Questions tagged «p-vs-np»

我想知道这是基于几个网上的地方，称 co-是一个主要的开放问题...但是我找不到任何迹象表明它是否与问题...NP=NP=\sf NP=NPNP\sf NPP=NPP=NP\sf P=NP

12 complexity-theory  complexity-classes  p-vs-np 

我知道它很傻，但是我设法使自己困惑，我需要帮助解决这个问题 假设，那么对于每个预言显然我们都有，这与以下事实相对应：存在一些预言的，因此P=NPP=NPP=NPAAAPA=NPAPA=NPAP^A=NP^AAAAPA≠NPAPA≠NPAP^A\neq NP^AP≠NPP≠NPP\neq NP 怎么了？谢谢！

11 complexity-theory  p-vs-np  oracle-machines 

我试图用层次定理证明N不等于NP。这是我的观点，但是当我向老师展示并扣除后，他说这是个问题，因为我找不到令人信服的理由接受。 我们首先假设。然后，它产生，然后跟随。按照立场，我们能够将每种语言都简化为。因此，。相反，时间层次定理指出，应该有一种语言，而不是在。这将导致我们得出以下结论：在，而不在，这与我们的第一个假设相矛盾。因此，我们得出的结论是。P=NPP=NPP=NPSAT∈PSAT∈P\mathit{SAT} \in PSAT∈TIME(nk)SAT∈TIME(nk)\mathit{SAT} \in TIME(n^k)NPNPNP小号一个牛逼SAT\mathit{SAT}ñP⊆ Ť一世中号Ë（nķ）NP⊆TIME(nk)NP \subseteq TIME(n^k)一∈ Ť一世中号Ë（nk + 1）A∈TIME(nk+1)A \in TIME(n^{k+1})Ť一世中号Ë（nķ）TIME(nk)TIME(n^k)一个AAPPPñPNPNPP≠ NPP≠NPP \neq NP 我的证明有问题吗？

10 complexity-theory  time-complexity  p-vs-np 

如果，那么吗？我问这个问题是因为，对于其他非确定性类，似乎总是确定它们等于确定性类。P=NPP=NP\mathbf{P} = \mathbf{NP}L=NLL=NL\mathbf{L} = \mathbf{NL}P=NPP=NP\mathbf{P} = \mathbf{NP}

10 complexity-theory  p-vs-np 

最近，我从Google Research Blog上读了一个非常有趣的博客条目，内容涉及神经网络。基本上，他们使用这种神经网络来解决各种问题，例如图像识别。他们使用遗传算法来“进化”轴突的重量。 所以基本上我的想法如下。如果我应该写一个能识别数字的程序，我将不知道如何开始（我可能有一个模糊的想法，但我的意思是：这并不琐碎，也不容易。）但是通过使用神经网络，我不必这样做。通过创建正确的上下文以使神经网络进化，我的神经网络将“找到正确的算法”。在下面，我引用了文章中一个非常有趣的部分，其中他们解释了每一层如何在图像识别过程中发挥不同的作用。 神经网络的挑战之一是了解每一层到底发生了什么。我们知道，经过训练后，每一层都会逐步提取图像的越来越高的特征，直到最后一层基本上决定了图像显示的内容。例如，第一层可能寻找边缘或拐角。中间层解释基本特征以寻找整体形状或组件，例如门或叶子。最后几层将它们组合成完整的解释-这些神经元会响应非常复杂的事物（例如整个建筑物或树木）而激活。 所以，基本上我的问题是：我们不能使用遗传算法+神经网络来解决每个NP问题吗？我们只是创造正确的进化环境，而让“自然”找到解决方案。 感应主义：更深入地研究神经网络 编辑：我知道我们可以在许多情况下使用蛮力或找到效率不高的解决方案。这就是为什么我试图强调不断发展的人工神经网络。正如我在评论中所说：给定足够的时间和适当的突变率，我们可以找到最佳解决方案（或者至少我认为如此）。

10 machine-learning  np  neural-networks  p-vs-np  genetic-algorithms 

我非常希望您的帮助来证明以下内容。 如果然后P = Ñ P。NTime(n100)⊆DTime(n1000)NTime(n100)⊆DTime(n1000)\mathrm{NTime}(n^{100}) \subseteq \mathrm{DTime}(n^{1000})P=NPP=NP\mathrm{P}=\mathrm{NP} 这里，是所有语言的类别，可以由不确定性图灵机在O （n 100）的多项式时间内确定，而D T i m e（n 1000） 是所有语言的类别可以由确定性图灵机确定多项式时间为O （n 1000）。NTime(n100)NTime(n100)\mathrm{NTime}(n^{100})O(n100)O(n100)O(n^{100})DTime(n1000)DTime(n1000)\mathrm{DTime}(n^{1000})O(n1000)O(n1000)O(n^{1000}) 任何帮助/建议吗？

10 time-complexity  complexity-classes  p-vs-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）。

9 complexity-theory  satisfiability  p-vs-np