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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计算Cheeger常数:对哪些类可行?
计算图的Cheeger常数(也称为等长常数)(因为它本质上是最小的面积/体积比),是NP完全的。通常,它是近似值。我有兴趣了解精确的多项式算法是否适用于特殊的图类。例如,规则图是否仍然是NP完全的?对于距离规则图?(我没有研究现有的NP完全性证明来检验它们的假设。)文献指针表示赞赏,谢谢!

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最小不满足3-CNF公式
我目前对获取(或构造)和研究3-CNF公式感到兴趣,这些公式无法满足且尺寸最小。也就是说,它们必须包含尽可能少的子句(最好是m = 8)和尽可能少的不同变量(n = 4或更多),以使删除至少一个子句将使公式可满足要求。 更正式地说,任何合格的3-CNF公式F必须满足以下条件: F不满足 F具有最小数量(4+)的不同变量(或它们的取反) F的子句数量最少(8+) F的每个适当子集都是可以满足的(允许删除任何一个或多个任意子句)。 F没有2个子句可简化为2-CNF子句,例如(i, j, k) & (i, j, ~k),不允许使用(将它们简化为(i,j)) 例如,在n = 4的情况下,存在许多无法满足的最小8子句3-CNF公式。首先,通过查看4超立方体并尝试用边缘(2面)覆盖它,可以构造以下无法满足的公式: 1. (~A, B, D) 2. (~B, C, D) 3. ( A, ~C D) 4. ( A, ~B, ~D) 5. ( B, ~C, ~D) 6. (~A, C, ~D) 7. ( A, …

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大小为
问题很简单直接:对于固定的,大小为n(即n个状态)的DFA接受多少种(不同的)语言?我将正式声明:nnnnnnnnn 将DFA定义为,其中一切正常,而δ :Q × Σ → Q是(可能是部分)函数。我们需要建立这一点,因为有时仅将全部功能视为有效。(Q,Σ,δ,q0,F)(Q,Σ,δ,q0,F)(Q,\Sigma,\delta,q_0,F)δ:Q×Σ→Qδ:Q×Σ→Q\delta:Q\times\Sigma\to Q 对于每一个,定义(等价)关系〜Ñ该组所有的DFA的如:甲〜Ñ 乙如果| A | = | B | = n并且L (A)= L (B)。n≥1n≥1n\geq 1∼n∼n\sim_nA∼nBA∼nB\mathcal{A}\sim_n\mathcal{B}|A|=|B|=n|A|=|B|=n|\mathcal{A}|=|\mathcal{B}|=nL(A)=L(B)L(A)=L(B)L(\mathcal{A})=L(\mathcal{B}) 现在的问题是,那么:对于给定的,什么是指数〜ň?也就是说,集合{ L (A)∣ A 是 n 的DFA } 的大小是 多少?nnn∼n∼n\sim_n{L(A)∣A is a DFA of size n}{L(A)∣A is a DFA of size n}\{L(\mathcal{A})\mid\mathcal{A}\textrm{ is a DFA of size }n\} …

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密码学是否具有固有的热力学成本?
可逆计算是仅允许热力学可逆操作的计算模型。根据Landauer的原理,该原理指出,擦除一点信息会释放焦耳热,这排除了不是一对一的转换函数(例如,布尔AND和OR运算符)。众所周知,量子计算本质上是可逆的,因为量子计算中允许的运算由unit矩阵表示。ķ Ťln(2 )kTln⁡(2)kT \ln(2) 这个问题是关于密码学的。非正式地,“可逆性”的概念似乎对密码学的基本目标是一种厌恶,因此提出了一个问题:“密码学是否具有固有的热力学成本?” 我相信这是一个与“可以用量子完成一切吗?”不同的问题。 Preskill博士在演讲稿中指出:“有一种在可逆计算机上模拟不可逆计算的通用策略。每个不可逆门都可以由Toffoli门通过固定输入并忽略输出来模拟。我们累积并保存所有'垃圾' '输出反转计算步骤所需的位。” 这表明不可逆操作的这些可逆量子模拟需要输入以及一些“临时”空间。然后,该操作生成输出以及一些“脏”暂存位。这些操作相对于输出加上垃圾位都是可逆的,但是在某些时候,垃圾位被“扔掉了”,不再进一步考虑。 由于加密技术依赖于陷门单向功能的存在,因此该问题的另一种说法可能是:“是否有任何陷门单向功能可以仅使用可逆逻辑操作来实现,而没有额外的暂存空间?” 如果是这样,是否还可以仅使用可逆操作(并且没有暂存空间)来计算任意陷门单向功能?

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有比线性下界更好的分解和离散对数吗?
是否有任何参考文献提供有关密码学中出现的特定硬问题的电路下限的详细信息,例如整数分解,素数/复合离散对数问题及其在椭圆曲线的点组上的变体(及其较高维的阿贝尔变体)和一般隐藏的子组问题? 特别是,这些问题中是否有任何一个问题超出了线性复杂度的下限?

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是否存在已知的NP完全问题,既没有强意义上的NP难题,也没有伪多项式算法?
Garey和Johnson 在他们的论文(第503页)中评论: ...可能存在一个NP完全问题,从强意义上讲既不是NP完全问题也不是可以用伪多项式时间算法解决的问题... 有谁知道上述属性的一些候选问题? 我认为这个问题的可能答案可能是通常意义上的NP完全问题的列表,因此没有伪多项式算法可知。


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考虑到答案查找的理论指数复杂性(以查询的大小为单位),为什么关系数据库根本无法工作?
似乎已经知道,要在关系数据库上找到查询的答案,一个人需要时间,而一个人不能摆脱指数。D | D | | 问| | 问|问QQdDD| D || 问||D||Q||D|^{|Q|}| 问||Q||Q| 由于可能非常大,我们想知道为什么数据库实际上根本不起作用。dDD 仅仅是普通查询在实际应用程序中根本不占很大的问题吗?(然后,很有趣的是知道关系数据库系统所执行的查询的通常大小是多少,以及实际上期望由DB系统有效回答的查询的“最大”大小是多少。) 关于指数注释 不可移动| 问||Q||Q| 显示指数不可移动,可以使用查询来查询数据库给出的图中是否存在大小为的团。检查图是否具有 -clique是NP完全问题。而且,它不是固定参数可处理的,具有参数。细节可以在例如 Libkin,L .:有限模型理论的元素中找到。Springer(2004) 或 Papadimitriou,CH,Yannakakis,M .:关于数据库查询的复杂性。J.计算机 Syst。科学 58(3),407–427(1999)n n n| 问||Q||Q|ñnnñnnñnn

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保持增长的无向图的平衡生成树
我正在寻找方法来维护图的相对平衡的生成树,因为我向图添加了新的节点/边。 我有一个无向图,该图以单个节点“根”开始。 在每个步骤中,我都会在图上添加一个新节点和将其连接到图的边,或者仅添加一个新的边来连接两个旧节点。随着图形的增长,我会维护一棵生成树。大多数情况下,这意味着当我添加新节点和边时,会将新节点设置为它所连接的旧节点的子节点。 我无法控制新节点的添加顺序,因此上述树构建算法显然会导致生成树不平衡。 有谁知道在线启发式技术可以使生成树“相对平衡”,同时最大程度地减少重新树的工作量?我对树结构有完全控制。我无法控制的是图形连接性,或者添加新节点的顺序。 请注意,标准的Google对诸如“平衡”,“生成”和“树”之类的术语的响应似乎是二叉树和B树,两者均不适用。我的图节点可以具有任意数量的邻居,因此树节点可以具有任意数量的子代,而不是像二叉树那样的2个子代。B树通过更改其邻接表来保持平衡,而我无法更改图的连接性。

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上限和下限的“正确”定义是什么?
令是输入的问题在最坏情况下的运行时间。让我们把这个问题有点通过固定怪异的但的。ñ ˚F (Ñ )= ñ 2 Ñ = 2 ķ ˚F (Ñ )= Ñ Ñ = 2 ķ + 1F(n )f(n)f(n)ñnnF(n )= n2f(n)=n2f(n) = n^2n = 2 kn=2kn=2kF(n )= nf(n)=nf(n) = nn = 2 k + 1n=2k+1n=2k+1 那么,问题的下限是什么?据我了解,它只是的下限。但是我们知道表示存在常数,n 0,因此对于所有n > n 0,f (n )> k n 2都是不正确的。因此,似乎我们只能说f (n )= Ω …

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钻石规范与相关状态的距离之间是否有任何联系?
在量子信息论中,两个量子通道之间的距离通常使用菱形法则来测量。还有许多方法可以测量两个量子态之间的距离,例如走线距离,保真度等。Jamiołkowski同构提供了量子通道和量子态之间的对偶。 至少对我而言,这很有趣,因为众所周知,钻石规范很难计算,而Jamiołkowski同构似乎暗示着量子通道的距离量度与量子态之间的某些相关性。因此,我的问题是:钻石规范中的距离与关联状态之间的距离(在某种程度上)之间是否存在任何已知关系?

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UP的结果等于NP
在2011/02/08上编辑:在找到并阅读了一些参考文献之后,我决定将原始问题分成两个单独的问题。这是有关UP与NP的部分,关于语法和语义类的部分,请参见语法和语义类的好处。 UPUP\mathsf{UP}(明确的多项式时间,请参见Wiki和Zoo以获取参考)被定义为由决定的语言,NPNP\mathsf{NP}并具有以下附加约束: 任何输入上最多有一个接受计算路径。 PP\mathsf{P}与UPUP\mathsf{UP}和UPUP\mathsf{UP}与之间的精确关系NPNP\mathsf{NP}仍然是未知的。我们知道,最坏情况下的单向函数存在,当且仅当P≠UPP≠UP\mathsf{P} \neq \mathsf{UP},并有相对夹杂物的所有可能性神谕P⊆UP⊆NPP⊆UP⊆NP\mathsf{P} \subseteq \mathsf{UP} \subseteq \mathsf{NP}。 我对为什么UPUP\mathsf{UP} vs NPNP\mathsf{NP}是一个重要问题感兴趣。人们倾向于(至少在 文学中)相信这两类是不同的,而我的问题是: 如果UP=NPUP=NP\mathsf{UP} = \mathsf{NP},是否发生任何“不良”后果? 有一个相关帖子的复杂性博客在2003年。如果我的理解是正确的,结果被Hemaspaandra,奈克,荻原和塞尔曼表明,如果 有一个NPNP\mathsf{NP}语言LLL使得对于每个可满足公式ϕϕ\phi有一个独特满足分配xxx与(ϕ,x)(ϕ,x)(\phi,x)在LLL, 然后多项式层次结构崩溃到第二级。如果成立,则没有这样的含义。UP=NPUP=NP\mathsf{UP} = \mathsf{NP}

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塞尔尼猜想的现状?
如果存在将DFA的任何状态发送到单个状态的字符串,则DFA会有一个同步字。他在AN Trahtman撰写的“非周期性自动机的Cerny猜想”(离散数学和理论计算机科学,2007年第9卷第2期,第3-10页)中写道: 塞尔尼(Cerny)在1964年推测,每个n状态可同步DFA都具有一个长度最大为的同步字 。(n − 1 )2(ñ-1个)2(n-1)^2 他还写道:“在非周期性DFA的基础图牢固连接的情况下,Volkov改进了这个上限,他将估算值减少到。n (n + 1 )/ 6ñ(ñ+1个)/6n(n + 1)/6 有人知道塞尔尼猜想的现状吗? 沃尔科夫在哪篇论文中获得了结果n(n + 1)/ 6? 感谢您的任何指针或链接。

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奇偶校验和
奇偶校验和就像不可分割的双胞胎。在过去的30年中,似乎如此。根据Ryan的结果,对小班制的兴趣将重新出现。一ç0AC0AC^0 Furst Saxe Sipser到Yao到Hastad都是平价和随机的限制。Razborov / Smolensky是具有奇偶校验的近似多项式(好,模门)。Aspnes等人在平价上使用弱度。此外,Allender Hertrampf和Beigel Tarui将使用Toda进行小班教学。还有Razborov / Beame与决策树。所有这些都落入平价篮子。 1)还有哪些其他自然问题(除奇偶校验外)可以直接显示为不在?一ç0AC0AC^0 2)是否有人尝试过完全不同的方法来降低AC ^ 0的下限?

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对于线性程序的近似解,最佳的时间/错误权衡是什么?
具体而言,请考虑用于解决两人零和游戏的LP,其中每个玩家有动作。假设回报矩阵每个条目的绝对值最大为1。为简单起见,我们不做任何稀疏假设。一ñnn一种AA 假设运行时可以近似该游戏的值。ŤTT 一种近似于此值的技术是乘法更新方法(在这种情况下称为无悔学习)。这给出了,其中隐藏了对数因子。〜ÔØ〜(n /吨----√)O~(n/T)\tilde O(\sqrt{n/T})Ø〜O~\tilde O 我不知道最著名的内点方法的错误情况到底是什么样子,但我猜该错误类似于。Ø (EXP(− T/ n3))O(exp⁡(−T/n3))O(\exp(-T/n^3)) 乘法更新方法给出的误差是的逆多项式。内点法给出的误差在成倍。因此,两者中最好的一个误差会逐渐减小一段时间,直到内部点赶上,之后误差突然从悬崖上掉下来。我的直觉是反对以这种方式进行最佳的时间/错误权衡。ŤŤTTŤTT 我的问题: 是否有一种用于近似线性规划的算法可以平滑时间/误差折衷曲线的角?也就是说,一种算法在可用时间参数的任何值上至少表现出两者中最好的,并且具有相对平滑的时间/误差折衷。一种结合内部点和乘法更新技术的智能方法,而不是两者中的更好方法,是获得这种算法的一种可能方法。 参考文献: 一般的乘法更新: http://www.cs.princeton.edu/~arora/pubs/MWsurvey.pdf 零和游戏的乘法更新: http://dx.doi.org/10.1016/0167-6377(95)00032-0 覆盖/打包LP的倍增更新: http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0801/0801.1987v1.pdf 原始内饰点纸: http://math.stanford.edu/~lekheng/courses/302/classics/karmarkar.pdf 从应用数学的角度看内点: Bertsekas的《非线性规划》,第4.1.1节。

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