书练习中看到的许多情况。当然,如果您有更好的建议,则可以用其他任何以代数形式指定语言的文本方法来代替。

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两个周期中包含的最长周期
以下问题NP是否完整?(我认为是)。 输入: 一个无向图,其中边集可以分解为两个边不相交的简单循环(这些不是输入的一部分)。ķ ∈ Ñ,G ^ = (V,E)k∈N,G=(V,E)k \in \mathbb{N},G=(V,E) 问题:是否存在长度大于的简单循环?ķGGGķkk 显然,问题出在NP上,的最大是,但这似乎无济于事。≤ 4GGG≤ 4≤4\leq 4

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是否可以确定给定算法是否渐近最优?
是否存在以下问题的算法: 给定图灵机确定语言, 是否有图灵机决定使得 ? L M 2 L t 2(n )= o (t 1(n ))中号1个M1M_1大号LL中号2M2M_2大号LLŤ2(n )= o (t1个(n ))t2(n)=o(t1(n))t_2(n) = o(t_1(n)) 函数和分别是图灵机和的最坏情况下的运行时间。t 2 M 1 M 2Ť1个t1t_1Ť2t2t_2中号1个M1M_1中号2M2M_2 空间复杂度如何?

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一个
我想说明一下,将代数作为算法的输入是什么意思,而关于它的文献却很少。因此,首先我想问一问,您是否可以推荐一本书或一本涉及领域代数复杂性分析主题并明确定义决策问题的书或论文。 经过一番挖掘后,我发现了一些东西并想在这里分享,并进一步询问这些定义是否合理并符合文献(如果有): 定义:设是一个领域,是有限生成的交换代数与添加剂基础。现在,我们要捕获代数的乘法结构,因此将基本元素的每个乘积写为所有基本元素的线性组合: 该被称为结构系数。我们直接得到: 甲˚F b 1,... ,b Ñ ∈ ˚F ∀ 1 ≤ 我,Ĵ ,ķ ≤ Ñ :∃ 一个我Ĵ ķ:b 我b Ĵ = Ñ Σ ķ = 1一个我Ĵ ķ b ķ。一个我Ĵ ķ甲≅ ˚F [ b 1,... ,b ÑFF\mathbb F一种AAFF\mathbb Fb1个,… ,bñ∈ ˚Fb1,…,bn∈Fb_1,\ldots, b_n\in\mathbb F∀ 1 ≤ 我,Ĵ ,ķ ≤ …

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是否可以针对3个符号的一维元胞自动机确定停止问题?
我一直在尝试确定暂停问题对于3符号一维元胞自动机是否可以确定。 定义令表示系统在时间步骤i的配置。更正式地f :A ∗ × N → A ∗,其中A是字母。F(w ,我)f(w,i)f(w,i)一世iif:A∗×N→A∗f:A∗×N→A∗f:A^*\times \mathbb{N} \to A^*AAA 定义。元胞自动机在配置已经停止,如果∀ ķ ∈ Ñ我们有˚F (瓦特,我)= ˚F (瓦特,我+ ķ )。f(w,i)f(w,i)f(w,i)∀k∈N∀k∈N\forall k\in \mathbb{N}f(w,i)=f(w,i+k)f(w,i)=f(w,i+k)f(w,i)=f(w,i+k) 给定元胞自动机的暂停问题如下: 输入:有限词问题:自动机会在某些状态s停止吗?www sss 此处定义了基本元胞自动机(带有2个符号)。我专注于相同类型的celullar自动机,除了我对带有3个符号而不是2个符号的CA感兴趣。 从现在起,我会表示的形式我的规则,这意味着3个相邻的符号产生另一个在他们之下。∗∗∗→∗∗∗∗→∗***\to* 对于基本的2符号元胞自动机,暂停问题是可以确定的 我将用表示白色单元格,用1表示黑色单元格。000111 如果我们有规则,001 → 1,100 → 1,我们知道自动机不会暂停。因为按照第一个规则,由于我们的网格是无限的,所以我们总是会有3个白细胞生成一个黑细胞。使用第二和第三条规则,单词将扩展到两侧,并且自动机将永不停止。000→1000→1000 \to 1001→1001→1001 \to 1100→1100→1100 \to 1 在其余情况下,我们可以让它进化步,看看它是否停止。如果它停止了,那么好了,它停止了,如果没有停止,那么它重复了一些组合并陷入了一个循环,所以我们还可以得出结论,它不会停止。2n2n2^n 我对3符号案例的理解 显然,如果我们有规则或000 → 2,它不会停止。但是形式为00 x → y和x …

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号码分配
给定ķkk数字一个1个≤ 一2≤ 。。。≤ 一ķA1≤A2≤...≤AkA_1 \leq A_2 \leq ... \leq A_k,使得∑我= 1ķ一个一世= ķ (2 ķ + 1 )∑i=1kAi=k(2k+1)\sum\limits_{i=1}^k A_i = k(2k + 1)就是数字一世1个,我2,。。。,我2 千i1,i2,...,i2ki_1, i_2, ... , i_{2k},它是1、2,...,2k的排列,1 ,2 ,。。。,2 千1,2,...,2k1, 2, ... , 2k使得 i1+i2≤A1i3+i4≤A2...i2k−1+i2k≤Aki1+i2≤A1i3+i4≤A2...i2k−1+i2k≤Aki_1 + i_2 \leq A_1\\ i_3 + i_4 \leq A_2\\ .\\.\\.\\ i_{2k-1} + i_{2k} \leq A_k …

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所有NP问题都可以简化为NP完全问题:那么NP问题又如何不能成为NP完全问题呢?
我的书这样说 如果决策问题B在P中并且A减少到B,则决策问题A在P中。 如果B在NP中,则决策问题B是NP完全的;对于NP中A中的每个问题,A都会减少为B。 如果C在NP中,则决策问题C是NP完全问题;对于某些NP完全问题B,决策问题C简化为C。 所以我的问题是 如果B或C处于NP完全状态,并且NP中的所有问题都归结为一个NP完全问题,那么使用第一个规则,怎么一个NP问题都不是NP完全的? 如果A减少到B,B会减少到A吗?

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子集和变量的复杂度
子集和问题的这种变体是否容易/已知? 给定一个整数,以及一组正整数这样每个最多将位设置为(); 是否有子集使得其元素之和等于?mmmA={x1,x2,...,xn}A={x1,x2,...,xn}A = \{x_1, x_2, ..., x_n\}xixix_ik=2k=2k=2111xi=2bi1+2bi2,bi1,bi2≥0xi=2bi1+2bi2,bi1,bi2≥0x_i = 2^{b_{i_1}}+2^{b_{i_2}},\;\; b_{i_1},b_{i_2}\geq 0A′⊆AA′⊆AA' \subseteq Ammm 是吗?还是完成?PP\sf{P}NPNP\sf{NP} 并且如果每个最多将位设置为?对于这个问题微不足道。xixix_ik=3k=3k=3111k=1k=1k=1
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