Questions tagged «cc.complexity-theory»

P与NP以及其他资源受限的计算。

10
了解P与NP问题的资源
最近,我想起了与问题,这是由Clay数学研究所的Stephen A. Cook 解释的。ñ PPP\mathsf{P}ñ PNP\mathsf{NP} 它激起了我的兴趣,我想进一步了解它。第一步将是对问题有更深入的了解,并对整个领域有所了解。 您可以推荐任何书籍或其他资源以使我更多地了解该问题吗?

2
计算所有连接的子图的复杂性
令G为连通图。 如果G为以下类型,则对所有连通的子图进行计数的复杂度是多少? G是通用的。 G是平面的。 G是二分的。 我不在乎任何结构或...,只需要计算所有连接的子图!我还对计算G中恰好有k个节点的所有连接子图的复杂性感兴趣。 也欢迎指向论文和书籍的指针!

1
1个变量的显式多项式具有超对数电路复杂性下限?
通过计数参数,可以表明,存在n次多项式中1个变量(即,形式的东西,其具有电路复杂ñ。而且,可以证明像x n这样的多项式至少需要对数2 n的乘法(您只需要得到足够高的次数即可)。1个变量中是否有任何多项式的显式示例,其复杂度具有超对数下限?(任何字段的结果都会很有趣)一个ñXñ+ 一个n − 1Xn − 1+ ⋯ + 一个0)anxn+an−1xn−1+⋯+a0)a_n x^n + a_{n-1} x^{n-1} + \cdots + a_0)Xñxnx^n日志2ñlog2⁡n\log_2 n

2
可判定但无法在多项式时间内验证的问题
在为Suresh进行一个无关紧要的项目时,我最近遇到了Page和Opper进行的有关用户可组合系统的工作,他们的部分工作简要讨论了无法在多项式时间内验证的问题。我无法找到有关其他问题的大量信息,这些信息无法在多项式时间内进行验证或无法对此类问题进行分析。我想知道你们中的任何人是否知道任何此类问题和/或如何分析它们。 如评论中所述,用一个更好的方式表达这个问题的方法是:哪些问题是可决定的,但在NP之外?

1
3SAT可满足性的易处理性条件
我特别想知道的是,满足3SAT公式的作业百分比是否存在有趣的条件,以确保此类问题易于解决。 假设例如类的3SAT问题,即所述的2个Ñ可能的分配满足布尔公式; 我们能否有效地找到满意的任务?对于什么ε是P中所产生的问题?ϵ (n )2ñϵ(n)2n\epsilon(n) 2^n2ñ2n2^nϵϵ\epsilon 编辑注:替换与ε (ñ )清理混乱。ϵϵ\epsilonϵ (n )ϵ(n)\epsilon(n)

2
PH完全问题的存在相对化吗?
Baker-Gill-Solovay的结果表明,在没有相对论证明(对甲骨文的存在不敏感)无法解决P = NP问题的意义上,P = NP问题不会相对化。 我的问题是:问题是否存在类似的结果:“是否存在PH完全问题?” 如果对这个问题的回答为否,则意味着P!= NP。肯定的答案不太可能但很有趣,因为这将意味着PH下降到一定水平。 我不确定,但是我怀疑TQBF甲骨文会导致PH等于PSPACE,从而出现一个完整的问题。除了对此不确定之外,我很好奇是否存在可证明PH相对不完整的预言。 -菲利普

2
通过http://www.cs.umd.edu/~jkatz/complexity/relativization.pdf 如果是PSPACE完全语言,P 甲 = Ñ P 甲。一个AAP一个= NP一个PA=NPAP^{A}=NP^{A} 如果是确定性多项式时间oracle,则P B ≠ N P B(假设P ≠ N P)。乙BBP乙≠ NP乙PB≠NPBP^{B}\ne NP^{B}P≠ NPP≠NPP\ne NP 是类的决策问题模拟为#P和 P ⊆ P P ⊆ P 小号P 甲Ç é,PPPPPP#P#P\#PP⊆ PP⊆ P小号P一çËP⊆PP⊆PSPACEP\subseteq PP\subseteq PSPACE 但是和P P = P S A P C E都不知道。但这是真的吗P= PPP=PPP=PPPP= P小号一个PCËPP=PSAPCEPP=PSAPCE 吗?Ç Ò ÑP#P= NP#P= …

3
将立方图边缘划分为爪和路径
同样是一个边缘分割问题,我的前一个问题引起了我对其复杂性的好奇。 输入:三次曲线图G = (V,E)G=(V,E)G=(V,E) 问题:是否有一个分区成ë 1,ë 2,... ,Ë 小号,使得由每个导出的子图ë 我可以是一个爪(即ķ 1 ,3,经常称为星形)或3 -path (即P 4)?ËEEË1个,E2,… ,EsE1,E2,…,EsE_1, E_2, \ldots, E_sË一世EiE_iķ1 ,3K1,3K_{1,3}333P4P4P_4 我想我有一天看过一篇论文,证明该问题是NP完全的,但现在找不到了,而且我不记得该结果是否适用于三次图。关于一个相关的问题,我知道将二分图边缘分割为爪是NP完全的(请参见Dyer和Frieze)。是否有人对我描述的问题或相关的问题有参考(即,在另一个图类上存在相同的问题,然后我可以尝试将其简化为三次图)?

3
最大约束满意度问题上的巨大差距?
PCP定理的等效制剂是:对于最大3-SAT是 -hard可满足公式和公式,其中至多区分ř条款的C2-馏分是可满足的(对于某些ř < 1)。NPNPNPrrrr<1r<1r\lt 1 是否存在任何已知的二分法定理,可以根据所有Max CSP是否存在硬间隙对其进行分类? 编辑,2010年12月16日:具有间隙的MAX CSP意味着该问题具有最佳的不可逼近因子。例如,3SAT具有位置的一个硬间隙,因为它是多项式时间可近似为因子,但它是Ñ P -hard以获得近似因子7 / 8 + ε即使所有条款是可满足的。7/87/87/8NPNPNP7/8+ϵ7/8+ϵ7/8+ \epsilon

1
决定关联性的通信复杂性
令 { 0 ,。。。,n − 1 }和∘ :S × S → S。我想计算决定是否的通信复杂性∘是关联的。小号=S=S=0 ,。。。,n − 10,...,n−10,...,n-1∘ :S× S→ S∘:S×S→S\circ : S \times S \rightarrow S∘∘\circ 模型如下。被给定为一个矩阵中号。随机给Alice(分别是Bob)的矩阵的一半项(与Bob相同)。我想计算爱丽丝必须发送给鲍勃的条目的最坏情况,以便鲍勃可以决定的关联性。∘∘\circ中号MM∘∘\circ 实际上,将确定大小为的两个位串的相等性的问题简化为确定∘与S的关联性的问题很简单。这意味着关联性的通信复杂度下限为Ω (n )。但是,我怀疑此LB不紧密。由于是在大小为n 2的输入上定义的,所以我宁愿找到Ω (n 2)的通信复杂度。Ω(n)Ω(n)\Omega(n)∘∘\circSSSΩ(n)Ω(n)\Omega(n)n2n2n^{2}Ω(n2)Ω(n2)\Omega(n^{2}) 这个问题有已知结果吗?答案是是我没有看到的明显原因吗?n2n2n^{2}

3
捕获P或NP的VO逻辑是否存在自然限制?
论文 Lauri Hella和JoséMaríaTurull-Torres, 使用高阶逻辑计算查询,TCS 355 197–214,2006。doi:10.1016 / j.tcs.2006.01.009 提出了逻辑VO,可变阶逻辑。这样可以量化变量的阶数。VO非常强大,可以表达一些无法计算的查询。 (正如下面的Arthur Milchior指出的那样,它实际上捕获了整个分析层次结构。) 作者表明,仅通过对有序变量进行有界通用量化而获得的VO片段准确地表达了所有ce查询。VO允许阶变量在自然数范围内,因此限制阶变量显然是施加的自然条件。 是否有一个(好的)VO片段捕获P或NP? 作为类比,在经典的一阶逻辑中,允许对对象集进行量化给出了一种更强大的逻辑,称为二阶逻辑或SO。SO捕获整个多项式层次结构;这通常写为PH = SO。有很多SO捕捉重要复杂类限制的形式:NP = SO,P = SO-喇叭,和NL = SO-克罗姆。这些是通过对允许的公式的语法施加限制来获得的。∃∃\exists 因此,有直接的方法可以限制SO获得有趣的类。我想知道是否存在类似的VO直截了当的限制,大致上是P或NP表达水平的正确水平。如果不知道这些限制,我会对可能的候选人的建议感兴趣,或者在某些论点中为什么不存在这样的限制感兴趣。 我检查了引用该论文的(几篇)论文,并检查了Google和Scholar上显而易见的短语,但没有发现明显相关的内容。有关逻辑的逻辑比一阶函数更强大的大多数论文似乎都没有解决限制“合理”计算领域的限制,但是似乎满足于算术和分析类领域。我对搜索的指针或不明显的短语感到满意;这对于从事高阶逻辑工作的人可能是众所周知的。


1
PCP定理证明的技术问题
我从这里阅读证明,偶然发现了一个技术性(但仍然很关键)的问题。我知道这是很具体的,上下文也有问题,但是我自己也无法弄清楚。 在第51和55页中,展示了“标准”验证者之后,他们转向修改验证者,以便检查分组分配。 在第一种情况(第51页)它们检查是 -close到多项式码,然后他们使用Algebraization(+零测试器)中,构建多项式的家族(与求和检查与输入公式相关的属性),可以在给定(多项式代码的代码字 3个值的情况下对每个值进行评估)。F1个,… ,fķf1,…,fkf_1,\dots,f_k0.010.010.01F〜1个,… ,f〜ķf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kF1个,… ,fķf1,…,fkf_1,\dots,f_k 在第二种情况下(第55页)它们检查是 -close至是线性的,然后将它们定义一个函数是一个特殊的总和这样就可以在给定(线性函数)的值的情况下对进行求值。F1个,… ,fķf1,…,fkf_1,\dots,f_k0.010.010.01FffF〜1个,… ,f〜ķf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kFffF〜1个,… ,f〜ķf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kF1个,… ,fķf1,…,fkf_1,\dots,f_k 然后,在这两种情况下,他们都对家庭/随机多项式的值进行测试(Sum-Check或Tensor + Hadamard)。F〜f~\widetilde{f} 我的问题是,重建的每个所需值的过程可能会以一些不可忽略的恒定概率提供不正确的值。而且,正确重建所有值的可能性非常低,对于某些常数仅为。两种情况都是如此。F〜一世f~i\widetilde{f}_iCķckc^kCcc 这可能很糟糕,因为验证程序的某些步骤要求从族whp 获得目标函数 /多项式的值FFf 因此,我们需要通过对每个重复使用“重构代数过程”次数来放大成功概率。O (对数ķ )Ø(日志⁡ķ)O(\log k)F〜一世F〜一世\widetilde{f}_i 现在,这意味着子例程的查询复杂度的膨胀(相对于原始验证者的查询复杂度)略大于,即为(与定理中的“保证”-“希望”爆破)。ķķkØ(ķ 日志ķ )Ø(ķ日志⁡ķ)O(k\log k)Ô (ķ )Ø(ķ)O(k) 这是一个问题还是我错过了某些东西(可能是我)?

1
对数长度见证人的示例比查找更容易验证
一个简单的观察结果是,如果一个问题是可判定的,通过使用一个多项式时间不确定的程序ø (日志Ñ )非确定性位(即,所有证人在长度上对数),然后甲∈ P。AAAO (对数n )O(log⁡n)O(\log n)一个∈ PA∈PA \in \mathsf{P} 如果然后有人问这个问题:“核实证人比找到证人容易吗?” 对于此类问题,并且认为所有多项式运行时间都相等,那么答案是否定的,因为可以通过搜索所有潜在的证人在多项式时间内找到此类证人。 但是,如果我们考虑多项式运行时间之间的细微差别,该怎么办?我想知道中是否存在一个自然问题的具体示例,它具有对数长度的证人,比对证人更容易验证,而“更容易”意味着更小的多项式运行时间。PP\mathsf{P} 例如,用于图的完美匹配的已知算法花费多项式时间,但是在具有n个节点的图上花费的时间比。但是给定一组n / 2对节点(一个见证人),很容易在时间O (n )上验证它是否匹配。但是,匹配本身需要Ω (n )位进行编码。O (n )O(n)O(n)ñnnn / 2n/2n/2O (n )O(n)O(n)Ω (n )Ω(n)\Omega(n) 是否存在一些自然的问题,可以使证人具有对数长度,从而在验证与查找方面实现相似(明显)的加速?


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.