Questions tagged «nondeterminism»

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包含的
许多人认为。但是我们只知道在多项式层次结构的第二级中,即。显示是首先将其降至多项式层次结构的第一级,即。乙P P 乙P P ⊆ Σ P 2 ∩ Π P 2乙P P = P 乙P P ⊆ Ñ PBPP=P⊆NPBPP=P⊆NP\mathsf{BPP} = \mathsf{P} \subseteq \mathsf{NP}BPPBPP\mathsf{BPP}BPP⊆ΣP2∩ΠP2BPP⊆Σ2P∩Π2P\mathsf{BPP}\subseteq \Sigma^ \mathsf{P}_2 \cap \Pi^ \mathsf{P}_2BPP=PBPP=P\mathsf{BPP} = \mathsf{P}BPP⊆NPBPP⊆NP\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{NP} 这种约束意味着不确定性至少与多项式时间的随机性一样强大。 这也意味着,如果对于一个问题,我们可以使用有效的(多项式时间)随机算法找到答案,那么我们可以有效地(在多项式时间内)验证答案。 是否有任何已知的有趣结果?BPP⊆NPBPP⊆NP\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{NP} 是否有任何理由相信证明目前无法实现(例如障碍或其他论点)?BPP⊆NPBPP⊆NP\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{NP}

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可以用平方根有界不确定性决定图形同构吗?
有界的不确定性将函数与资源有界的确定性图灵机接受的C类语言相关联,以形成新的g - C类。此类由一些不确定的图灵机M接受的语言组成,它们遵循与用于定义C相同的资源范围,但是其中M最多可以进行g (n )个不确定的动作。(我用的,而不是由Kintala和Fischer,和原来的高士,Levy和Mundhenk的符号,ñg(n)g(n)g(n)CCCgggCCCMMMCCCMMMg(n)g(n)g(n)nnn 是输入的大小。) 我的问题: 是否有一个恒定,使得图同构是在Ç √c≥0c≥0c\ge0 -PTIME吗?cn−−√cnc\sqrt{n}PTIMEPTIME\mathsf{PTIME} (编辑:约书亚·格罗霍(Joshua Grochow)指出,对该问题的肯定答案将意味着一种GI算法比目前已知的具有更好的渐近运行时界限。因此,我很乐意放宽界限,允许不确定的移动。)o(n−−√logn)o(nlog⁡n)o(\sqrt{n}\log n) 背景 对于每一个固定的恒定,P Ť 我中号ë = Ç 登录ñ - P Ť 我中号é,如Ç 日志ñ非确定性移动至多创建配置的多项式数确定性地探索。此外Ñ P = ∪ Ç Ñ Ç - P Ť 我中号é,并通过填充一个可在表现出NP完全语言的手段Ñ ε - P为每个εc≥0c≥0c \ge 0PTIME=clognPTIME=clog⁡n\mathsf{PTIME} = {c\log n}PTIMEPTIME\mathsf{PTIME}clognclog⁡nc\log nNP=∪cnc-PTIMENP=∪cnc-PTIME\mathsf{NP} = \cup_c n^c\text{-}\mathsf{PTIME}nεnεn^\varepsilonPP\mathsf{P}。ε>0ε>0\varepsilon > 0 Kintala和Fischer观察到,确定具有顶点的输入图是否具有(| …

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NFA普遍性的条件
考虑一个不确定的有限自动机和一个函数。另外,我们定义。A=(Q,Σ,δ,q0,F)A=(Q,Σ,δ,q0,F)A = (Q, \Sigma, \delta, q_0, F)f(n)f(n)f(n)Σ≤k=⋃i≤kΣiΣ≤k=⋃i≤kΣi\Sigma^{\leq k} = \bigcup_{i \leq k} \Sigma^i 现在让我们分析以下语句: 如果,则。Σ≤f(|Q|)⊆L(A)Σ≤f(|Q|)⊆L(A)\Sigma^{\leq f(|Q|)} \subseteq L(A)L(A)=Σ∗L(A)=Σ∗L(A) = \Sigma^* 很容易证明,对于它是正确的,因此,如果自动机产生的每个单词的长度最大为,那么它将产生。f(n)=2n+1f(n)=2n+1f(n) = 2^n+12|Q|+12|Q|+12^{|Q|}+1Σ∗Σ∗\Sigma^* 但是,如果是一个多项式,它仍然成立吗?fff 如果不是,那么给定多项式的NFA的构造应该是什么样子?st?p Σ ≤ p (| Q |) ⊆ 大号(甲)⊊ Σ *AAApppΣ≤p(|Q|)⊆L(A)⊊Σ∗Σ≤p(|Q|)⊆L(A)⊊Σ∗\Sigma^{\leq p(|Q|)} \subseteq L(A) \subsetneq \Sigma^*

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确定二次语言中规则语言的交集是否为空
令L1,L2L1,L2L_1,L_2为NFA M1,M2M1,M2M_1,M_2作为输入给出的两种常规语言。 假设我们想检查是否L1∩L2≠∅L1∩L2≠∅L_1\cap L_2\neq \emptyset。显然,这可以通过计算的乘积自动机的二次算法来完成,但是我想知道是否有更有效的方法。M1,M2M1,M2M_1,M_2 是否有一个o(n2)o(n2)o(n^2)算法用于判定是否L1∩L2≠∅L1∩L2≠∅L_1\cap L_2\neq \emptyset?什么是最快的已知算法?

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在不确定的时间层次中是否存在自然的分隔?
最初的非确定性时间层次定理是由Cook提出的(链接是S. Cook,《非确定性时间复杂性的层次结构》,JCSS 7 343–353,1973)。定理指出,对于任何实数r1r1r_1和,如果则NTIME()严格包含在NTIME()中。 1 ≤ [R 1 < - [R 2 ñ - [R 1 ñ - [R 2r2r2r_21≤r1<r21≤r1<r21 \le r_1 \lt r_2nr1nr1n^{r_1}nr2nr2n^{r_2} 证明的一个关键部分使用(未指定)对角线化来构造一种与较小类的元素分离的语言。这不仅是一种非建设性的论据,而且通过对角化获得的语言通常除了分离本身之外没有其他见解。 如果我们想了解NTIME层次结构的结构,则可能需要回答以下问题: 是否有在n时间自然语言(ñk + 1ñķ+1个n^{k+1}),而不是在n时间(ñķñķn^k)? 一个候选者可能是k-ISOLATED SAT,它需要找到CNF公式的解,而汉明距离k内没有其他解。但是,像往常一样,证明下界似乎 很棘手。显然,检查汉明k球显然没有潜在的解决方案,“应该”需要检查Ω (nķ)Ω(ñķ)\Omega(n^k)不同的分配,但这绝不容易证明。 (注意:Ryan Williams指出,ķķk下限-ISOLATED SAT实际上将证明P≠NP,因此,这个问题似乎不是正确的选择。) 请注意,该定理无条件地成立,而不管诸如P与NP之类未经证明的分离。因此,对该问题的肯定回答将无法解决P vs. NP,除非它具有上面的ķķk -ISOLATED SAT之类的其他属性。 NTIME的自然分离可能有助于阐明NP的“困难”行为的一部分,该部分是由于硬度的无限上升顺序而引起困难的。 由于下界是很难的,因此我会接受自然语言作为答案,即使没有证据,我们也有充分的理由相信下界。例如,如果这个问题已经约DTIME,那么我会接受F(k )F(ķ)f(k) -CLIQUE,对于一个非递减函数F(X )∈ Θ (X )F(X)∈Θ(X)f(x) \in …

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谁引入了不确定性计算?
我有两个历史问题: 谁首先描述了不确定性计算? 我知道库克描述了NP完全问题,爱德蒙兹提出了P算法是“有效”或“良好”算法。 我搜索了这篇 Wikipedia文章,并略读了“关于算法的计算复杂性”,但找不到关于非确定性计算第一次讨论的参考。 第一次提到NP类是什么?是库克(Cook)的1971年论文吗?

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CNF-SAT是否有不确定的线性时间算法?
决策问题CNF-SAT可以描述如下: 输入:逻辑合取形式的布尔公式。ϕϕ\phi 问题:是否存在满足的变量赋值?ϕϕ\phi 我正在考虑使用非确定性两带图灵机解决CNF-SAT的几种不同方法。 我相信有一个NTM可以在步骤中解决CNF-SAT 。n⋅poly(log(n))n⋅poly(log⁡(n))n \cdot \texttt{poly}(\log(n)) 问题:是否有一个NTM可以在步骤中解决CNF-SAT ?O(n)O(n)O(n) 即使任何相关参考文献仅提供接近线性时间的不确定性方法,也应赞赏。

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是否可以测试可计算数字是有理数还是整数?
是否可以通过算法测试可计算数是有理数还是整数?换句话说,将有可能为图书馆实现可计算数提供的功能isInteger还是isRational? 我猜测这是不可能的,并且这在某种程度上与以下事实有关:无法测试两个数字是否相等,但是我看不出如何证明这一点。 编辑:可计算的数字xxx由函数给出,该函数fx(ϵ)fx(ϵ)f_x(\epsilon)可以返回精度为ϵ的的有理近似值:| x − f x(ϵ )| ≤ ε,对于任何ε > 0。鉴于这样的功能,就是可以测试,如果X ∈ Q或X ∈ ž?xxxϵϵ\epsilon|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x - f_x(\epsilon)| \leq \epsilonϵ>0ϵ>0\epsilon > 0x∈Qx∈Qx \in \mathrm{Q}x∈Zx∈Zx \in \mathrm{Z}
18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 

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演示不确定性电路电源的示例
除了普通输入,非确定性布尔电路还具有一组“非确定性”输入。如果存在,则不确定电路接受输入,以使电路输出在。类似于(由多项式大小的电路确定的语言类别),可以定义为由多项式大小的不确定性电路确定的语言类别。人们普遍认为,不确定性电路比确定性电路更强大,尤其是Ý = (Ý 1,... ,ÿ 米)c ^ X Ý 1 (X ,ÿ )P / p ø 升ý Ñ P / p ø 升ý Ñ P ⊂ P / p Ò 升ÿx = (x1个,…,xn)x=(x1,…,xn)x = (x_1,\dots,x_n)y=(y1,…,ym)y=(y1,…,ym)y=(y_1,\dots,y_m)CCCxxxyyy111(x,y)(x,y)(x,y)P/polyP/polyP/polyNP/polyNP/polyNP/polyNP⊂P/polyNP⊂P/polyNP \subset P/poly 表示多项式层次结构崩溃了。 文献中是否有一个明确(无条件)的例子表明非确定性电路比确定性电路更强大? 特别是,您是否知道一个函数族 通过大小为不确定性电路计算,但不能通过大小为确定性电路计算?{fn}n>0{fn}n>0\{f_n\}_{n > 0}cncncn(c+ϵ)n(c+ϵ)n(c+\epsilon)n

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歧义与逻辑
在自动机理论(有限自动机,下推自动机,...)和复杂性中,存在“歧义”的概念。如果单词至少具有两个不同的接受行程,则自动机是不明确的。如果对于机器接受的每个单词最多有不同的行来接受则该机器是模糊的。wwwkkkwwwkkkwww 这个概念也在上下文无关的语法中定义:如果存在可以以两种不同方式派生的单词,则该语法是不明确的。 还众所周知,许多语言在有限模型上都有很好的逻辑特征。(如果语言是规则的,存在一元二阶式过字,使得每一个单词的是模型,类似于NP如果等同于二阶式,每一个第二顺序量词是存在)LLLϕϕ\phiwwwLLLϕϕ\phi 因此,我的问题在两个领域的边缘:给定逻辑公式的“歧义性”是否有任何结果,甚至是规范的定义? 我可以想象一些定义: ∃xϕ(x)∃xϕ(x)\exists x \phi(x)如果最多存在一个使得成立且是明确的,则是明确的。 xxxϕ(x)ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)ϕ(x)\phi(x) ϕ0∨ϕ1ϕ0∨ϕ1\phi_0\lor\phi_1如果同时存在和的模型,或者不明确,则将是不明确的。 ϕ0ϕ0\phi_0ϕ1ϕ1\phi_1ϕiϕi\phi_i 如果最多只有一个正确的分配,则SAT公式将是明确的。 因此,我想知道这是否是一个众所周知的概念,否则尝试对此主题进行研究可能会很有趣。如果这个概念是已知的,谁能给我可以用来搜索有关此问题的信息的关键字(因为“逻辑歧义”给出了许多无关的结果),或者是一本书/ pdf /文章参考?

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具有接受策略的布奇自动机
问题 让是Büchi自动,识别语言大号⊆ Σ ω。我们假设A具有以下意义上的接受策略:有一个函数σ :∑ ∗ → Q,可用于对A进行试运行。我们通过以下条件对此进行形式化:A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=\langle \Sigma, Q, q_0,F,\Delta\rangleL⊆ΣωL⊆ΣωL\subseteq\Sigma^\omegaAAAσ:Σ∗→Qσ:Σ∗→Q\sigma:\Sigma^*\to QAAA σ(ϵ)=q0σ(ϵ)=q0\sigma(\epsilon)=q_0 对于所有和一个∈ Σ ,( σ (Û ),一个,σ (Ú 一))∈ Δu∈Σ∗u∈Σ∗u\in\Sigma^*a∈Σa∈Σa\in\Sigma(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(\sigma(u),a,\sigma(ua))\in\Delta 对于所有,由驾驶运行σ被接受,即,序列σ (ε ),σ (一0),σ (一个0 一1),σ (一个0 一个1 a 2),…在F中具有无限多个元素。w=a0a1a2⋯∈Lw=a0a1a2⋯∈Lw=a_0a_1a_2\dots\in Lσσ\sigmaσ(ϵ),σ(a0),σ(a0a1),σ(a0a1a2),…σ(ϵ),σ(a0),σ(a0a1),σ(a0a1a2),…\sigma(\epsilon),\sigma(a_0),\sigma(a_0a_1),\sigma(a_0a_1a_2),\dotsFFF 为了接受这些条件,可以接受其语言的任何单词,而不必猜测未来。AAA 然后,根据对这些假设,是否可以仅通过消除跃迁来确定A?换句话说,我们是否可以始终仅根据当前状态和字母来选择下一个转换?关于这个主题有参考吗?然后可以在co-Büchi自动机上,更普遍地在奇偶自动机上,问相同的问题。AAAAAA 什么是已知的 这是部分结果。 首先,我们可以将限制为具有相同残差的状态之间的不确定性选择。事实上,如果大号(q )是从接受的语言q,一个接受策略不能选择q 1超过q 2在某些时候,如果有瓦特∈ 大号(q 2)∖ 大号(q 1)。σσ\sigmaL(q)L(q)L(q)qqqq1q1q_1q2q2q_2w∈L(q2)∖L(q1)w∈L(q2)∖L(q1)w\in L(q_2)\setminus L(q_1) 请注意,其余的选择确实很重要,因此尽管有直觉,但这还不足以摆脱不确定性。这是因为可以无限期地在一个好的剩余词中保留无限词(即单词的剩余词在剩余词中),但由于没有看到无限多个比奇状态而拒绝该单词。这是问题的主要困难:无限运行可能是错误的,而在某个时刻没有犯任何致命的错误。 其次,如果问题解决,即所有字由接受阿。在这种情况下,我们可以将A视为Büchi游戏,其中玩家I选择输入字母,而玩家II选择过渡。然后,我们可以使用Büchi游戏的位置确定性来提取Player II的位置策略。此参数甚至在奇偶校验自动机的更一般情况下也适用。这个问题的困难来自于某些单词不在L中的事实,在这种情况下,策略σ可以具有任何行为。L=ΣωL=ΣωL=\Sigma^\omegaAAAAAALLLσσ\sigma …

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确定性计算的非确定性加速
非确定性可以加速确定性计算吗?如果是,多少钱? 通过非确定性加速确定性计算,我的意思是以下形式的结果: DTime(f(n))⊆NTime(n)DTime(f(n))⊆NTime(n)\mathsf{DTime}(f(n)) \subseteq \mathsf{NTime}(n) 例如类似 DTime(n2)⊆NTime(n)DTime(n2)⊆NTime(n)\mathsf{DTime}(n^2) \subseteq \mathsf{NTime}(n) 通过非确定性进行确定性计算的最著名加速结果是什么?关于什么或者甚至甲Ť 我中号È(Ñ )代替Ñ Ť 我中号È(Ñ )?ΣPkTime(n)ΣkPTime(n)\mathsf{\Sigma^P_kTime}(n)ATime(n)ATime(n)\mathsf{ATime}(n)NTime(n)NTime(n)\mathsf{NTime}(n) 假设使用多带图灵机定义了复杂度类,以避免亚二次时间单带图灵机的众所周知的特性。

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有限语言的XOR自动机(NXA)是否从循环中受益?
非确定性Xor自动机(NXA)在语法上是NFA,但如果一个单词的接受路径数为奇数(而不是NFA情况下的至少一个接受路径),则该单词被NXA接受。 很容易看到,对于有限的规则语言LLL,存在一个最小的NFA,其中不包含任何循环(如果一个循环既可以从初始状态到达,又可以从初始状态到达接受状态,则您的语言就不会有限)。 对于NXA,情况不一定如此。 用表示语言Lxsc(L)xsc(L)xsc(L)的异或状态复杂度,LLL 并通过axsc(L)axsc(L)axsc(L)所述的无环的异或状态复杂LLL(即,它接受一个最小的无环NXA的大小LLL)。 对于每种有限语言LLL:axsc(L)=xsc(L) ?axsc(L)=xsc(L) ?axsc(L)=xsc(L)\ ?

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将扩展到
奥马尔莱因戈尔德的证明,给出USTCON的算法(在ü ndirected特殊顶点图形和,他们是精读只使用LOGSPACE nected?)。基本思想是从原始图构建扩展图,然后在扩展图中遍历。扩展图是通过对数平方对数原始图来制成的。在展开图中,直径仅是对数的,因此对数深度的DFS搜索就足够了。L=SLL=SLL=SLsssttt 将结果扩展到意味着存在DSTCON的对数空间算法-相同,但对于D方向图。(有时只是STCON。)我的问题,也许稍微有些柔和,是将Reingold的证明扩展到这一点的主要障碍是什么?L=NLL=NLL=NL 感觉有点像应该有一种“定向扩展器”图。类似的构造,在其中添加对应于中等长度定向路径的边,然后添加对应于长路径的边;然后您可以通过沿短路径移动到长路径来遍历具有对数深度的图形;然后返回到短路径。 这个概念是否存在重大缺陷?还是这样的扩展器没有好的构造?还是以某种方式比无向版本需要更多的内存? 不幸的是,我在定向扩展器图上根本找不到很多东西。实际上,基本上我所能找到的只是/math/2628930/how-can-one-construct-a-directed-expander-graph-with-varying-degree-distribution(此问题尚未得到解答)和https://repository.upenn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1202&context=cis_papers。我应该搜索另一个术语吗?

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SETH的MA版本如何被证明是错误的?
根据这篇讨论强指数时间假说(SETH)的不确定性扩展的论文,“ [...]威廉姆斯最近证明了有关k-TAUT的Merlin-Arthur复杂度的相关假设是错误的”。但是,该论文仅引用了个人交流。 SETH的MA版本如何被证明是错误的? 我怀疑它涉及公式的代数化,但是没有任何进一步的想法。

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