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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学习(签名)错误
Background––––––––––––––Background_\underline{\bf Background} 在2005年,Regev [1]引入了带错误学习(LWE)问题,这是带错误学习奇偶性问题的概括。对于某些参数选择,此问题的难度假设现在为基于晶格密码学领域中许多后量子密码系统的安全证明奠定了基础。LWE的“规范”版本如下所述。 预备赛: 令为实数模1的加法组,即取。为正整数和,一个“秘密”矢量,概率分布上,让是对分布通过选择获得的均匀地在随机,画一个误差项,然后输出T=R/ZT=R/Z\mathbb{T} = \mathbb{R}/\mathbb{Z}[0,1)[0,1)[0, 1)nnn2≤q≤poly(n)2≤q≤poly(n)2 \le q \le poly(n)s∈Znqs∈Zqn{\bf s} \in \mathbb{Z}_q^nϕϕ\phiRR\mathbb{R}As,ϕAs,ϕA_{{\bf s}, \phi}Znq×TZqn×T\mathbb{Z}_q^n \times \mathbb{T}a∈Znqa∈Zqn{\bf a} \in \mathbb{Z}_q^nx←ϕx←ϕx \leftarrow \phi(a,b′=⟨a,s⟩/q+x)∈Znq×T(a,b′=⟨a,s⟩/q+x)∈Zqn×T({\bf a}, b' = \langle{\bf a}, s\rangle/q + x) \in \mathbb{Z}_q^n \times \mathbb{T}。 令为的“离散化” 。也就是说,我们首先从绘制一个样本,然后输出。这里表示将舍入到最接近的整数值,因此我们可以将视作。As,ϕ¯¯¯As,ϕ¯A_{{\bf s}, \overline{\phi}}As,ϕAs,ϕA_{{\bf s}, \phi}(a,b′)(a,b′)({\bf a}, b')As,ϕAs,ϕA_{{\bf s}, \phi}(a,b)=(a,⌊b′⋅q⌉)∈Znq×Zq(a,b)=(a,⌊b′⋅q⌉)∈Zqn×Zq({\bf a}, b) = …

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简化版纸牌游戏获胜者
我已经在MathOverflow中提出了这个问题,但没有任何令人满意的答案。 考虑以下两人游戏,它是称为Winner的纸牌游戏的简化形式。(以下表述摘自Guillaume Brunerie关于MathOverflow的评论。) 有两个玩家A和B。每个玩家都有一组纸牌( { 1 ,… ,n }{1个,…,ñ}\{1,\dots,n\}),两个玩家都可以看到。游戏的目的是摆脱自己的牌。第一个玩家玩桌上的任何纸牌,然后另一个玩家必须玩(严格)更大的纸牌,依此类推,直到其中一个玩家无法玩或决定通过。然后,桌上的纸牌被丢弃,另一位玩家再次玩任何纸牌(随后将有更大的纸牌)重新开始。依此类推,直到两个玩家之一用完纸牌赢得比赛。 我想知道球员的最佳策略(如果他能赢的话)。 正式定义 用表示游戏的配置,其中第一位玩家的卡组为,第二位玩家的卡组为,桌上最大的卡为,其中表示桌上没有卡片。我想给定来计算第一位玩家在配置是否有获胜策略的算法。w (i ,A ,B )w(一世,一个,乙)w(i,A,B)一个一个A乙乙B一世一世i我= 0一世=0i=0i ,A ,B一世,一个,乙i,A,Bw (i ,A ,B )w(一世,一个,乙)w(i,A,B) 形式上,我希望有一种算法来计算定义如下的函数:FFf 令,。žñ= { 1 ,2 ,⋯ ,Ñ }žñ={1个,2,⋯,ñ}\mathbb{Z}_n = \left\{1, 2, \cdots, n\right\}乙ø ø 升 = { ˚F 一升小号ê,Ť ř ù ë }乙ØØ升={F一个升sË,Ť[RüË}\mathrm{Bool} = \left\{\mathrm{False}, \mathrm{True}\right\} 函数F:{ …

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存在“着色矩阵”
编辑:现在有一个与此帖子相关的后续问题。 定义 令和为整数。我们使用符号。ccckkk[i]={1,2,...,i}[i]={1,2,...,i}[i] = \{1,2,...,i\} 甲矩阵被说成是一个 -到-着色矩阵如果下式成立:c×cc×cc \times cM=(mi,j)M=(mi,j)M = (m_{i,j})ccckkk 我们对所有有,mi,j∈[k]mi,j∈[k]m_{i,j} \in [k]i,j∈[c]i,j∈[c]i, j \in [c] 对于与和我们都有。i,j,ℓ∈[c]i,j,ℓ∈[c]i,j,\ell \in [c]i≠ji≠ji \ne jj≠ℓj≠ℓj \ne \ellmi,j≠mj,ℓmi,j≠mj,ℓm_{i,j} \ne m_{j,\ell} 如果存在c -to- k着色矩阵,则我们将写入。c⇝kc⇝kc \leadsto kccckkk 请注意,对角线元素无关。我们只对M的非对角线元素感兴趣MMM。 以下替代观点可能会有所帮助。令R(M,ℓ)={mℓ,i:i≠ℓ}R(M,ℓ)={mℓ,i:i≠ℓ}R(M,\ell) = \{ m_{\ell,i} : i \ne \ell \}是\ ell行中非对角元素的集合ℓℓ\ell,类似地,令C(M,ℓ)={mi,ℓ:i≠ℓ}C(M,ℓ)={mi,ℓ:i≠ℓ}C(M,\ell) = \{ m_{i,\ell} : i \ne \ell \}是\ …

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覆盖时间和频谱间隙可逆的随机游走
我正在寻找一个类似这样的定理:如果可逆马尔可夫链的覆盖时间很小,那么光谱间隙就很大。这里的光谱间隙意味着1−|λ2|1−|λ2|1-|\lambda_2|,也就是说,我们忽略了链的最小特征值。 我只能从FOCS 88的Broder和Karlin 的Cover Time上找到这个方向的唯一结果。假定链的过渡矩阵是双重随机的(但不一定是可逆的)并且是非周期性的。粗略地说,该论文表明,在这些假设下,如果覆盖时间为,则至少为n ^ {-1}。O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n \log n)1−max(|λ2|,|λn|)1−max(|λ2|,|λn|)1-\max(|\lambda_2|, |\lambda_n|)n−1n−1n^{-1} 直观地,如果您可以快速覆盖图形的所有顶点,则混合时间应该很小,这似乎是非常合理的。特别是,如果您可以在n2n2n^2时间内覆盖图形的所有顶点,那么您当然应该能够排除n ^ {-1000}的谱隙n−1000n−1000n^{-1000}。 可能会破坏小覆盖时间和大光谱间隙之间的关系的一个可能障碍是二分性:在二分图中,您可以使用特征值为-1的小覆盖时间−1−1-1。在我的问题中,我忽略了最小的特征值,从而绕过了这个问题。

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有效地求解所有系数均等于1的严格线性不等式的系统,而无需使用一般的LP解算器?
除了使用通用的LP解算器,每个标题都提供一种解决变量不等式系统的方法 xi,…,xkxi,…,xkx_i, \ldots, x_k 不等式的形式 ∑i∈Ixi&lt;∑j∈Jxj∑i∈Ixi&lt;∑j∈Jxj\sum_{i \in I} x_i < \sum_{j \in J} x_j?那么关于不等式的特殊情况呢?不等式构成了一个幂集成员的总和{xi,…,xk}{xi,…,xk}\{x_i, \ldots, x_k\}?


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计数双斜度的参数化复杂度
在上一个问题中,用于找到Bicliques的参数化算法中,我询问是否存在用于找到目标的快速参数化算法。k×kk×kk\times k-biclique在 nnn 顶点图,并得知它是开放的,如果是FPT wrt kkk。对于同一真正的计数的k×kk×kk\times k-bicliques,还是已知这是#W\[1\]W\[1\]W\[1\]-硬WRT kkk (或其他一些硬度概念)? 我知道数数诱导 k×kk×kk\times k-bicliques是#W\[1\]W\[1\]W\[1\]-难,在Serge Gaspers 论文的第4.5节中扩展了一个简单的简化来找到诱发的双斜度。

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涉及随机图的差异变体
假设我们有一个图 nnn节点。我们想为每个节点分配一个+1+1+1 或 −1−1−1。将此称为配置σ∈{+1,−1}nσ∈{+1,−1}n\sigma \in \{+1,−1\}^n。的数量+1+1+1我们必须分配的正是 sss (因此, −1−1−1s是 n−sn−sn−s。)给定配置 σσ\sigma,我们看每个节点 iii 并求和分配给其邻居的值,称为 ξi(σ)ξi(σ)\xi_i(\sigma)。然后,我们计算其中的节点数ξi(σ)ξi(σ)\xi_i(\sigma) 是非负的: N(σ):=∑i=1n1{ξi(σ)≥0}.N(σ):=∑i=1n1{ξi(σ)≥0}.N(\sigma):=\sum_{i=1}^n 1\{\xi_i(\sigma) \ge 0\}. 问题是:什么是配置 σσ\sigma 最大化 N(σ)N(σ)N(\sigma)?更重要的是,我们可以限制一下吗(maxN)/n(maxN)/n(\max N)/n以。我想知道这个问题是否对任何人都熟悉,或者可以简化为图论中的一些已知问题。如果有帮助,可以将该图假定为Erdős-Renyi类型的随机数(例如,G(n,p)的边沿概率为,即平均度数增长为)。主要指令是在。s/ns/ns/np (logn)/np (log⁡n)/np ~ (\log n)/nlognlog⁡n\log ns/n∈(0,1/2)s/n∈(0,1/2)s/n \in (0,1/2)


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面向对象模型的“对象”的数学形式定义/计数器部分
这是我在数学SE论坛上提出的一个问题,在此已被推荐给我。所以这里的问题是 我在形式数学和理论计算机科学方面都是新手,因此如果您发现我的问题没有适当的表述,请多多包涵。在模拟现实世界时,面向对象建模对于定义复杂的交互似乎非常有用。但是它主要用于编程。我想知道我们在数学上是否有类似的概念。当我们进行编程时,我们可以理解“对象”和“面向对象编程”的概念,并加以实现。但是,我们是否有基于集合论的“对象”的正式定义?或就此而言,还有其他形式数学理论吗? 我们可以实现/正式定义三个主要的面向对象的建模概念吗?1.封装2.继承3.多态 我知道问题太笼统了,但是如果您也可以提供一些指示,以便我能更好地理解这些概念,我将不胜感激。

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3维球体的VC尺寸
我正在搜索以下集合系统的VC维度。 宇宙 U={p1,p2,…,pm}U={p1,p2,…,pm}U=\{p_1,p_2,\ldots,p_m\} 这样 U⊆R3U⊆R3U\subseteq \mathbb{R}^3。在设定系统中RR\mathcal{R} 每套 S∈RS∈RS\in \mathcal{R} 对应于 R3R3\mathbb{R}^3 这样的设置 SSS 包含一个元素 UUU 当且仅当相应的球体包含在 R3R3\mathbb{R}^3。 我已经知道的细节。 VC维度至少为4。这是因为如果 p1,p2,p3,p4p1,p2,p3,p4p_1,p_2,p_3,p_4 是一个四面体的四个角,那么它可以被粉碎 RR\mathcal{R} VC维度最多为5。这是因为可以将集合系统嵌入到其中 R4R4\mathcal{R}^4 在球体中 R3R3\mathcal{R}^3 对应于 R4R4\mathcal{R}^4。众所周知,超平面RdRd\mathcal{R}^d 有VC尺寸 d+1d+1d+1。

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计算与正方形重叠的厚区域的数量
令为单位平方。 作为的函数,可以与相交的直径至少为1的 -fat对不相交区域的最大数量是多少?小号小号Sββ\betaββ\beta小号小号S 下面,我们给出一个图,显示,最大数量为7。怎么办?β= 1β=1个\beta=1β= 2,3 ,...,Ñβ=2,3,…,ñ\beta = 2, 3, \ldots, n 回忆一下平面中区域的脂肪定义。给定区域,设半径为圆为包含的最大圆,设半径为圆为包含的最小圆。的胖度由给出,对于,我们说是 -fat 。[R[RRC1个C1个C_1[R1个[R1个r_1[R[RRC2C2C_2[R2[R2r_2[R[RR[R[RR[R2[R1个[R2[R1个\frac{r_2}{r_1}[R[RRββ\betaβ=[R2[R1个β=[R2[R1个\beta = \frac{r_2}{r_1} 例如,如果,则区域为单位圆,并且存在直径至少为1的7个圆,它们可以与重叠而不彼此重叠。在下图中,我们描绘了一个单位正方形和与该正方形重叠的7个单位圆。[R2=[R1个=1个2[R2=[R1个=1个2r_2 = r_1=\frac{1}{2}小号小号S

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多边形归纳问题中的多边形
我想对以下所有帖子表示歉意。选择了错误的论坛将其最初发布在此。但是,不是将其完全浪费掉,而是将问题改写为真正的“理论计算机科学”问题。 问题:创建一个算法,该算法在2D平面中采用一组n个有序点,这些点形成一个可能是也可能不是凹面的简单多边形A的轮廓,并创建一个具有m个点的新多边形B,从而: A中的所有点都包含在B中 3 &lt;= m &lt;n B是所有B中集合中面积最小的多边形 B必须是简单的多边形(即没有自相交)。 该算法的输入是面A和“ m”。 B中的段与A中的段可以重合。 一些示例输入和预期输出: 如果A为正方形且m为3,则B为包含A的最小表面积的三角形。 如果A为六边形且m为4,则B将为具有A的最小表面积的四边形。 祝所有尝试此问题的人都好运。我可以向您保证,这将是非常困难的,尤其是现在解决方案必须是最佳的。

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图形TSP的特殊情况
在Graphic TSP中,将为您提供未加权的无向图GGG 并且目标是在 GGG至少每个顶点访问一次。请注意,这与在中找到哈密顿回路不同GGG。我的问题是: 有界树宽图上图形TSP的复杂性是什么? 使用非平凡多项式时间算法的图形TSP是否有特殊情况?

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查找具有给定属性的图形分隔符的复杂性
关于找到满足给定属性的分隔符(任何大小)的复杂性,是否有任何已知结果? 我知道很容易找到集团分隔符(多项式时间),并且也知道许多论文都在考虑找到较小的分隔符或分隔符,这些分隔符使连接的分量的大小最多仅为原始图的一小部分。但是,如果需要一个具有其他特性的隔板,例如立方,二分体或2连通隔板,该怎么办?创建难以确定NP的属性也很容易,因此区分P和NPC情况将很有趣。 编辑:有人(不是本网站的用户)刚刚告诉我,如果属性为“具有通用顶点”,则问题为多项式;如果属性为“诱导独立集”或“诱导完成”,则问题为NP-complete二分图”。

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