Questions tagged «cc.complexity-theory»

P与NP以及其他资源受限的计算。

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维基百科对几何复杂度理论的解释
有人可以提供非专家可以理解的Mulmuley GCT方法的简明解释吗?适用于该主题的Wikipedia页面的说明(当前为stub)。 动机:我正在与一位弦理论研究人员的我的一个朋友“共同阅读” Scott Aaronson自Democritus以来的《量子计算》一书。在这本书的序言中,亚伦森称GCT为“计算机科学的弦论”。作为弦理论家,我的朋友对此主张感到兴奋,并问我什么是GCT。那时,我可耻地意识到我没有针对他的问题的维基百科就绪答案。

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SAT的最佳上界
在另一篇文章中,乔·菲茨西蒙斯(Joe Fitzsimons)问到“ 3SAT的当前最佳下限”。 我想走另一条路:3SAT 当前最好的上限是多少?换句话说,最有效的SAT求解器的时间复杂度是多少? 尤其是,可以找到针对SAT的次指数(但超多项式)算法吗?

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SAT解算器实际成功的理论解释?
对于SAT解算器的实际成功有什么理论上的解释,有人可以给出“维基百科式”的概述和解释,将它们全部绑在一起吗? 以此类推,单纯形算法的平滑分析(arXiv版本)很好地解释了为什么它在实践中如此有效,尽管事实是在最坏的情况下它花费指数时间并且是NP强大的(arXiv版本)。 我已经听说了一些有关后门,子句图的结构和相变之类的信息,但是(1)我看不到它们如何组合在一起以提供更大的图像(如果有的话),以及(2)我不知道这些是否真的能解释为什么SAT求解器在例如工业实例上如此出色地工作。此外,当涉及子句图的结构时:为什么当前的求解器能够利用某些子句图的结构? 至少在我目前有限的理解中,我仅发现部分满足此要求的相变结果。相变文献是关于随机 k-SAT 实例的,但这真的可以解释有关真实实例的任何信息吗?我不希望SAT的实际实例看起来像随机实例。我是不是该?是否有理由认为,相变即使看起来并不像随机实例,也可以直观地告诉我们有关真实实例的信息? 相关问题虽然有帮助,但并不能完全回答我的问题,尤其是要求将事物捆绑到一张连贯的图片中的要求: 为什么SAT求解器之间存在巨大差异? 哪些SAT问题很容易? 树宽和随机3SAT的实例硬度之间有什么关系?

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您知道什么层次结构和/或层次结构定理?
我目前正在撰写有关TCS层次定理的调查。在搜索相关论文时,我注意到层次结构不仅在TCS和数学中,而且在从神学和社会学到生物学和化学的众多科学中都是一个基本原理。看到大量信息,我希望我可以寻求这个社区的帮助。当然,我不希望您为我做书目搜索,而是要两种信息: 您的工作,同事或您熟悉的其他人的工作所产生的层次结构和层次结构定理并不那么广为人知。例如,这可能是您感兴趣的模糊计算模型的层次定理,或者是特定类的层次,例如与博弈论相关。 您认为绝对有必要将等级和等级定理包含在此类调查中。这可能已经为我所熟知,但是查看您认为更重要的层次结构以及为什么这样做将很有用。可能是“我认为非常重要,因为没有它,我们将无法进行此类研究”或“虽然不为人所知,但在基于逻辑的TCS中,我们经常使用此层次结构,我认为它是一个重要的工具。” 。是的,我的确相信逻辑方面的人有很多层次要提及,但是请记住,我们在谈论问题的层次。PHPHPH 我将在此处保留更新列表: d Ť一世中号ËDTIMEDTIME层次结构 ñŤ一世中号ËNTIMENTIME层次结构 小号PA CËSPACESPACE层次结构 算术(也称为Kleene)层次结构 超算术层次结构 分析层次 乔姆斯基阶层 Grzegorczyk层次结构及其相关:Wainer层次结构(快速增长),Hardy层次结构 (缓慢增长)和Veblen层次结构 里奇的等级制度 Axt的层次结构(如Axt63中所定义) 循环层次结构(在MR67中定义) A C A C CñCNCNC(,)层次结构 A CACACA CCACCACC 深度层次结构,如Sipser83中所定义 多项式层次结构()和较不完善的Meyer-Stockmeyer层次结构(量词之间没有区别)PHPHPH 指数体系()Ë大号è中号ËñŤ甲- [R ÿELEMENTARYELEMENTARY ñPNPNP中间等级(Ladner定理) 不太坚固的(Arthur-Merlin)一个MAMAM 该(非确定性的固定参数)的层次结构和相关的交替W¯¯层次( -hierarchy)和 -hierarchy(W与参数依赖深度)A W W ∗w ^WW一个w ^AWAWw ^∗W∗W^{*} 计数层次 傅立叶层次 布尔层次结构(在),也等于查询层次结构(在)ñ PñPNPNPNPNPNP 属性测试的层次结构,如GoldreichKNR09中所示 无星星的常规语言的点深度层次 dBPd(P)BPd(P)BP_{d}(P):可通过多项式大小的分支程序解决的类,加上输入的每一位最多测试d次的附加条件,形成了不同值的层次结构ddd …

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格罗布纳基地在TCS?
有人知道Gröbner基础在理论计算机科学中的有趣应用吗? Gröbner基用于求解多元多项式方程,这通常是一个NP-hard问题。我想知道在TCS或TCS相关领域(组合,编码理论)中是否使用了一些易于处理的特殊情况来提供有效的算法/构造/证明。

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图同构问题的拟多项式时间算法的结果
在图同构问题(GI)可以说是一个最好的已知候选NP-中间问题。最著名的算法是运行时间为2 O (√的次指数算法。众所周知,除非多项式层次崩溃,否则GI不是NP-完全的。2Ø (ñ 日志ñ√)2O(nlog⁡n)2^{O(\sqrt{n \log n})}NPNP\mathsf{NP} 拟多项式时间算法对图同构问题的复杂性理论后果是什么? GI的拟多项式时间算法会否驳斥复杂性理论中的任何著名猜想? 其他类似的问题,如锦标赛中的最小支配集问题,组同构问题和锦标赛同构问题,也具有拟多项式时间(QP)算法。后两个问题是可归因于GI的多项式时间。 我们可以有效地将“比赛中的最小支配集”问题减少到GI吗? 是否有任何排除GI对QP造成困难的猜想? 更新(2015-12-14):Babai已针对其GI的拟多项式时间算法发布了有关arXiv 的初步草案。 更新(2017年1月4日):鲍鲍伊缩回的权利要求,该算法是在拟多项式时间,根据新的分析的算法是在亚指数时间在2 n o (1 )内。expexp(O~(lgn−−−√))exp⁡exp⁡(O~(lg⁡n))\exp \exp(\tilde{O}(\sqrt{\lg n}))2no(1)2no(1)2^{n^{o(1)}} 更新(2017-01-09):Babai 恢复了准多项式时间索赔,以更有效的程序代替了违规程序。

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“ P”和“ NP-hard”的舒适邻里
令为算法任务。(它可以是一个决策问题或优化问题或任何其他任务。)让我们把X “的多项式侧”如果假设X是NP难是众所周知的暗示多项式hieararchy崩溃。如果假设X承认多项式算法,即隐含多项式层次结构,则我们称X为 “ NP侧” 。XXXXXXXXXXXXXXX 当然,P中的每个问题都在多项式侧,而NP难的每个问题都在NP侧。同样,例如,因式分解(或NP相交coNP中的任何值)在多项式侧。图同构在多项式侧。QUANTUM-SAMPLING在NP端。 1)我对多项式方面(尤其是在NP方面的更多示例)中的算法示例的更多示例(尽可能自然)感兴趣。 2)天真地看,NP端是NP难题的一种“邻居”,而P端则是“ P的邻居”。与NP方面的问题相比,将NP方面的问题视为“难得多”是否是正确的见解。甚至将NP方面的问题视为“道德上对NP很难”? 3)(这可能很明显,但我看不到)双方都有还是有理论上的理由认为这样的X不太可能。更新答案为“是”;请参阅下面的Yuval Filmus的答案。XXXXXX (如果这些“方面”与实际的复杂度类相关,并且如果我错过了一些相关的抄送术语或相关结果,请告诉我。) 更新:到目前为止,这个问题有几个很好的答案。正如Yuval Filmus首先指出并再次提到的,这个问题不是形式上的,需要对表明X在P侧/ NP侧的论点进行一些限制。(否则,您可以让X成为提供正反两面0 = 1的证明的任务。)撇开这个问题,可能是NP侧的问题X(通常是问题)以某种方式捕获了硬度在SAT的硬度方面,尽管这可能也是P侧某些问题的情况,其中SAT的硬度以可证明的方式减弱(甚至略微降低)。尤瓦尔·菲利库斯(Yuval Filmus)给出了双方的SAT的弱化版本。安迪·德鲁克(Andy Drucker)给出了两个有趣的例子(有两个答案),其中包括对舍宁(Schöning)的低层次结构和高层次结构的引用,斯科特·亚伦森(Scott Aaronson)给出了进一步有趣的示例,提到了反转单向函数的问题,该函数接近捕获NP硬度,但在P侧,他的答案还讨论了QUANTUMSAMPLING的有趣情况。我提到了Feige和Lund提出的此类旧结果。

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?的固定深度表征。
这是关于电路复杂性的问题。(定义在底部。) Yao和Beigel-垂井表明,每大小的电路族小号具有大小的等效电路族小号p ø 升ý (日志小号)深度的2,其中输出门是对称函数和所述第二级包括的甲ñ d的栅极p ø 升ý (日志小号)ACC0ACC0ACC^0sssspoly(logs)spoly(log⁡s)s^{poly(\log s)}ANDANDANDpoly(logs)poly(log⁡s)poly(\log s)扇入 这是电路系列的一个相当显着的“深度崩溃”:从深度为100的电路,您可以将深度减小到2,而只有一个拟多项式爆炸(并且顶部只有一个奇特但受限制的栅极)。 我的问题:有没有类似的表达电路族的已知方法?更长远的目标,怎么样的ň c ^ 1个电路的家人吗?可能的答案将具有以下形式:“ 大小为s的每个T C 0电路都可以由深度为2的大小为f (s )的二族来识别,其中输出门是X型的函数,而第二级门的类型是Y ”。TC0TC0TC^0NC1NC1NC^1TC0TC0TC^0sssf(s)f(s)f(s)XXXYYY 不必一定是深度2,任何固定深度的结果都会很有趣。证明每个电路可以由仅由对称功能门组成的电路在深度3中表示,将非常有意思。TC0TC0TC^0 一些小发现: 如果,则对于任何布尔函数来说答案都是微不足道的(我们可以将任何函数表示为2 n A N D s 的O R)。为了具体起见,我们要求f (n )= 2 n o (1 )。f(n)=2nf(n)=2nf(n)=2^nOROROR2n2n2^n ANDANDANDf(n)=2no(1)f(n)=2no(1)f(n) = 2^{n^{o(1)}} 如果允许或Y是可在T C 0中计算的任意函数,答案也很简单::)我显然对“简单”函数感兴趣,无论这意味着什么。由于有些对称函数族是不可计算的,因此定义起来有点麻烦。(有些一元语言是无法计算的。)如果愿意,您可以在语句中简单地用对称函数替换X和Y,但是我对其他各种精巧的Gates 感兴趣。XXXYYYTC0TC0TC^0XXXYYY (现在简要回顾一下符号: 是由家庭的无界扇入深度不变电路与识别的类甲Ñ d, ø …

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计算几何学研究人员偏爱BSS / real-RAM模型的原因是什么?
背景 由于实数是无限的对象并且存在无数的实数,因此实数的计算比自然数的计算更为复杂,因此实数不能由有限字母在有限字母上忠实地表示。 不同于经典的关于有限字符串的可计算性,在这里,不同的计算模型,例如:lambda演算,图灵机,递归函数,……证明是等效的(至少对于字符串上的函数具有可计算性),有多种提议的模型可用于不兼容的实数。例如,在最接近经典Turing机器模型的TTE模型(另请参见[Wei00])中,实数使用无限输入带(如Turing的预言片)表示,因此无法确定比较和两个给定实数之间的相等关系(在有限的时间内)。另一方面,在BBS / real-RAM模型中,类似于RAM机器模型,我们有可以存储任意实数的变量,并且比较和相等性属于模型的原子操作。由于类似的原因,许多专家表示BSS / real-RAM模型不切实际(无法实现,至少在当前的数字计算机上无法实现),并且他们更喜欢TTE或其他等效模型,而不是TTE,例如有效域理论模型,柯·弗里德曼模型等 如果我理解正确,则“ 计算几何”中使用的默认计算模型是BSS(又称real-RAM,请参见[BCSS98])模型。 另一方面,在我看来,在计算几何中的算法(例如LEDA)的实现中,我们仅处理代数数,并且不涉及更高类型的无限对象或计算(这对吗?)。因此,在我看来(可能是幼稚的)人们也可以使用有限字符串上的经典计算模型来处理这些数字,并使用通常的计算模型(也用于算法的实现)来讨论正确性和复杂性算法。 问题: 计算几何研究人员偏爱使用BSS / real-RAM模型的原因是什么?(使用BSS / real-RAM模型的特定计算几何) 我在上一段中提到的(可能是幼稚的)想法有什么问题?(使用经典的计算模型并将输入限制为“计算几何”中的代数数) 附录: 算法问题也很复杂,在BSS / real-RAM模型中很容易确定以下问题: 由于两套和牛逼正整数, 是Σ 小号∈ 小号√SSSTTT?∑小号∈ 小号s√> ∑吨∈ ŤŤ√∑s∈Ss>∑t∈Tt\sum_{s\in S} \sqrt{s} > \sum_{t\in T}\sqrt{t} 虽然尚无有效的整数RAM算法可解决该问题。感谢JeffE的示例。 参考文献: Lenore Blum,Felipe Cucker,Michael Shub和Stephen Smale,“复杂性与真实计算”,1998年 Klaus Weihrauch,“ 可计算分析,简介 ”,2000年

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矩阵乘法不在
通常认为,对于所有ϵ > 0ϵ>0\epsilon > 0,可以在O (n 2 + ϵ)时间内将两个n × nn×nn \times n矩阵相乘。一些讨论在这里。Ø (ñ2 + ϵ)O(n2+ϵ)O(n^{2 + \epsilon}) 我问过一些对研究更熟悉的人,他们是否认为存在独立于n的k > 0k>0k>0,以至于存在用于矩阵乘法的O (n 2 log k n )算法,并且他们绝大多数都具有直觉答案是“否”,但无法解释原因。也就是说,他们认为我们可以在O (n 2.001)时间内完成此操作,但不能在O (n 2 log 100 n )时间内完成。ñnnØ (ñ2日志ķn )O(n2logk⁡n)O(n^2 \log^k n)Ø (ñ2.001)O(n2.001)O(n^{2.001})Ø (ñ2日志100n )O(n2log100⁡n)O(n^2 \log^{100} n) 有什么理由相信在固定k > 0时没有Ø (ñ2日志ķn )O(n2logk⁡n)O(n^2 \log^k …

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PRIMES和FACTORING的问题是否已知为P-hard?
让PRIMES(又称素数测试)成为问题: 给定自然数,n是素数吗?ñnnñnn 让FACTORING成为问题: 给定的自然数,米与1 ≤ 米≤ Ñ,并Ñ具有因子d与1 &lt; d &lt; 米?ñnn米mm1≤m≤n1≤m≤n1 \leq m \leq nnnnddd1&lt;d&lt;m1&lt;d&lt;m1 < d < m 是否知道PRIMES是否为P-hard?FACTORING呢?这些问题最著名的下限是什么?

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整数分解问题比RSA分解难吗:?
这是来自math.stackexchange的交叉文章。 让FACT表示整数分解问题:给定找到素数整数使得p 我 ∈ Ñ,ê 我 ∈ Ñ,Ñ = Π ķ 我= 0 p ë 我我。n∈N,n∈N,n \in \mathbb{N},pi∈N,pi∈N,p_i \in \mathbb{N},ei∈N,ei∈N,e_i \in \mathbb{N},n=∏ki=0peii.n=∏i=0kpiei.n = \prod_{i=0}^{k} p_{i}^{e_i}. 让RSA表示因式分解问题的特殊情况,其中和是质数。也就是说,如果没有这样的因式分解,则给定素数或NONE。p ,q n p ,qn=pqn=pqn = pqp,qp,qp,qnnnp,qp,qp,q 显然,RSA是FACT的一个实例。FACT比RSA难吗?给定一个可以在多项式时间内求解RSA的预言机,是否可以将其用于在多项式时间内求解FACT? (非常感谢文学的指针。) 编辑1:添加了对计算能力的限制,即多项式时间。 编辑2:正如丹·布鲁姆利夫(Dan Brumleve)的回答所指出的那样,有一些论点支持和反对RSA比FACT更难(或更容易)。到目前为止,我发现了以下论文: D. Boneh和R. Venkatesan。破解RSA可能比分解更容易。1998年EUROCRYPT http://crypto.stanford.edu/~dabo/papers/no_rsa_red.pdf D. Brown:破解RSA可能和分解一样困难。Cryptology ePrint Archive,Report 205/380(2006)http://eprint.iacr.org/2005/380.pdf G. Leander和A. Rupp。关于通用环算法的RSA等价和因式分解。2006年ASIACRYPT http://www.iacr.org/archive/asiacrypt2006/42840239/42840239.pdf …

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为什么mod_m门很有趣?
瑞安·威廉姆斯(Ryan Williams)刚刚在ACC上发布了下界,该类问题具有恒定深度的电路,具有无限扇入和门AND,OR,NOT和MOD_m,适用于所有可能的m。 MOD_m门有什么特别之处? 它们允许模拟任何环Z_m上的算术。 在Ryan得出结果之前,将MOD_m门加到混合中得到了第一类,但已知的下界不起作用。 还有其他自然原因来研究MOD_m门吗?


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Mulmuley的GCT计划
有时有人称Ketan Mulmuley的“几何复杂性理论”是解决诸如P对NP问题之类的复杂性理论的开放问题的唯一可行程序。著名的复杂性理论家对该程序有一些正面评论。根据Mulmuley的说法,要获得所需的结果将花费很长时间。对于一般的复杂性理论家来说,进入该领域并不容易,并且需要相当大的努力才能掌握代数几何和表示理论。 为什么GCT被认为能够解决P对NP?如果预计要超过100年才能到达,索赔的价值是多少?与目前的其他方法相比,它的优势是什么?在接下来的100年中可能会出现哪些优势? 程序的当前状态是什么? 该计划的下一个目标是什么? 是否对该程序有任何根本性的批评? 我更喜欢一般复杂性理论家可以理解的答案,并假设其具有代数几何和表示理论的最低背景知识。

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