Questions tagged «cc.complexity-theory»

P与NP以及其他资源受限的计算。

1
是?
将为(多带)图灵机在时间可以接受的语言类别。(“ ”只是为了简化符号并避免混淆。)请注意,在周围没有。˚F (Ñ )+ 1 + 1 Ö (⋅ )˚F (Ñ )+ 1D T I M E(f(n ))DTIME(f(n))\mathsf{DTIME}(f(n))F(n )+ 1f(n)+1f(n) + 1+ 1+1+ 1O (⋅ )O(⋅)O(\cdot)F(n )+ 1f(n)+1f(n) + 1 是真的吗?D T I M E(n )= D T I M E(2 n )DTIME(n)=DTIME(2n)\mathsf{DTIME}(n) = \mathsf{DTIME}(2n) 使用线性加速定理,我们可以证明,但是我们可以达到吗?ndTIME(2n)=DTIME(1.01n)DTIME(2n)=DTIME(1.01n)\mathsf{DTIME}(2n) = \mathsf{DTIME}(1.01n)nnn 回文的语言似乎在;有关相关主题,请参阅Lipton的有关字符串算法的博客文章D T …



2
将P对NP降低为SAT
以下问题使用了密码学应用于复杂性理论的思想。就是说,这是一个纯粹的复杂性理论问题,不需要任何加密知识即可回答。 我特意非正式地写了这个问题。缺少细节,可能说得有些不对。请随时指出您的答案中的更正。 在以下论文中: 不可篡改的密码术,Danny Dolev,Cynthia Dwork和Moni Naor,SIAM Rev. 45,727(2003),DOI:10.1137 / S0036144503429856, 作者写道: 假设研究者A已获得P≠NP的证明,并希望将此事实告知B教授。为了保护自己,A以零知识的方式证明了她对B的主张... 存在几个标准的NP完全问题,例如可满足性(SAT),图汉密尔顿性和图3色性(G3C),这些问题存在零知识证明。证明任何NP定理的标准方法是首先将其简化为上述NP完全问题的一个实例,然后进行零知识证明。 这个问题与这种减少有关。假定以下列任何一种方式结算P对NP: P = NP P≠NP P vs. NP独立于标准公理集理论。 令σ表示证明。然后,P vs. NP是用NP语言编写的(因为有简短的证明)。从定理(例如P≠NP)到NP完全问题(例如SAT)的约简与σ无关。那是: There exists a formula ϕ which is satisfiable if and only if P ≠ NP. 这是我无法想象的!看来,即使给了证明σ,也不太可能构造这样的公式ϕ。 有人能对此有所启示吗? 另外,令L为P与NP所处的NP语言。该语言由任意大小的无穷多个定理组成,例如P vs. NP。 L的候选人是什么? L可以是NP完全的吗?

1
的后果
我有部分证明尝试 ⊕P⊆ñP⊕P⊆NP\oplus \mathbf{P} \subseteq \mathbf{NP}。证明尝试包括从⊕P⊕P\oplus \mathbf{P}完全问题 ⊕⊕\oplus3到SAT的VERTEX顶盖。 给定三次图 GGG,减法输出CNF公式 FFF 具有以下两个属性: FFF 最多 1个11 满意的任务。 FFF 当且仅当的顶点覆盖数为 GGG 很奇怪 问题 这将是 ⊕P⊆ñP⊕P⊆NP\oplus \mathbf{P} \subseteq \mathbf{NP}?我已经知道的结果如下:PHPH\mathbf{PH} 将可简化为 ñPNP\mathbf{NP}通过两侧随机减少。换句话说,我们将有PH⊆乙PPñPPH⊆BPPNP\mathbf{PH}\subseteq\mathbf{BPP}^{\mathbf{NP}} (使用Toda定理,即 PH⊆乙PP⊕PPH⊆BPP⊕P\mathbf{PH}\subseteq\mathbf{BPP}^{\oplus\mathbf{P}},只需更换 ⊕P⊕P\oplus\mathbf{P} 与 ñPNP\mathbf{NP})。我不知道如果乙PPñPBPPNP\mathbf{BPP}^{\mathbf{NP}} 已显示在一定程度上 一世ii 多项式层次结构:如果是,则进一步的结果是 PHPH\mathbf{PH} 崩溃到这样的水平 一世ii。此外,在广泛接受的非随机化假设下(乙PP=PBPP=P\mathbf{BPP} = \mathbf{P}),则多项式层次结构将在第一级和第二级之间崩溃, PH=PñP=ΔP2PH=PNP=ΔP2\mathbf{PH} = \mathbf{P}^\mathbf{NP} = \Delta_2^\mathbf{P} (有人告诉我这是不对的,但是直到我完全理解原因之后,我才会删除此行)。 如果我没有记错的话,上述减少实际上将证明 ⊕P⊆ñP⊕P⊆NP\oplus \mathbf{P} \subseteq …

1
DSPACE(n)= DSPACE(1.5n)吗?
从空间层次定理可以知道,如果fff是可空间构造的,则 DSPACE(2f(n)2f(n)2f(n))不等于DSPACE(f(n))f(n))f(n))。 在这里, 所谓DSPACE(f(n))f(n))f(n)),是指具有一定固定字母的图灵机可以在空间f(n)f(n)f(n)解决的所有问题的类别。这允许以这样的精度考虑空间层次定理。 标准自变量给出乘法常数222:我们需要空间f(n)f(n)f(n)来构造一个通用图灵机的计算。我们还需要f(n)f(n)f(n)来解决暂停问题。 问:是DSPACE(f(n)f(n)f(n))等于DSPACE(32f(n)32f(n)\frac{3}{2}f(n))?

1
空间层次定理是否可以推广到非均匀计算?
一般问题 空间层次定理是否可以推广到非均匀计算? 以下是一些更具体的问题: 是吗?L/poly⊊PSPACE/polyL/poly⊊PSPACE/polyL/poly \subsetneq PSPACE/poly 对于所有空间可构造函数f(n)f(n)f(n),是DSPACE(o(f(n)))/poly⊊DSPACE(f(n))/polyDSPACE(o(f(n)))/poly⊊DSPACE(f(n))/polyDSPACE(o(f(n)))/poly \subsetneq DSPACE(f(n))/poly吗? 对于什么函数h(n)h(n)h(n)已知:对于所有空间可构造的f(n)f(n)f(n),DSPACE(o(f(n)))/h(n)⊊DSPACE(f(n))/h(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n)⊊DSPACE(f(n))/h(n)DSPACE(o(f(n)))/h(n) \subsetneq DSPACE(f(n))/h(n)?

1
包含常规语言的参数化复杂性
我对经典语言“常规语言包容”感兴趣。给定一个正则表达式,我们用L (E )表示与其相关的正则语言。(正则表达式位于固定的字母Σ上,并带有联合,Kleene-star和串联运算。)ËEE大号(è)L(E)L(E)ΣΣ\Sigma 输入:两个正则表达式和Ë 2问:这是真的,大号(ē 1)⊆ 大号(ē 2)?Ë1个E1E_1Ë2E2E_2 大号(è1个)⊆ 大号(Ë2)L(E1)⊆L(E2)L(E_1)\subseteq L(E_2) 已知常规语言包含PSPACE完整[1]。 经典的方式来解决这个问题(在PSPACE)是构建的NFA 和阿2关联到ë 1和ë 2,建立一个DFA d 2从阿2,它补充成DFA d Ç 2,最后,从A 1和D C 2建立与L (E 1)和L (E 2 )C的交点相对应的交点自动机A P一种1个A1A_1一种2A2A_2E1E1E_1E2E2E_2D2D2D_2A2A2A_2DC2D2CD_2^CAPAPA_PA1A1A_1DC2D2CD_2^CL(E1)L(E1)L(E_1)L(E2)CL(E2)CL(E_2)^C。现在当且仅当存在没有在接受路径甲P。L(E1)⊆L(E2)L(E1)⊆L(E2)L(E_1)\subseteq L(E_2)APAPA_P 如果我没记错的话,因为是固定语言,所以整个过程可以在多项式时间内完成,因为唯一的指数膨胀来自将A 2转换为D 2。更好的是,当由|参数化时,问题是FPT 。E 2 | ,E 2的长度。E2E2E_2A2A2A_2D2D2D_2|E2||E2||E_2|E2E2E_2 这激发了我的问题: 问题:当是一个固定表达式时,常规语言包含的复杂度是多少?它是否保持PSPACE完整?E1E1E_1 [1] LJ Stockmeyer和AR Meyer。需要指数时间的单词问题:初步报告。第五届ACM年度计算机理论研讨会论文集,STOC '73,第1-9页。 备注:作为该领域的非专家,我发现[1](和当时的相关论文)相当不可读,并且找不到PSPACE完整性的另一证明-指向现代证明的任何指针,例如一本书,非常欢迎!另外,我认为作者似乎允许对正则表达式进行平方运算,我认为这是当今相当不规范的。)


1
枚举顶点标记DAG的拓扑种类
令是有向无环图,令是将每个顶点映射到某个有限字母的标签的标记函数。写中,拓扑排序的是一个双射从至(即,的排序中的序列),以使得无论何时然后(即,如果存在从到的边G=(V,E)G=(V,E)G = (V, E)λλ\lambdav∈Vv∈Vv \in Vλ(v)λ(v)\lambda(v)LLLn:=|V|n:=|V|n := |V|GGGσσ\sigma{1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\}VVVVVV(v,v′)∈E(v,v′)∈E(v, v') \in Eσ−1(v)&lt;σ−1(v′)σ−1(v)&lt;σ−1(v′)\sigma^{-1}(v) < \sigma^{-1}(v')vvvv′v′v'然后出现在序列中的之前)。所述标签的是单词在。vvvv′v′v'σσ\sigmaσ(1)⋯σ(n)σ(1)⋯σ(n)\sigma(1) \cdots \sigma(n)LnLnL^n 给定,我想高效地枚举的拓扑类型的标签。枚举拓扑类别的标签的复杂性是什么?当然,由于可能有成倍的指数增长,我想研究复杂度与输出大小或延迟的关系。特别是,可以使用多项式延迟执行枚举吗?(甚至是持续的延迟?)(G,λ)(G,λ)(G, \lambda)GGG 在所有顶点都带有不同标签的情况下(或者,等价地,顶点被自己标记为),我知道标签可以在固定的摊销时间内枚举,其结果是枚举位姿的线性扩展(与枚举DAG的拓扑种类相同)。但是,当任意标注顶点时,可能会出现大量拓扑类别具有相同标签的情况,因此,您不能仅枚举拓扑类别并计算其标签以获得一种枚举标签的有效方法。用poset术语,标记的DAG可以看作是标记的GGG{1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\}GGG(G,λ)(G,λ)(G, \lambda) 姿态,而我找不到这些的枚举结果。 由于这里有其他问题的答案,我已经知道一些相关问题的难度。特别是,我知道在字典上找到最小的标签是NP-hard。我也知道,确定给定的标签是否可以通过某种拓扑排序实现是NP难的(从这个问题的难度:给定候选标签序列,求出的拓扑排序,其中每个顶点必须出现在某个位置正确的标签出现在sssGGGsss)。但是,我不认为这会暗示枚举的难度,因为您可以按自己喜欢的任何顺序枚举(不一定是字典顺序),并且枚举算法无法有效地确定标签是否可以实现,甚至具有恒定的延迟(因为可能首先要成指数地列举许多序列)。 请注意,枚举第一个标签显然很容易(只要进行任何拓扑排序即可)。要列举的另一个标签比,您可以通过施加一些元素进行的得到一些位置列举其中尝试每个:和,并检查是否具有处于位置的拓扑排序,这可以在PTIME中清楚地完成。但是随着您输出越来越多的标签,我不确定如何概括这种方法。ssssssvvvVVVi∈{1,…,n}i∈{1,…,n}i \in \{1, \ldots, n\}si≠λ(v)si≠λ(v)s_i \neq \lambda(v)vvvģ v 我iiiGGGvvviii

1
从恒定数量的源中产生“无限”的随机性
最近,我遇到了Coudron和Yuen撰写的有关使用量子设备进行随机扩展的论文。这项工作的主要结果是,可以从恒定数量的源中生成“无限”的随机性(即,生成的随机位的数量仅取决于协议的轮次,而不取决于源的数量。 )。 天真的,这听起来让我觉得结果允许对任何带有量子源的随机算法进行去随机化处理,并且暗示着在相应的量子类中包含了随机复杂性类。 但是我并不真正了解量子信息理论,并且我肯定我缺少很多微妙之处。更不用说如果这样的主张是可能的,那么作者本来可以做到的。所以我的问题是: 本文(以及所有相关工作)中描述的“无限随机扩展”的存在是否暗含了针对随机复杂性类的某种非随机化陈述?如果不是,为什么不呢? 更新:斯科特·亚伦森(Scott Aaronson)向我指出了这一领域和上述论文的出色的高级概述。不幸的是我仍然很困惑:)。

3
计算读两次相对CNF式的奇偶的复杂性(
在两次相反的CNF公式中,每个变量出现两次,一次为正,一次为负。 我感兴趣的的问题,其中包括在计算读两次相对CNF式满足指配的数量的奇偶性。⊕Rtw-Opp-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF} 我找不到有关此类问题的复杂性的任何参考。我能找到最接近的是,计数版本是#P -complete(参见6.3节本文)。#Rtw-Opp-CNF#Rtw-Opp-CNF\#\text{Rtw-Opp-CNF}#P#P\#\text{P} 在此先感谢您的帮助。 2016年4月10日更新 在本文中,问题证明是⊕ P -complete,但是通过减少从制造的式3 SAT是不是在CNF,并且只要你尝试将其转换回CNF你得到一个三次读取公式。⊕ RTW-OPP-SAT⊕Rtw-Opp-SAT\oplus\text{Rtw-Opp-SAT}⊕ P⊕P\oplus\text{P}3 SAT3SAT3\text{SAT} 单调版本被示出为⊕ P -complete在本文。在这样的纸,⊕ RTW-OPP-CNF迅速在部分4的端部中提到:勇士说,这是简并的。对我来说不清楚变质的确切含义,也不意味着硬度。⊕ RTW-MON-CNF⊕Rtw-Mon-CNF\oplus\text{Rtw-Mon-CNF}⊕ P⊕P\oplus\text{P}⊕ RTW-OPP-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF} 2016年4月12日更新 这将是也很有趣知道是否有人曾经研究过的复杂问题。给定两倍于CNF公式的对数,该问题要求计算变量的奇数设置为true的满意分配数与变量的偶数设置为true的满意分配数之间的差。我还没有找到关于它的文献。Δ RTW-OPP-CNFΔRtw-Opp-CNF\Delta\text{Rtw-Opp-CNF} 2016年5月29日更新 正如在他的评论中指出埃米尔耶扎贝克,这是不正确的,勇敢的说,这个问题是退化。他只说,这样的问题更受限制的版本,⊕ PL-RTW-OPP-3CNF,是堕落。同时,我仍然不知道退化的确切含义,但至少现在看来,这显然是缺乏表达能力的代名词。⊕ RTW-OPP-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF}⊕ PL-RTW-OPP-3CNF⊕Pl-Rtw-Opp-3CNF\oplus\text{Pl-Rtw-Opp-3CNF}

1
硬任务的计算能力在多大程度上有助于解决简单任务
简而言之,问题是:困难任务的计算能力在多大程度上真正帮助您解决了简单任务。(可以通过多种方式使这个问题有趣且不平凡,这是一种这样的尝试。) 问题1: 考虑一个电路,用于求解具有n个变量的公式的SAT。(或用于查找具有边的图的哈密顿环。)ññn 假设每个门都允许对变量计算任意布尔函数。为了具体起见,我们取。m = 0.6 n米米mm = 0.6 n米=0.6ñm=0.6 n 强指数时间假设(SETH)断言,即使具有如此强大的门,我们也需要超多项式电路大小。实际上,每个大小至少为从某种意义上说,代表非常复杂的布尔函数(远远超出NP完整性)的部分变量的门并没有给您带来太多优势。ε 。Ω (2(0.4 - ϵ )n)Ω(2(0.4-ϵ)ñ)\Omega (2^{(0.4-\epsilon) n})ϵ 。ϵ。\epsilon. 我们可以进一步询问: (i)我们可以拥有这样一个大小为的电路吗?吗? 2 (1 - ε )ñ20.9 n20.9ñ2^{0.9 n}2(1 − ϵ )n2(1个-ϵ)ñ2^{(1-\epsilon)n} 一个“不”的答案将极大地增强SETH。当然,也许我只是想念一个简单的“是”答案。 (ii)如果(i)的答案为“是”,那么与“仅仅”计算(例如)任意NP函数的门相比,计算任意布尔函数的门是否具有某些优势;还是只是SAT本身的较小实例? 下一个问题试图对问题提出类似的要求。PPP 问题2: 如前所述,令,为具体令。(其他值,例如,也很重要。)考虑以下电路类型:米= 0.6 Ñ 米米= Ñ αm &lt; n米&lt;ñm< nm = 0.6 n米=0.6ñm=0.6n米米mm = nα米=ñαm=n^\alpha …

4
有算法数学分析吗?
有算法图论/数论/组合论/信息论/博弈论。 有算法数学分析吗? 根据Wiki,数学分析包括微分,积分,测度,极限,无限级数和解析函数的理论。可以专注于处理实变量的实数和实值函数的实分析(wiki)。 “算法”是指从可计算性理论和复杂性理论的角度进行研究。 搜寻“算法数学分析”使我进入“算法的数学分析”或“分析在算法中的应用”,这不是我的意思。

2
这种语言属于哪个复杂度类别?
我在考虑这种语言属于哪一类: 是图,是自然数,是的色数ķ ķ ģ }大号= { ⟨ ģ ,ķ ⟩ | G ^大号={⟨G,ķ⟩∣GL =\{ \langle G,k \rangle \mid G ķķkķķkG }G}G\} 我认为为(1)“没有k-1种颜色的着色”和(2)“有种颜色的着色”。现在,(1)是coNP且(2)是NP完全的,因此我假设该语言既不在NP中也不在coNP中,但是我没有找到它属于哪个类。任何帮助都将受到欢迎。ķ大号大号Lķķk 谢谢

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.