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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在线传递闭包效果优于每个边添加的O(N ^ 2)
我正在寻找一种在线算法来维护有向无环图的传递闭合,其时间复杂度小于每个边添加的O(N ^ 2)。我当前的算法是这样的: For every new edge u->v connect all nodes in Pred(u) \cup { u } with all nodes in Succ(v) \ \cup { v }. 对于O(N ^ 2)边,这转化为O(N ^ 4)的总时间复杂度,这比例如Floyd-Warshall更差。


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Fisher-Yates随机算法的复杂度
这个问题是关于费舍尔-耶茨算法的,该算法用于返回给定数组的随机混洗。在维基百科页面称,其复杂度为O(n),但我认为这是O(n log n)的。 在每个迭代i中,在1和i之间选择一个随机整数。简单地将整数写到内存中就是O(log i),由于有n次迭代,所以总数为 O(log 1)+ O(log 2)+ ... + O(log n)= O(n log n) 天真的算法效果不佳。我在这里想念什么吗? 注意:天真的算法是在(0,1)区间为每个元素分配一个随机数,然后根据分配的数字对数组进行排序。

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VS
在我们最近的工作中,我们解决其中出现在组合方面的计算问题,在假设,其中 ⊕EXP≠⊕EXPEXP≠⊕EXP\mathsf{EXP} \ne \mathsf{\oplus{}EXP}是 Ë X P的-version ⊕⊕EXP⊕EXP\mathsf{\oplus{}EXP}EXPEXP\mathsf{EXP}。⊕上唯一的论文⊕P⊕P\mathsf{\oplus{}P}我们发现的 E X P是在Complexity Zoo上引用的Beigel-Buhrman-Fortnow1998论文。我们知道我们可以采用 N E X P-完全问题的奇偶校验版本(请参阅此问题),但是实际上许多问题在 ⊕中都不完整⊕EXP⊕EXP\mathsf{\oplus{}EXP}NEXPNEXP\mathsf{NEXP}。 ⊕EXP⊕EXP\mathsf{\oplus{}EXP} 问题:是否有复杂的原因认为?⊕中是否存在完整的自然组合问题EXP≠⊕EXPEXP≠⊕EXP\mathsf{EXP} \ne \mathsf{\oplus{}EXP}?我们可能会缺少一些参考资料吗? ⊕EXP⊕EXP\mathsf{\oplus{}EXP}


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带有树的子图同构
如果我们有一个大的(有向)图和一个较小的有根树H,那么找到与H同构的G的子图的最著名的复杂度是什么?我知道子树同构的结果,其中G和H都是树,并且G是平面的或具有限制的树宽(和其他树宽),但不适用于该图和树的情况。 GGGHHHGGGHHHGGGHHHGGG

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具有接受策略的布奇自动机
问题 让是Büchi自动,识别语言大号⊆ Σ ω。我们假设A具有以下意义上的接受策略:有一个函数σ :∑ ∗ → Q,可用于对A进行试运行。我们通过以下条件对此进行形式化:A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=\langle \Sigma, Q, q_0,F,\Delta\rangleL⊆ΣωL⊆ΣωL\subseteq\Sigma^\omegaAAAσ:Σ∗→Qσ:Σ∗→Q\sigma:\Sigma^*\to QAAA σ(ϵ)=q0σ(ϵ)=q0\sigma(\epsilon)=q_0 对于所有和一个∈ Σ ,( σ (Û ),一个,σ (Ú 一))∈ Δu∈Σ∗u∈Σ∗u\in\Sigma^*a∈Σa∈Σa\in\Sigma(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(\sigma(u),a,\sigma(ua))\in\Delta 对于所有,由驾驶运行σ被接受,即,序列σ (ε ),σ (一0),σ (一个0 一1),σ (一个0 一个1 a 2),…在F中具有无限多个元素。w=a0a1a2⋯∈Lw=a0a1a2⋯∈Lw=a_0a_1a_2\dots\in Lσσ\sigmaσ(ϵ),σ(a0),σ(a0a1),σ(a0a1a2),…σ(ϵ),σ(a0),σ(a0a1),σ(a0a1a2),…\sigma(\epsilon),\sigma(a_0),\sigma(a_0a_1),\sigma(a_0a_1a_2),\dotsFFF 为了接受这些条件,可以接受其语言的任何单词,而不必猜测未来。AAA 然后,根据对这些假设,是否可以仅通过消除跃迁来确定A?换句话说,我们是否可以始终仅根据当前状态和字母来选择下一个转换?关于这个主题有参考吗?然后可以在co-Büchi自动机上,更普遍地在奇偶自动机上,问相同的问题。AAAAAA 什么是已知的 这是部分结果。 首先,我们可以将限制为具有相同残差的状态之间的不确定性选择。事实上,如果大号(q )是从接受的语言q,一个接受策略不能选择q 1超过q 2在某些时候,如果有瓦特∈ 大号(q 2)∖ 大号(q 1)。σσ\sigmaL(q)L(q)L(q)qqqq1q1q_1q2q2q_2w∈L(q2)∖L(q1)w∈L(q2)∖L(q1)w\in L(q_2)\setminus L(q_1) 请注意,其余的选择确实很重要,因此尽管有直觉,但这还不足以摆脱不确定性。这是因为可以无限期地在一个好的剩余词中保留无限词(即单词的剩余词在剩余词中),但由于没有看到无限多个比奇状态而拒绝该单词。这是问题的主要困难:无限运行可能是错误的,而在某个时刻没有犯任何致命的错误。 其次,如果问题解决,即所有字由接受阿。在这种情况下,我们可以将A视为Büchi游戏,其中玩家I选择输入字母,而玩家II选择过渡。然后,我们可以使用Büchi游戏的位置确定性来提取Player II的位置策略。此参数甚至在奇偶校验自动机的更一般情况下也适用。这个问题的困难来自于某些单词不在L中的事实,在这种情况下,策略σ可以具有任何行为。L=ΣωL=ΣωL=\Sigma^\omegaAAAAAALLLσσ\sigma …

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将任意量子态作为输入的量子子例程的复杂度类是什么?
复杂度类BQP对应于多项式时间量子子例程,该子例程接受经典输入并吐出概率经典输出。量子建议将其修改为包括一些预定的量子建议状态的副本,但像往常一样具有经典输入。多项式时间量子子程序的复杂度类别是什么?它采用任意量子态作为输入,仅由于没有克隆而只有一个副本,并吐出量子态作为输出,因此它具有一个副本?

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计算矩形矩阵秩的最快算法是什么?
给定一个矩阵(假设米≥ Ñ),什么是最快的算法来计算其列秩和依据?m×nm×nm \times nm≥nm≥nm \ge n 我知道它可以通过线性拟阵相交,这意味着一个来解决时间确定性算法和ø (米Ñ ω - 1)时间随机化算法。是否有一个ø (米Ñ ω - 1)时间确定性算法更直接减少的问题(或高斯消元),以矩阵乘法?O(mn1.62)O(mn1.62)O(mn^{1.62})O(mnω−1)O(mnω−1)O(mn^{\omega-1})O(mnω−1)O(mnω−1个)O(mn^{\omega-1})

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SPACE复杂度类别的量子类似物
我们经常考虑复杂性类,这些类在我们的图灵机可以使用的空间范围内受到限制,例如:DSPACE(f(n))DSPACE(f(n))\textbf{DSPACE}(f(n))或NSPACE(f(n))NSPACE(f(n))\textbf{NSPACE}(f(n))。似乎在复杂性理论的早期,这些类(例如空间层次定理)以及在诸如LL\textbf{L}和PSPACE这样的重要类上的创建都取得了很大的成功。PSPACEPSPACE\textbf{PSPACE}。量子计算是否有类似的定义?还是有一些显而易见的原因使量子类似物不再令人感兴趣? 看起来像这样的类很重要QLQL\textbf{QL}--- 的量子形式LL\textbf{L}:需要对数数量的量子位(或者量子TM使用对数空间)。

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关于Set Cover的以下变化是什么?
机套的以下变化称为什么? 给定集合S,S的子集和正整数K的集合C,C中是否存在K个集合,使得S的每一对元素都位于所选子集中的一个子集中。 注意:不难看出这个问题是NP完全的:给定正常的集合覆盖问题(S,C,K),请制作S的三个副本,例如S',S''和S''',然后将您的子集创建为S''',| S | 形式为{a'} U {x in S''|的子集| x!= a} U {a'''},| S | 形式为{a''} U {x在S'| |中的子集 x!= a} U {a'''},{a',a''| C_i}中的一个}。然后我们可以用K个子集解决集合覆盖问题,前提是我们可以用K +1 + 2 | S |解决对覆盖问题。子集。 这一般可扩展为三倍,依此类推。我希望不能浪费半页来证明这一点,而且可能还不够明显,以至于认为它是微不足道的。有人证明它肯定是有用的,但我不知道是谁或在哪里。 另外,是否有很好的地方可以找到Garey和Johnson所没有的NP-Completeness结果?

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能否有效地对多边形图中的顶点邻居进行均匀采样?
我有一个多面体PPP由下式定义{ X :甲X ≤ b ,X ≥ 0 }{x:Ax≤b,x≥0}\{ x : Ax \leq b, x \geq 0\}。 问题:给定顶点vvv为PPP,是否存在多项式时间算法可从P的图中的vvv的邻居中均匀采样?(维度上的多项式,方程式的数量以及b的表示形式。我可以假设方程式的数量在维度上是多项式的。)PPPbbb 更新:我认为我能够证明这是NP难的,请参阅我的答案来解释该论点。(用ñPNPNP -hard表示,多项式时间算法将证明[R P= NPRP=NPRP = NP ...不确定此处使用的是正确的术语。) 更新2:有两行ñPNPNP硬度证明(给出了正确的组合多义位),我找到了Khachiyan的文章。请参阅答案以获取描述和链接。:-D 一个等效的问题: 彼得·索尔(Peter Shor)在评论中指出,这个问题等同于我们是否可以从一个给定的多边形的顶点均匀采样的问题。(我认为等价性是这样的:在一个方向上,我们可以从具有顶点v的多面体PPP转到v,P / v处的顶点图,对P / v的顶点进行采样就相当于对P / v的顶点进行采样v上P。在另一个方向上,我们可以从一个多面体去P到多面体Q一个更高维度的通过添加锥顶点v和基PvvvvvvP/ vP/vP/vP/ vP/vP/vvvvPPPPPPQQQvvvPPP。然后在Q中对vvv的邻居进行采样等效于对P的顶点进行采样。)QQQPPP 之前已经问过这个问题的提法:https : //mathoverflow.net/questions/319930/sampling-uniformly-from-the-vertices-of-a-polytope

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如何激发关系参数化?
是否有某种自然的方式来理解参数多态性的关系语义的本质? 我刚刚开始阅读有关关系参数性的概念,这是约翰·雷诺兹(John Reynolds)的“类型,抽象和参数多态性”,但我在理解关系语义是如何激发动机方面遇到了麻烦。设置语义对我来说很有意义,我意识到设置语义不足以描述参数多态性,但是跃向关系语义似乎是魔术,完全是天马行空。 是否有某种方式可以按照“假设基本类型和术语之间的关系,然后对派生术语的解释只是……在这种编程语言中……这样的自然事物之间的自然关系”的方式进行解释。“?还是其他一些自然的解释?

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检查公式有两个量词(
SAT求解器提供了一种强大的方法,可以使用一个量词来检查布尔公式的有效性。 例如,要检查的有效性,我们可以使用SAT解算器来确定φ (x )是否可满足。要检查的有效性∀ X 。φ (X ),我们可以使用一个SAT解算器,以确定是否¬ φ (X )是可满足的。(这里x = (x 1,… ,x n)是布尔变量的n-向量,并且φ∃ X 。φ (x )∃x.φ(x)\exists x . \varphi(x)φ (x )φ(x)\varphi(x)∀ X 。φ (x )∀x.φ(x)\forall x . \varphi(x)¬ φ (X )¬φ(x)\neg \varphi(x)x = (x1个,… ,xñ)x=(x1,…,xn)x=(x_1,\dots,x_n)ñnnφφ\varphi 是一个布尔公式。) QBF求解器设计为使用任意数量的量词检查布尔公式的有效性。 如果我们有一个带有两个量词的公式怎么办?它们是否是用于检验有效性的有效算法:比仅对QBF使用通用算法更好的算法?更具体我有如下形式的公式(或∃ X 。∀ Ÿ 。ψ (X ,Y ^ )),并要检查它的有效性。有什么好的算法吗? …

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广义星高问题的进展?
语言的(广义)星高是通过扩展的正则表达式表示语言所需的Kleene星的最小嵌套。回想一下,在有限字母上的扩展正则表达式满足以下条件:AAA (1)和一个延伸于所有的正则表达式一个∈ 甲∅,1∅,1\emptyset, 1aaaa∈Aa∈Aa\in A (2)对于所有扩展的正则表达式;Ë ∪ ˚F,ē ˚F,ê *和ê Ç被扩展正则表达式E,FE,FE,F E∪FE∪FE\cup FEFEFEFE∗E∗E^*EcEcE^c 广义星高问题的一个说法是是否存在一种计算最小广义星高的算法。关于这个问题,我有几个问题。 关于这个问题最近有什么进展(或研究兴趣)?我知道几年前,Pin Straubing和Thérien在这一领域发表了一些论文。 受限制的恒星高度问题在1988年由Hashiguchi解决,但广义版本(据我所知)仍未解决。有人对为什么会这样有直觉吗? 以下是一个可能有用的链接:starheight

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