理论计算机科学

理论计算机科学家和相关领域的研究人员的问答


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非确定性的树行走自动机是否比确定性的自动行走更强?
更新:似乎这个问题最近已经得到研究和解决,请参见以下Wiki文章:http : //en.wikipedia.org/wiki/Tree_walking_automaton 以及本次调查:http : //www.mimuw.edu.pl/~bojan /papers/twasurvey.pdf 假设我们的单词不是线性的{0,1} *,而是线性的,而是在某种树形结构上给出的。为了防止我们的机器“迷路”,请将我们的词定义为二进制嵌入式树状集。(因此,每个单词都是一棵树,其中每个边的方向都远离给定的具有度2的根,每个其他非叶顶点都具有度3,并且每个边都被标记为左或右,使得从该点开始的任何两个边同一顶点具有不同的标签。)语言是一组此类树。(请注意,无需在顶点上写入零和一,因为可以通过局部修改树来模拟它们。)当机器“读取树”时,它从根开始,它可以感知给定的顶点是根, 在此模型中,是否可以由非确定性有限状态自动机识别的任何语言也可以由确定性有限状态自动机识别? 请注意,当磁带是普通的线性磁带时,这是正确的,因为可以使用2-DFA(甚至使用DFA)来模拟任何2-NFA。我已经问这个问题的一个特例这里,是由解决的Kristoffer。动机是要解决这个问题。



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模块化分解图的来源
引入图模块分解时,大多数作者使用11顶点图,我从Wikipedia复制了该图。 问题是谁是它的原始设计师。(我不是在问谁为维基百科绘制了这张图,而是它的原始来源。) Wikipedia页面创建于2006年12月。我可以找到的最早来源是Christophe Paul的Habilitation论文,日期为2006年5月17日。(我没有进行深入的搜索。)

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在随机图中找到一个短周期需要多长时间?
令为边上的随机图。具有很高的概率,有很多周期。我们的目标是尽快输出这周期中的任何一个。G∼G(n,n−1/2)G∼G(n,n−1/2)G \sim G(n, n^{-1/2})≈n3/2≈n3/2\approx n^{3/2}GGG444444 假设我们能够以邻接表的形式访问,我们可以在时间内以恒定的概率成功,如下所示:选择任意节点并开始生成从开始的随机路径;一旦找到共享端点的两个不同的路径,就完成了。有可能的端点,并且通过生日悖论,我们在发现后将以恒定的概率成功。GGGO(n−−√)O(n)O(\sqrt{n})vvv222vvv222nnnn−−√n\sqrt{n} 我们可以做得更好吗?特别是,可能以恒定概率成功的恒定时间算法吗?

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平方根和的上限的证明
在[1]中,Garey等人。在确定欧几里得TSP的NP完整性的过程中,找出后来被称为平方根和的问题。 给定整数 一个1个,一个2,… ,一个ña1,a2,…,ana_1, a_2, \ldots, a_n 和 大号LL,确定是否 一个1个--√+一个2--√+ ⋯ +一个ñ--√&lt; La1+a2+⋯+an&lt;L\sqrt{a_1} + \sqrt{a_2} + \cdots + \sqrt{a_n} < L 他们观察到,这个问题甚至都不在NP中,因为不清楚在平方根的计算中需要多少精度的最小位数才能将和与 大号LL。但是,他们确实引用了一个最著名的上限Ô (米2ñ)O(m2n)O(m2^n) 哪里 米mm是“原始符号表达式中的位数”。不幸的是,此上限仅归因于AM Odlyzko的个人通信。 是否有人对此上限有适当的引用?或者,在没有公开参考文献的情况下,证明或证明草图也将有所帮助。 注意:我相信这个界限可能是Bernikel等人得出的更一般性结果的推断。等 [2]大约在2000年左右开始使用更大的算术表达式。我最感兴趣的是同时期的参考文献(即1976年左右的文献)和/或专门针对平方根之和的证明。 Garey,Michael R.,Ronald L. Graham和David S. Johnson。“ 一些NP完全几何问题。” ACM第八届年度计算机理论研讨会论文集。ACM,1976年。 Burnikel,Christoph等人。“ 涉及自由基的算术表达式的边界很容易计算。” Algorithmica 27.1(2000):87-99。

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算法复杂性中的隐藏常数
对于许多问题,渐近复杂度最佳的算法具有很大的常数因数,而该常数因O表示法而被隐藏。这发生在矩阵乘法,整数乘法(特别是最近的Harvey和van der Hoeven的O(n log n)整数乘法算法),低深度排序网络和查找图的次要情况中。这种算法有时称为银河算法。 注意,对于其他算法,例如常规排序和整数加法,已知算法具有最佳渐近复杂度和较小的常数因子。 从理论的角度,在将前一种算法与后一种算法分离方面进行了哪些研究? 我知道,隐藏常量经常被省略以隐藏不同计算模型之间的区别。但是,我有信心在各种不同的模型下,例如,对于10亿规模的输入,这些Galactic算法将比渐近差的算法更慢。在某些情况下,这种区分不是很细微的。做得严格吗? 例如,可以发明一种非常简单的计算模型,例如具有非常简单的ISA的von Neumann机器,然后实现这些算法,并用显式常量限制其运行时间。是否已针对多种算法完成了此操作?

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基于暂停问题的不确定性,哥德尔的第一个不完备性定理的证明有什么参考?
哥德尔第一不完全性定理的较弱形式(以哥德尔的方式直接证明是冗长,复杂且在某些地方违反直觉的),具有基于停止问题的不确定性的简单直观的证明-例如,参见https:// /en.wikipedia.org/wiki/Halting_problem#Sketch_of_proof 谁首先提出了该证明,并且首先在哪篇文章或书中发表了?


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是否可以在一个阵列中以O(1)推送/弹出时间实现三个堆栈?
使用一个固定大小的数组可以有效地实现两个堆栈:堆栈#1从左端开始向右增长,而堆栈#2从右端开始向左增长。三个堆栈是否可能相同? 更具体地说,在以下条件下是否可以实现三个堆栈: 您有一个固定大小的数组,可以容纳N个对象。 只要这三个堆栈大小之和小于N,push()就不会失败。 push()和pop()操作都应花费O(1)时间。 除了数组之外,您只能使用O(1)额外的空间。 这里是指那些解决方案的例子并不满足这些要求: 将数组拆分为3个固定部分,并将每个部分用于堆栈(违反2)。 与上述类似,但堆栈之间有可移动的边界(违反3)。 基于简单链表的实现(违反4)。 即使它们不能完全满足所有条件(1)-(4),我也会接受非平凡的算法或不可能证明,例如,推/弹出需要O(1)摊销时间的算法,或者额外的内存小于O(N),例如O(log N)。或者说不可能的证据表明,例如,每个推送/弹出操作访问少于5个数组元素是不可能的。

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引导结果真正引导
TCS中有一种结果,通常称为引导结果。通常,它的形式 如果命题 AAA 成立,然后命题 A′A′A' 持有。 哪里 AAA 和 A′A′A' 是看起来相似的命题,并且 AAA 似乎“较弱” A′A′A',这就是我们将这种结果命名为原因的原因。让我举一些具体的例子: 定理。 [Chen and Tell,STOC'19]解决任何问题Π∈{BFE,WS5,W5STCONN}Π∈{BFE,WS5,W5STCONN}\Pi \in \{\mathsf{BFE,W_{S_5},W5STCONN}\} 。假设每个c&gt;1c&gt;1c>1 无限地存在 d∈Nd∈Nd\in \mathbb{N} 这样 TC0TC0\mathcal{TC}^0 深度回路 ddd 需要更多 n1+c−dn1+c−dn^{1+c^{-d}} 电线解决问题 ΠΠ\Pi。那么对于任何d0,k∈Nd0,k∈Nd_0,k \in \mathbb{N}, ΠΠ\Pi 无法解决 TC0TC0\mathcal{TC}^0 深度回路 d0d0d_0 和 nknkn^k 电线,因此 TC0⊊NC1TC0⊊NC1\mathcal{TC}^0 \subsetneq \mathcal{NC}^1。 定理。 [Gupta等人,FOCS'13]假设在特征0的字段上计算永久物需要深度大于算术电路。然后计算永久物需要超多项式大小的算术电路,因此,Valiant的猜想成立。333nΩ(n√)nΩ(n)n^{\Omega(\sqrt{n})}000 好吧,一个更著名但不太合适的示例来自细粒度的复杂性: 定理。 [Backurs和Indyk,STOC'15](如果在RAM模型上)可以在O(n2−ϵ)O(n2−ϵ)O(n^{2-\epsilon})时间内计算出EDIT …


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有没有一种方法可以证明字符串转换的不规则性?
有许多不同的模型来定义语言之间的转换。我最熟悉的两个是有限状态转换器和MSO可定义的字符串图转换。我们知道2向有限状态换能器(比1向相对性换能器更具表现力)和MSO可定义的字符串转换以及使用组合器的其他一些鲜为人知的模型捕获同一组转换。此类转换被认为是常规的,因此如果您可以使用这些模型之一对其进行描述,则很容易表明该转换是常规的。 是否有一种直截了当的方式来说明转换不在本课程之外?我正在寻找类似于常规语言或Myhill-Nerode定理的泵入引理,但对于字符串转换。

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多对数独立性的愚弄导致收紧指数方面取得了任何进展
Braverman证明了 (升Ò 克米ϵ)O (d2)(升ØG米ϵ)Ø(d2)(log \frac{m}{\epsilon})^{O(d^2)}明智的独立 ϵϵ\epsilon-傻瓜深度 ddd 一个C0一个C0AC^0 电路尺寸 米米m 通过“粘合”在一起的Smolensky逼近和Fourier逼近 一个C0一个C0AC^0可计算的布尔函数。作者和对此进行猜想的人最初猜想那里的指数可以简化为Ø (d)Ø(d)O(d),我很好奇是否已经取得了进展,因为我想它会涉及产生一个相关距离很近的多项式,并且实际上与大量输入上的函数一致,所以我认为这会是一个非常有趣的近似值,无需将这两者粘合在一起。是否有某些理由期望这种近似值必须具有度O (d2)Ø(d2)O(d^2) 当Braverman在2010年撰写论文时还不知道吗? 关于我的这篇论文的另一个问题是,尽管猜想是在Bobobana在敏感度之前写的,但它与Boppana的敏感度相似。当然,这不是巧合,因为如果傅里叶多项式起作用,则该界线对应于您可以从Boppana界中得出的傅里叶集中度,但是您知道的直觉比“如果傅里叶多项式起作用” ,这就是您所得到的”吗?

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