Questions tagged «cc.complexity-theory»

P与NP以及其他资源受限的计算。

3
最短等效CNF公式
令为具有变量和子句的可满足 CNF公式。让是解空间。F1个F1个F_1m S F 1 F 1ññn米米m小号F1个小号F1个S_{F_1}F1个F1个F_1 考虑确定的,给出的问题,另一个CNF式与同一组的变量,与(相同的溶液空间),但以尽可能少的条文,可能的(唯一目的是最大程度地减少子句的数量,因此每个子句可能具有多少个文字不相关)。F 2 F 1 S F 2 = S F 1 F 1F1个F1个F_1F2F2F_2F1个F1个F_1小号F2= SF1个小号F2=小号F1个S_{F_2} = S_{F_1}F1个F1个F_1 题 有没有人已经调查过这个问题?文献中对此有什么结果吗? 例如,考虑以下CNF公式(每行是一个子句): F1个F1个F_1 X 2 ∨ X 3 ∨ X 4 ¬ X 1 ∨ X 2 ∨ X 4 ¬ X 1 ∨ X 2 …

3
精确解决超弦
关于最短超弦问题的确切复杂度,人们知道什么?能比快解决吗?是否有已知的算法可以解决最短的超字符串而不降低到TSP?Ø∗(2ñ)O∗(2n)O^*(2^n) UPD: 抑制多项式因子。Ø∗(⋅ )O∗(⋅)O^*(\cdot) 最短超字符串问题是一个问题,其答案是最短字符串,其中包含给定字符串集中的每个字符串。问题是关于著名的NP难题最短超串的优化扩展(Garey和Johnson,第228页)。


2
XORification的用途
XORification是使布尔函数或式更难由每个变量替换技术通过的XOR ķ ≥ 2层不同的变量X 1 ⊕ ... ⊕ X ķ。 Xxxķ ≥ 2k≥2k\geq 2X1个⊕ ... ⊕ Xķx1⊕…⊕xkx_1 \oplus \ldots \oplus x_k 我知道此技术在证明复杂性中的用途,主要是为基于分辨率的证明系统获得空间下界,例如,在论文中: 艾丽·本·萨森(Eli Ben-Sasson)。调整空间权衡以解决问题。STOC 2002,457-464。 Eli Ben-Sasson和JakobNordström。了解证明复杂性中的空间:通过替代的分离和权衡。ICS 2011,401-416。 这种技术在其他领域还有其他用途吗?

1
将电路转换为带有门扇出1的(任何深度)电路的最有效方法
编辑(2011年8月22日): 我正在进一步简化问题,并悬赏该问题。也许这个更简单的问题将得到一个简单的答案。我还将删除所有不再相关的原始问题。(感谢Stasys Jukna和Ryan O'Donnell部分回答了原始问题!) 背景: 给定的AC 0电路随深度k和大小S,存在另一个AC 0电路计算与深度k和大小相同功能,使得新电路具有扇出= 1对于所有的栅极。换句话说,该电路看起来像一棵树(除了输入端,因为输入端可能扇出至多个门)。一种方法是复制所有扇出> 1的门,直到所有门扇出= 1。O(Sk)O(Sk)O(S^k) 但这是将AC 0电路转换为具有扇出1的AC 0电路的最有效方法吗?我在Ryan O'Donnell的课程笔记的第14课中阅读了以下内容: 假设C是计算奇偶校验的大小为S的任何深度k电路。此练习表明C可以转换为水平的k深度电路,其中的电平交替使用AND和OR门,输入线为2n文字,每个门具有扇出1(即,它是一棵树) )—大小最多增加到。(2kS)2≤O(S4)(2kS)2≤O(S4)(2kS)^2 \leq O(S^4) 脚注:实际上,这是一个比较棘手的练习。如果只需要获得大小,容易,如果您将k视为“常数”,则对于我们的目的而言这几乎是相同的。O(Sk)O(Sk)O(S^k) 这是否意味着有办法采用大小为S的任何深度k AC 0电路并将其转换为扇出为1,深度k和大小为的AC 0电路?如果是这样,这是怎么做的,这是最著名的方法吗? (2kS)2(2kS)2(2kS)^2 原始问题: 给定的AC 0电路随深度k和大小S,什么是最好的已知方法(在最小化所得到的电路的电路规模方面)这转换为交流的0电路深度k的和栅极扇出1?有没有下限? 更新,更简单的问题: 这个问题是对原始问题的放松,在原始问题中,我不坚持要求所得电路的深度恒定。如上所述,有一种方法将深度为k,尺寸为S 的AC 0电路转换为尺寸为的电路,以使新电路的所有门扇出= 1。有更好的构造吗?O(Sk)O(Sk)O(S^k) 给定深度为k且尺寸为S 的AC 0电路,最有名的方法(就最小化所得电路的电路尺寸而言)将其转换为门扇出为1的任何深度的电路是什么?

3
在时间和查询复杂度之间进行权衡
直接以时间复杂度或电路下限工作很可怕。因此,我们开发了诸如查询复杂度(或决策树复杂度)之类的工具来处理下限。由于每个查询至少需要一个单元步骤,并且查询之间的计算被视为免费,因此时间复杂度至少与查询复杂度一样高。但是,我们能谈谈分离吗? 我对古典或量子文学中的作品感到好奇,但由于我比较熟悉,因此提供了QC的示例。 一些著名的算法,例如Grover的搜索和Shor的周期发现,时间复杂度在查询复杂度的多对数因子之内。对于其他问题,例如“隐藏子组问题”,我们具有多项式查询复杂度,但多项式时间算法未知。 由于时间和查询复杂度之间可能存在差距,因此尚不清楚最佳时间复杂度算法是否必须具有与最佳查询复杂度算法相同的查询复杂度。 在时间和查询复杂度之间是否存在取舍的例子? 是否存在最知名的时间复杂度算法与最知名的查询复杂度算法具有不同查询复杂度的问题?换句话说,我们可以执行更多查询以简化查询之间的操作吗? 还是有一个论据表明总是存在一种渐近最优查询算法的版本,该算法的实现具有渐近最佳时间复杂性?

4
直接SAT转换为3-SAT
此处的目标是使用最少数量的子句和变量,在多项式时间内将任意SAT问题简化为3-SAT。我的问题是出于好奇。不那么正式,我想知道:“从SAT到3-SAT的'最自然的'减少是什么?” 现在,我在教科书中经常看到的减少是这样的: 首先以您的SAT实例为例,并应用Cook-Levin定理将其简化为电路SAT。 然后,通过将子句替换为gates,通过将SAT电路标准缩减为3-SAT来完成工作。 在这种情况下,由于库克-莱文定理的最初应用,最终产生的3-SAT子句最终看起来几乎与您最初使用的SAT子句不同。 有人可以跳过中间电路步骤,直接进入3-SAT,再看看如何直接进行简化吗?我对直接减少n-SAT的特殊情况感到满意。 (我猜想在计算时间和输出大小之间会有一些折衷。显然,简并的解决方案是只解决SAT问题,然后发出琐碎的3,尽管幸运的是,除非P = NP,否则它是不可接受的。 -SAT实例...) 编辑:基于棘轮的答案,现在很明显,将n-SAT的减少是微不足道的(在发布之前,我真的应该以为再仔细一点)。如果有人知道更一般情况的答案,我将这个问题保留一小段时间,否则我将只接受棘轮的答案。

4
测试可以表明没有错误吗?
(n+1)(n+1)(n + 1)个点才能唯一确定次数的多项式;例如,平面中的两个点恰好确定了一条线。nnn 给定以固定语言计算的程序的长度,唯一确定可计算函数需要多少点?(即的Kolmogorov复杂度的界)。f ff:N→Nf:N→Nf : N \rightarrow Nffffff 这个想法是,至少在理论上,可以通过进行足够的测试来证明程序的正确性。 如果一个具有程序长度的,计算˚F,有一个键合上的可与至多一个源长度被计算的功能的数量大号。大号˚F 大号PPPLLLfffLLL 因此,“仅”需要证明: fff 可以用源长度≤L≤L\leq L PPP不计算任何其他可计算为LLL个字节或更少字节的函数(通过测试) 这个想法可能没有实际的后果(界限肯定是指数的)。

5
为什么P = NP并不意味着P = AP(即P = PSPACE)?
众所周知,如果则多项式层次结构会崩溃,并且。P=NPP=NP\mathbf{P}=\mathbf{NP}P=PHP=PH\mathbf{P}=\mathbf{PH} 使用Oracle机器可以很容易地归纳理解这一点。问题是-为什么我们不能在恒定的交替水平之外继续归纳过程,并证明P=AltTime(nO(1))P=AltTime(nO(1))\mathbf{P}=\mathbf{AltTime}(n^{O(1)})(又名)?AP=PSPACEAP=PSPACE\mathbf{AP}=\mathbf{PSPACE} 我正在寻找一个直观的答案。

2
电路大小的层次定理
我认为电路复杂度的大小层次定理可能是该领域的重大突破。 这是一种有趣的班级分离方法吗? 这个问题的动机是我们必须说 有一些函数无法通过尺寸电路来计算,而可以通过尺寸电路来计算,其中。(可能还有关于深度的问题)f(n)f(n)f(n)g(n)g(n)g(n)f(n)&lt;o(g(n))f(n)&lt;o(g(n))f(n)<o(g(n)) 因此,如果,则该属性似乎是不自然的(违反了较大性条件)。显然,我们不能使用对角化,因为我们的设置不统一。f(m)g(n)≤nO(1)f(m)g(n)≤nO(1)f(m)g(n) \leq n^{O(1)} 在这个方向上有结果吗?

2
有PH的时间层次定理吗?
确实,多项式层次结构中的问题可以在时间(由多项式层次结构中某个级别的交替Turing机器解决)而在中多项式层次结构的任何级别?换句话说-是否像P和NP一样存在多项式层次的时间层次定理?如果有的话,那么参考会很棒。O (n k)O(nk)O(n^k)O (n k − 1)O(nk−1)O(n^{k-1}) 我遇到的困难是,当模拟来自层次结构所有级别的计算机时,模拟计算机不在层次结构的任何不同层次上。这就引出一个相关的问题-这种仿真机属于哪一类最小的?用交替(或O(\ log n) / O(\ log \ log n))定义类是否有意义?O (n )O(n)O(n)O (log n )O(logn)O(\log n)O (log log n )O(loglogn)O(\log \log n)


4
复杂性理论的应用
复杂性理论似乎捕捉了有关宇宙结构的一些基本知识,因为它使一些问题比其他问题更难的直观概念得以形式化。 斯科特·亚伦森(Scott Aaronson)预言,“ NP硬度假设最终将被视为类似于热力学第二定律或超腔信号传递的不可能。” 所谓的“难题”是现代密码学的基础。 是否有其他利用,依赖或举例说明存在计算难题的应用程序?

4
如果P = BQP,这是否意味着PSPACE(= IP)= AM?
最近,Watrous等人证明QIP(3)= PSPACE是一个了不起的结果。至少可以说对我自己来说是一个令人惊讶的结果,这让我开始思考... 我想知道经典计算机能否有效地模拟量子计算机。这可能与IP和AM的划分简单相关吗?我的意思是IP的特征在于经典交互的多项式次数,而AM具有经典交互的2轮。模拟量子计算是否可以将IP的交互量从多项式减少到恒定值?


By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.