Questions tagged «pcp»

概率检验证明


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图同构问题是否存在间隙扩增类型的结果?
假设和是顶点集上的两个无向图。当且仅当存在一个置换使得或更正式时,如果存在一个置换使得是的边,则图是同构的如果是的边。图同构问题是确定两个给定图是否同构的问题。G1G1G_1G2G2G_2{1,…,n}{1,…,n}\{1, \dotsc, n\}ΠΠ\PiG1=Π(G2)G1=Π(G2)G_1 = \Pi(G_2)ΠΠ\Pi(i,j)(i,j)(i,j)G1G1G_1(Π(i),Π(j))(Π(i),Π(j))(\Pi(i),\Pi(j))G2G2G_2 在图上是否存在以Dinur证明PCP定理的样式产生“间隙放大”的运算?换句话说,是否存在从到的多项式时间可计算转换,使得(G1,G2)(G1,G2)(G_1,G_2)(G′1,G′2)(G1′,G2′)(G'_1,G'_2) 如果和是同构的,则和也同构,并且G1G1G_1G2G2G_2G′1G1′G'_1G′2G2′G'_2 如果和不同构,则对于每个排列,图形是“ -far”从对于一些小的常数,其中 -far意味着,如果我们随机地均匀选择,然后以概率G1G1G_1G2G2G_2ΠΠ\PiG′1G1′G'_1ϵϵ\epsilonΠ(G′2)Π(G2′)\Pi(G'_2)ϵϵ\epsilonϵϵ\epsilon(i,j)(i,j)(i,j)ϵϵ\epsilon要么 是的边缘 ģ ' 1和(Π (我),Π (Ĵ ))不是一个边缘 ģ ' 2,或(i,j)(i,j)(i,j)G′1G1′G'_1(Π(i),Π(j))(Π(i),Π(j))(\Pi(i),\Pi(j))G′2G2′G'_2 (i,j)(i,j)(i,j)不是的边缘,而是的边缘。G′1G1′G'_1(Π(i),Π(j))(Π(i),Π(j))(\Pi(i),\Pi(j))G′2G2′G'_2

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没有PCP定理时的近似硬度
PCP定理的一个重要应用是产生“近似硬度”类型的结果。在某些相对简单的情况下,无需PCP即可证明这种硬度。但是,是否存在任何情况下,首先使用PCP定理证明了近似结果的硬度,即该结果以前未知,但后来发现了一个更直接的证明,它不依赖于PCP?换句话说,在任何情况下,PCP都首先出现是必要的,但后来可以消除吗?

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MAX 3SAT的超多项式时间逼近算法
的PCP定理指出,存在用于MAX 3SAT找到满意的分配没有多项式时间算法7/8+ϵ7/8+ϵ7/8+ \epsilon令人满意3SAT式除非的条款。P=NPP=NPP = NP 有一个简单的多项式时间算法可以满足这些条款的。那么,如果我们允许超多项式算法,我们可以做得比好吗?拟多项式时间算法()或次指数时间算法()可以实现什么近似比率?我正在寻找任何此类算法的参考。7/87/87/87/8+ϵ7/8+ϵ7/8+ \epsilon nO(logn)nO(log⁡n)n^{O(\log n)}2o(n)2o(n)2^{o(n)}


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来讲
概率证明系统通常被称为的限制,其中Arthur只能使用随机位,并且只能检查 Merlin发送的证明证书的位(请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Interactive_proof_system#PCP)。M A f (n )g (n )PCP[ f(Ñ ),克(n )]PCP[F(ñ),G(ñ)]\mathcal{PCP}[f(n),g(n)]中号一中号一种\mathcal{MA}F(n )F(ñ)f(n)G(n )G(ñ)g(n) 然而,1990年鲍鲍伊,Fortnow,和隆德证明,所以它不是准确的限制。的参数()是什么?PCP[ p Ò 升ÿ(Ñ ),p Ô 升ÿ(n )] = NËXPPCP[pØ升ÿ(ñ),pØ升ÿ(ñ)]=ñËXP\mathcal{PCP}[poly(n), poly(n)] = \mathcal{NEXP}F(Ñ ),克(n )F(ñ),G(ñ)f(n),g(n)PCP[ f(Ñ ),克(n )] = M APCP[F(ñ),G(ñ)]=中号一种\mathcal{PCP}[f(n), g(n)] = \mathcal{MA}

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订单维护问题(或“维护列表中的订单”)是为了支持以下操作: singleton:创建一个包含一个项目的列表,并返回指向它的指针 insertAfter:给定一个指向项目的指针,在其后插入一个新项目,并返回指向该新项目的指针 delete:给定指向项目的指针,将其从列表中删除 minPointer:给定两个指向同一列表中项目的指针,则返回更靠近列表前面的那个 我知道此问题的三种解决方案可以在摊销时间内执行所有操作。它们都使用乘法。O(1)O(1)O(1) Athanasios K. Tsakalidis:维护广义链表中的顺序 Dietz,P.,D. Sleator,两种用于维护列表顺序的算法 Michael A. Bender,Richard Cole,Erik D. Demaine,Martin Farach-Colton和Jack Zito,“维护列表中顺序的两种简化算法” 是否可以在摊销时间内以列表形式维护订单,而无需使用A C 0以外的任何算术运算?O(1)O(1)O(1)AC0AC0AC^0

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有平行重复定理的连续版本吗
Raz的平行保护定理是PCP,不逼近等方面的重要结果。定理如下。 G=(S,T,A,B,π,V)G=(S,T,A,B,π,V)G=(\mathcal{S},\mathcal{T},\mathcal{A},\mathcal{B},\pi, V)S,T,A,BS,T,A,B\mathcal{S},\mathcal{T},\mathcal{A},\mathcal{B}ππ\piS×TS×T\mathcal{S}\times\mathcal{T}V:S×T×A×B→{0,1}V:S×T×A×B→{0,1}V:\mathcal{S}\times\mathcal{T}\times\mathcal{A}\times\mathcal{B}\rightarrow\{0,1\}v(G)=maxhA∈HA,hB∈HB∑s,tπ(s,t)V(s,t,hA(s),hB(t))v(G)=maxhA∈HA,hB∈HB∑s,tπ(s,t)V(s,t,hA(s),hB(t))v(G)=\max_{h_A\in\mathcal{H}_A,h_B\in\mathcal{H}_B}\sum_{s,t}\pi(s,t)V(s,t,h_A(s),h_B(t))nnn游戏。定理说,如果则。Gn=(Sn,Tn,An,Bn,πn,Vn)Gn=(Sn,Tn,An,Bn,πn,Vn)G^n=(\mathcal{S}^n,\mathcal{T}^n,\mathcal{A}^n,\mathcal{B}^n,\pi^n, V^n)v(G)≤1−ϵ,v(G)≤1−ϵ,v(G)\leq 1-\epsilon,v(Gn)≤(1−ϵc)Ω(nlogmax{|A|,|B|})v(Gn)≤(1−ϵc)Ω(nlog⁡max{|A|,|B|})v(G^n)\leq (1-\epsilon^c)^{\Omega(\frac{n}{\log\max\{|A|,|B|\}})} 我的问题是,如果集合在连续空间中是无限的,将会发生什么。假设是某个空间的子集,例如或更抽象的空间。其余的都一样。由于答案集的大小是无穷大的,所以Raz定理仅给出了一个微不足道的上限。显然,倍值是单个副本的上限。连续情况下也会发生指数下降吗?将为连续函数或函数或可测量函数的集合会更有趣吗?S,T,A,BS,T,A,B\mathcal{S},\mathcal{T},\mathcal{A},\mathcal{B}RnRnR^n111nnnHA,HBHA,HB\mathcal{H}_A,\mathcal{H}_BC∞C∞C^{\infty}

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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

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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)?

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PCP定理-字母缩减步骤
接下来的事情可能看起来很愚蠢(这可能反映了我的理解不深-请耐心等待) 我对PCP定理有疑问。我们知道在前三个步骤之后。降阶,Expanderization和Gap扩增,我们有一个约束图具有改进的间隙和巨大的字母表尺寸(像Σ d 吨)。字母缩小步骤解决的就是这个问题。GGGΣdŤΣdŤ\Sigma^{d^t} 我的问题是,正如Venkat Guruswami的讲义“合成入门”中所概述的那样,在我看来,高层的想法是将边e上的约束表达为对布尔变量的布尔约束。这本身无法实现任何目的,我们还需要在此边缘上应用PCP减少量P e。这看起来像是对PCP的递归调用,这让我开始有些担心。看来这种递归调用会再次炸毁字母表的大小。CËCËc_eËËePËPËP_e 作者观察到此递归具有“基本情况”,即-“内部” PCP减少仅适用于恒定大小的约束,从而提供了一些解释。 (通过这种方式,我了解到仅当我们在单个边界上查看约束时才调用内部递归,这是一个二进制约束,但是我仍然没有克服担心以某种方式仍会炸毁字母大小的担忧而不是缩小)。在我看来,除非我们采用一些不同的方法来处理基本情况,否则递归重复Gap Amplification步骤只会使字母大小变大,从而使情况变得更糟。CËCËc_e 我希望我的查询(尽管很愚蠢)可能很清楚。请让我知道我缺少什么(或被误解了)。

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概率证明系统中的单方面错误
在大多数概率证明系统(例如PCP定理)中,错误概率通常是在假阳性的一侧定义的,即,典型定义可能类似于:如果则验证者始终接受,但是在其他情况下,拒绝的可能性至少为1/2。X ∈ 大号X∈大号x \in L 允许错误发生在另一侧是否有问题?这意味着验证者总是在需要的时候拒绝,并且在需要接受时只产生一个恒定的错误。另一个明显的可能性是允许双方都出错。这些定义是否等同于通常给出的定义?或者,他们的行为有所不同?或者就此而言,在另一侧允许错误存在真正的问题吗?

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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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从唯一标签覆盖物减少到Max-Cut的纯图形理论解释
我正在研究独特游戏猜想和著名的Khot等人的Max-Cut简化。从他们的论文以及互联网上的其他地方,大多数作者都使用(对我来说是)MAX-CUT缩减与构建长代码特定测试之间的隐式等效。由于我自己对这种等效性缺乏明确性,因此我努力遵循这种思路。 从这些论述中也可以清楚地看出,人们可以纯粹用图表来描述减少量,但是通过巧合或偏好,没有人选择这样做。例如,在O'Donnell的这些演讲笔记中,他暗示长代码测试对应于所构造图形中边缘的自然定义,但由于未明确指出,该规则似乎取决于切割的选择定义要测试的布尔函数,这让我很困惑。 因此,我要求有人从理论上解释简化的“正好”图。我认为这将有助于我理解两种观点之间的对等。

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PCP和L = SL之间的连接
Arora和Barak所著的书在PCP的章节注释中包含 我们注意到Dinur的一般策略有点像扩展器图的之字形构造和第20章所述的针对无向连通性的Reingold确定性对数空间算法,这表明在这些不同的研究领域之间还需要建立更多的连接。(第494页) 回忆的确切含义是什么?这两个证明中是否有一个共同的属性/引理不能被“分解”出来?

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