Questions tagged «counting-complexity»

计算解决方案的数量有多难?

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从奇偶校验L到CNOT电路的对数空间减少?
题。 Aaronson和Gottesman 在他们的论文《稳定器电路的改进仿真》中声称,仿真CNOT电路是⊕L完全的(在对数空间减少的情况下)。显然,它包含在⊕L中;硬度结果如何保持? 等效地:是否存在从模2的迭代矩阵乘积到模2的基本矩阵(实现行变换的可逆矩阵)的迭代乘积的对数空间缩减? 细节 甲控制非(或CNOT)操作是可逆的布尔运算,表单的 其中仅Ĵ 个 比特被改变,并且该位是通过将改变 X ħ模2,对任何不同位置ħ和Ĵ。如果我们解释 x = (x 1CNOTh,j(x1,…,xh,…,xj,…,xn)=(x1,…,xh,…,xj⊕xh,…,xn)CNOTh,j(x1,…,xh,…,xj,…,xn)=(x1,…,xh,…,xj⊕xh,…,xn) \mathsf{CNOT}_{\!h,j} (x_1\,, \;\ldots\;, x_h\,,\; \ldots\;, x_j\,, \;\ldots\;, x_n) \;\;=\;\; (x_1\,, \;\ldots\;, x_h\,,\; \ldots\;, x_j \oplus x_h\,, \;\ldots\;, x_n) xhxhx_h作为ℤ/2ℤ上的向量,它对应于基本行变换模2,我们可以用对角线为1且非对角线位置的矩阵表示。甲CNOT电路是然后加入由这种类型的一些基本矩阵的乘积的矩阵乘积。x=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)\mathbf x = (x_1\,, \;\ldots\;, x_n) 通过阿伦森和戈特斯曼纸张以上(其中,提到非常捎带到这个问题,是关于一类可以在模拟量子电路的 ⊕L)对计算复杂度的部分。在本节开始时,他们对⊕L的描述如下: [ L ]是对数不确定的图灵机可以解决的所有问题的类,当且仅当接受路径的总数为奇数时,才可以接受。但是还有另一种定义,对于非计算机科学家来说可能更直观。这是⊕L是类减少到模拟多项式大小CNOT电路的问题,即 一个电路完全不和CNOT门组成,作用于初始状态| 0 ...0⟩。(很容易证明这两个定义是等效的,但这首先需要我们解释一下通常的定义是什么!) 本文的目标读者包括大量的非计算机科学家,因此滑脱的愿望并非没有道理。我希望有人能够阐明这种等效性。 显然,这样的模拟矩阵的乘积,可以在执行⊕L作为用于评价(模2),这是一个完整的问题(下LOGSPACE减少)的迭代矩阵的产品的系数的一个特例⊕L。此外,由于CNOT矩阵仅执行基本行运算,因此任何可逆矩阵都可以分解为CNOT矩阵的乘积。但是:我不清楚如何通过对数空间归约法将甚至可逆矩阵mod 2分解为CNOT矩阵的乘积。(事实上​​,正如EmilJeřábek在评论中指出的那样,高斯消去法足以计算行列式mod …

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如何显示#P以外的Gap-P问题
组合表示理论和代数几何中存在许多问题,对于这些问题尚无正公式。我正在考虑几个示例,但让我以计算Kronecker系数为例。通常,“正公式”的概念在组合语言中并未得到精确定义,但它的粗略含义是“描述为看似合理的显式集合的基数”。最近,我一直在与乔纳·布拉西亚克(Jonah Blasiak)交谈,他一直在说服我,“正公式”的正确定义是#P。我将假设,在此站点上,我不需要定义#P。 Buergisser和Ikenmeyer表明Kronecker系数很难。(它们也总是积极的,因为它们是张量积的多重性。)但我可以肯定地说,没有人知道一种计算它们的方法,甚至可以使它们进入#P。 因此,假设我实际上是在尝试证明Kronecker系数不在#P中。我假设我要做的是假设一些复杂性理论猜想,然后将Kronecker乘积归结为某个其他问题,对于大于#P的类,该问题众所周知。 我可以假设什么样的猜想,并且我可以尝试减少什么问题? 补充:正如评论中指出的那样,Buergisser和Ikenmeyer表明Kronecker系数在Gap-P中,这与#P非常接近。因此,听起来我应该问的问题是:(1)我可以合理地减少到哪些Gap-P完全问题?(2)显示Gap-P不是#P的前景如何?我猜(2)应该分为两个部分(2a)专家是否认为这些类别不同?(2b)是否有可能的策略来证明这一点? 我希望不要对此问题进行过多编辑。

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计算顶点覆盖数:什么时候困难?
考虑计算给定图的顶点覆盖数的#P-完全问题。G=(V,E)G=(V,E)G = (V, E) 我想知道是否有任何结果显示此问题的硬度如何随某些参数变化(例如d = | E |GGG)。d=|E||V|d=|E||V|d = \frac{|E|}{|V|} 我的感觉是,当稀疏时和G密集时,这个问题都应该更容易解决,而当G在“中间” 时,这个问题就很难解决。真的是这样吗?GGGGGGGGG




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Median-SAT的复杂性是什么?
令为具有n个变量和m个子句的CNF公式。让吨∈ { 0 ,1 } Ñ 表示变量赋值和˚F φ(吨)∈ { 0 ,... ,米}计数通过可变分配到满足子句的数目φ。然后定义平均-SAT为计算的中值的问题˚F φ(吨)在所有吨∈ { 0 ,1φφ\varphinnnmmmt∈{0,1}nt∈{0,1}nt \in \{ 0,1 \}^nfφ(t)∈{0,…,m}fφ(t)∈{0,…,m}f_{\varphi}(t) \in \{ 0, \ldots , m \}φφ\varphifφ(t)fφ(t)f_{\varphi}(t)。例如,如果 φ是重言式,那么Median-SAT的解将是 m,因为不管分配如何,每个子句都将得到满足。然而,在的情况下 ¯ 小号甲Ť溶液至中值-SAT可能会之间的任何位置 0和米- 1。t∈{0,1}nt∈{0,1}nt \in \{ 0,1 \}^nφφ\varphimmmSAT¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯SAT¯\overline{SAT}000m−1m−1m-1 当我在思考SAT的两个自然扩展,MAX-SAT和#SAT时,就产生了这个问题,如果将它们放在一起,将会产生什么困难?对于MAX-SAT,我们必须找到特定的变量分配以最大化满足的变量数量。对于#SAT,我们必须计算有多少个赋值满足φ的所有m个子句。此变体主要是作为#SAT(实际上是#WSAT)的扩展而出现的,但保留了MAX-SAT的某些风格,因为我们计算了满意子句的数量,而不是仅仅确定它们是否全部都满足或不满意。不。φφ\varphimmmφφ\varphi 这个问题似乎比#SAT或#WSAT困难。对于每个变量,#SAT决定该赋值是否满足的布尔问题,而Median-SAT根据赋值所满足的子句数确定“ 满足” φ的程度。φφ\varphiφφ\varphi 我意识到这个问题有些武断。计算每个变量分配所满足的子句的平均数或众数似乎似乎具有相同的质量。可能还有许多其他问题。 是否以不同的名义研究了这个问题?与#SAT相比有多难?对于我来说,尚不清楚FPSPACE中甚至包含Median-SAT,尽管它似乎确实包含在FEXPTIME中。

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计算积极的CNF-SAT中满意的作业数量
我们知道在给定的通用布尔公式(CNF-SAT),给定的DNF公式甚至给定的2SAT公式中计算满足分配数的问题是#P 完全问题。 现在,考虑一个CNF-SAT,而没有负文字(不,总是一)。决策问题非常容易(将所有变量设置为TRUE并检查赋值是否满足公式),但是如何计算满足赋值的数量呢?这有多项式时间算法吗?或这是#P完全问题。¬ 一个¬A\neg AAAA

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奇偶校验L与NL
奇偶-L,也称为 L,是一组由非确定性图灵机只能偶数或奇数的“接受”路径之间区分识别的语言。Niel de Beaudrap提出了一个最近的相关问题。⊕⊕\oplus 我的问题如下: 难道我们知道,如果NL ⊕ L· 还是这两个类被认为是无与伦比的?⊆⊆\subseteq ⊕⊕\oplus

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正在计算不可比性图#P-complete中的最大集团吗?
这个问题是由Peng Zhang的MathOverflow问题引起的。Valiant指出,在一般图形中对最大团进行计数是#P完全的,但是如果我们限制于不可比性图形(即,我们要在有限的姿态中对最大反链进行计数)怎么办?这个问题看起来很自然,以至于我怀疑以前已经考虑过它,但是我无法在文献中找到它。

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任何算法问题的时间复杂度都由计数决定吗?
我所说的计数是一个问题,其中包括寻找一个函数的解数。更精确地,给定的一个功能(不一定黑盒),近似 #{ X ∈ Ñ | ˚F (X )= 1 } = | f − 1(1 )| 。f:N→{0,1}f:N→{0,1}f:N\to \{0,1\}#{x∈N∣f(x)=1}=|f−1(1)|#{x∈N∣f(x)=1}=|f−1(1)|\#\{x\in N\mid f(x)= 1\}= |f^{-1}(1)| 我正在寻找涉及某种计数的算法问题,对于该算法而言,时间复杂度受此基础计数问题的影响很大。 当然,我正在寻找的问题本身并不能算是问题。如果您能提供这些问题的文档,将不胜感激。

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关于计数和组合中的Pfaffian方法
最近,我正在浏览全息算法的介绍。我遇到了一些称为Pfaffians的组合对象。目前,我对这些信息还不太了解,并遇到了一些可以加以利用的令人惊讶的用法。 例如,我知道它们可以用来有效地计算平面图中完美匹配的数量。同样,它们也可用于计算使用2 * 1瓦片的棋盘可能平铺的数量。平铺连接对我来说似乎很好奇,我尝试在网络上搜索更多相关的资料,但在大多数地方,我只发现了有关连接的一两个陈述,而没有其他发现。 我只是想问问是否有人可以建议参考相关文献,因为那确实很棒,我期待学习一些相关材料。

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Monotone-2CNF公式的计数解
Monotone-2CNF公式是CNF公式,其中每个子句均由2个正文字组成。 现在,我有一个单调,2CNF公式。令为的满意分配的集合。我也有一个oracle,它可以提供以下信息:S F OFFF小号SSFFFØOO 集合的基数(即)。˚F小号SSFFF 给定变量: Xxx 包含正文字中的解决方案数。X小号SSXxx 包含负文字的解决方案的数量。¬ XSSS¬x¬x\lnot x 给定2个变量和: x 2x1x1x_1x2x2x_2 包含的解的数量。X 1 ∧ X 2SSSx1∧x2x1∧x2x_1 \land x_2 包含的解的数目。X 1 ∧ ¬ X 2SSSx1∧¬x2x1∧¬x2x_1 \land \lnot x_2 包含的解的数量。¬ X 1 ∧ X 2SSS¬x1∧x2¬x1∧x2\lnot x_1 \land x_2 包含的解的数目。¬ X 1 ∧ ¬ X 2SSS¬x1∧¬x2¬x1∧¬x2\lnot x_1 \land \lnot x_2 …


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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!

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