Questions tagged «cc.complexity-theory»

P与NP以及其他资源受限的计算。

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不可构造的功能和异常结果
在Arora-Barak书中,在时间可构造函数的定义中,据说使用时间不可构造的函数会导致“异常结果”。有没有人举过这样一个“异常结果”的例子?我特别听说可能存在一些功能,使得时间层次定理不成立,有人能举这样的例子吗?文学界的某个地方有这件事吗?

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非确定性的树行走自动机是否比确定性的自动行走更强?
更新:似乎这个问题最近已经得到研究和解决,请参见以下Wiki文章:http : //en.wikipedia.org/wiki/Tree_walking_automaton 以及本次调查:http : //www.mimuw.edu.pl/~bojan /papers/twasurvey.pdf 假设我们的单词不是线性的{0,1} *,而是线性的,而是在某种树形结构上给出的。为了防止我们的机器“迷路”,请将我们的词定义为二进制嵌入式树状集。(因此,每个单词都是一棵树,其中每个边的方向都远离给定的具有度2的根,每个其他非叶顶点都具有度3,并且每个边都被标记为左或右,使得从该点开始的任何两个边同一顶点具有不同的标签。)语言是一组此类树。(请注意,无需在顶点上写入零和一,因为可以通过局部修改树来模拟它们。)当机器“读取树”时,它从根开始,它可以感知给定的顶点是根, 在此模型中,是否可以由非确定性有限状态自动机识别的任何语言也可以由确定性有限状态自动机识别? 请注意,当磁带是普通的线性磁带时,这是正确的,因为可以使用2-DFA(甚至使用DFA)来模拟任何2-NFA。我已经问这个问题的一个特例这里,是由解决的Kristoffer。动机是要解决这个问题。


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算法复杂性中的隐藏常数
对于许多问题,渐近复杂度最佳的算法具有很大的常数因数,而该常数因O表示法而被隐藏。这发生在矩阵乘法,整数乘法(特别是最近的Harvey和van der Hoeven的O(n log n)整数乘法算法),低深度排序网络和查找图的次要情况中。这种算法有时称为银河算法。 注意,对于其他算法,例如常规排序和整数加法,已知算法具有最佳渐近复杂度和较小的常数因子。 从理论的角度,在将前一种算法与后一种算法分离方面进行了哪些研究? 我知道,隐藏常量经常被省略以隐藏不同计算模型之间的区别。但是,我有信心在各种不同的模型下,例如,对于10亿规模的输入,这些Galactic算法将比渐近差的算法更慢。在某些情况下,这种区分不是很细微的。做得严格吗? 例如,可以发明一种非常简单的计算模型,例如具有非常简单的ISA的von Neumann机器,然后实现这些算法,并用显式常量限制其运行时间。是否已针对多种算法完成了此操作?

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基于暂停问题的不确定性,哥德尔的第一个不完备性定理的证明有什么参考?
哥德尔第一不完全性定理的较弱形式(以哥德尔的方式直接证明是冗长,复杂且在某些地方违反直觉的),具有基于停止问题的不确定性的简单直观的证明-例如,参见https:// /en.wikipedia.org/wiki/Halting_problem#Sketch_of_proof 谁首先提出了该证明,并且首先在哪篇文章或书中发表了?

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引导结果真正引导
TCS中有一种结果,通常称为引导结果。通常,它的形式 如果命题 AAA 成立,然后命题 A′A′A' 持有。 哪里 AAA 和 A′A′A' 是看起来相似的命题,并且 AAA 似乎“较弱” A′A′A',这就是我们将这种结果命名为原因的原因。让我举一些具体的例子: 定理。 [Chen and Tell,STOC'19]解决任何问题Π∈{BFE,WS5,W5STCONN}Π∈{BFE,WS5,W5STCONN}\Pi \in \{\mathsf{BFE,W_{S_5},W5STCONN}\} 。假设每个c>1c>1c>1 无限地存在 d∈Nd∈Nd\in \mathbb{N} 这样 TC0TC0\mathcal{TC}^0 深度回路 ddd 需要更多 n1+c−dn1+c−dn^{1+c^{-d}} 电线解决问题 ΠΠ\Pi。那么对于任何d0,k∈Nd0,k∈Nd_0,k \in \mathbb{N}, ΠΠ\Pi 无法解决 TC0TC0\mathcal{TC}^0 深度回路 d0d0d_0 和 nknkn^k 电线,因此 TC0⊊NC1TC0⊊NC1\mathcal{TC}^0 \subsetneq \mathcal{NC}^1。 定理。 [Gupta等人,FOCS'13]假设在特征0的字段上计算永久物需要深度大于算术电路。然后计算永久物需要超多项式大小的算术电路,因此,Valiant的猜想成立。333nΩ(n√)nΩ(n)n^{\Omega(\sqrt{n})}000 好吧,一个更著名但不太合适的示例来自细粒度的复杂性: 定理。 [Backurs和Indyk,STOC'15](如果在RAM模型上)可以在O(n2−ϵ)O(n2−ϵ)O(n^{2-\epsilon})时间内计算出EDIT …

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最著名的渐近PCP尺寸/ 3-SAT
概率可检验证明的大小最著名的渐近上限是多少?理想情况下,我正在寻找有关此广泛问题的当代调查,但如果没有,我对3-SAT的逼近度特别感兴趣。 令7/8 +ε-3-SAT为3-SAT,并承诺如果子句的7/8 +ε分数是可满足的,则实例是可满足的。用子句将3-SAT简化为7/8 +ε-3-SAT 的最著名的方法是什么?例如,使用子句是否有减少?(子句是一个未解决的问题。)减小均匀拟线性尺寸NC?对的依赖关系是什么,包括ε→0时?(1-ε)-3-SAT 是否有已知的线性大小(取决于ε)减小到7/8 +ε-3-SAT,如果没有,我们对于(1-ε)-3有更好的界线吗-SAT?即使是部分答案也会很有趣。ññnØ (ñ 日志n )Ø(ñ日志⁡ñ)O(n \log n)O (n )Ø(ñ)O(n)εεεε →0ε→0ε→0εεε 同样,虽然这可能会使问题变得过于笼统,但我应该指出,这里的另一个重要问题是恒定因素,由于长代码之类的技术通常不可行,因此这些因素通常不可行。

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神经网络可以用来设计算法吗?
在玩棋盘游戏中神经网络获得越来越多的成功之后,人们感到我们设定的下一个目标可能比在Starcraft中击败人类更有用。更确切地说,我想知道是否 可以训练神经网络解决经典算法问题吗? 在这里,我的意思是,例如,网络将获得带有加权边的输入图,并指定了两个顶点和,我们要求它尽快找到最短的路径。然后我猜想神经网络会发现并训练自己使用Dijkstra或类似的东西。GGGssstttststst 一方面,我们知道神经网络TC0TC0TC^0的计算能力为。另一方面,我不知道这是否一定与我的问题有关。即使这样,对于大多数问题,我们仍然不知道是否可以在解决它们。看看神经网络是否可以训练自己,可能很好地指示了是否有快速的算法。例如,如果神经网络无法训练自己快速求解SAT,那么(甚至更多)可能。我想知道神经网络将如何处理图形化或工厂化。TC0TC0TC^0NP⊄TC0NP⊄TC0NP\not\subset TC^0 当然,提取算法是一个完全不同的问题。我怀疑专家们知道该怎么做,但是讨论不是这个问题的主题。 两天后添加:在看到答案后,让我指定如果您的答案是否定的,那么我想知道 为什么下棋比Dijkstra或Graphisomorphism更容易?


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是否存在准多项式时间内的计算问题,但可能不是
拟多项式时间(简称QP)是确定性图灵机上的复杂度类别。这是确切的定义:https : //complexityzoo.uwaterloo.ca/Complexity_Zoo : Q#qp 虽然βP是有限不确定性的复杂性类别。这是确切的定义:https : //complexityzoo.uwaterloo.ca/Complexity_Zoo :B# betap 不难看出,βP的任何机器都可以用QP的机器来模拟,即βP ⊆⊆\subseteq QP。 但是,我们是否有一个例子,这个问题在QP中却不在βP中,即使我们没有确切的证据证明该问题不在βP中也是如此?


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检查两个单词是否在某种语言中有交织的复杂性
对于固定语言 大号LL 在某些字母上 一个AA,让我们考虑以下问题,我称之为 大号LL交错: 输入:两个字 ü ,v ∈一个∗u,v∈A∗u, v \in A^* 输出:是否存在一个交错的üuu 和 vvv 在里面 LLL。 在这里,两个单词的交织uuu 和 vvv 是一个字 www 可以通过取字母来直观地获得 uuu 和 vvv同时保持其相对秩序。正式地,www 是 uuu 和 vvv 如果我们可以将其划分为两个不相交的子序列,一个等于 uuu 另一个等于 vvv。例如,“ bheleloll”是“ hello”和“ bell”的交错。 的复杂性是什么 LLL-interleaving问题,取决于语言 LLL?特别是: 如果 LLL是常规的,那么我们可以对这两个字符串使用动态算法解决问题,这表明它在NL类中。对某些常规语言来说,NL难吗?但是,对于某些常规语言,问题显然出在L(确定性日志空间)中。L中存在问题的语言是否有某种特征? 如果 LLL 是不规则的,问题仍然存在于NL中 LLL具有多项式在线确定性空间复杂度(有关此概念,请参阅此处,或者我之前的问题)。但是,这并不包括例如所有上下文无关的语言。然而,也可以将其他一些(例如回文)显示为NL(例如,通过从头到尾同时执行动态算法)。有没有上下文无关的语言,LLL-交织问题是NP难吗?

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大小不超过最小DFA的数量
令为大小为的字母,并考虑其大小最多为最小DFA 。令表示不同的最小DFA的数量。ΣΣ\Sigma222m米mf(m)F(米)f(m) 我们可以找到的闭式公式吗?f(m)F(米)f(m) 考虑到,大小最大为的DFA的转移函数是图。由于节点的度数以为界,因此对于每个节点,存在成对的对弧(如注释中所建议)。在该图中有至多初始状态的可能的选择和至多的最终状态集可能的选择。因此,大小最大为的DFA的最大数量为。|Σ|=2|Σ|=2|\Sigma|=2m米m222m2m2m^2mmm2m2m2^mmmmf(m)≤m2m⋅m⋅2m=2m⋅m2m+1f(m)≤m2m⋅m⋅2m=2m⋅m2m+1f(m) \leq m^{2m}\cdot m\cdot2^m = 2^m\cdot m^{2m+1} 我们可以归纳为任意字母:边界变为。 ΣΣ\Sigmaf(m)≤2m⋅m|Σ|m+1f(m)≤2m⋅m|Σ|m+1个f(m) \le 2^m\cdot m^{|\Sigma|m+1} 但是我们在这里限制了任意DFA,我对限制最小DFA的数量感兴趣。因此,似乎这个界限可能会更严格...有人有更好的估计吗? 如果可能的话,我将不胜感激,一些与该问题有关的论文或证明/反例。


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即使每个变量都出现正向和负向,三合一SAT仍然保持NP难度吗?
标准问题1合3 SAT(或XSAT或X3SAT)是: 实例:一个CNF公式,每个子句正好包含3个文字 问:是否有一个令人满意的赋值设置,每个子句正好包含1个文字? 该问题是NP完全的,即使没有否定变量也很难解决。我想知道,是否要求每个变量至少出现一次正向和至少发生一次负向,使这个问题变得容易还是难以解决。 通常从3SAT减少到3表示1合3 SAT很难替代条款 (X ∨ ÿ∨ ž)(x∨y∨z)(x\lor y \lor z) 通过条款 (¬ X ∨ 一个∨ b )(¬x∨a∨b)(\lnot x \lor a \lor b), (y∨ b ∨ Ç )(y∨b∨c)(y\lor b\lor c), (¬ ž∨ Ç ∨ d)(¬z∨c∨d)(\lnot z \lor c \lor d) 哪里 a ,b ,c ,da,b,c,da,b,c,d每个子句都是新鲜的。因此,这种减少无助于回答我的问题。我很难找到一个显示此变体硬度的小工具,因为如果子句中恰好1个文字为真,那么非对称2个文字为假。如果事实证明很简单,那么考虑子句集的分区可能会做到这一点,但我不知道如何做到。

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