Questions tagged «reference-request»

当作者需要了解与该问题相关的工作时，将使用参考请求。

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复杂度等级NEXP
我有一个NEXP NP中的问题，也可以通过使用指数时间和一个交替（从存在状态开始）的交替TM来解决。NPNP^{\text{NP}} 关于NEXP NP有什么已知的吗？它等于NEXP或其他同类产品吗？除了通用的问题以外，是否还有其他完整的问题（考虑到NEXP NP机器和一个词，它可以接受吗？）。NPNP^{\text{NP}}NPNP^{\text{NP}}
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给定基数的最小权重子森林
这个问题是由关于stackoverflow的问题引起的。 假设您在节点（标记为）上得到了根树（即，有一个根并且节点具有子节点等）。TTTnnn1,2,…,n1,2,…,n1, 2, \dots, n 每个顶点都有一个关联的非负整数权重：。iiiwiwiw_i 此外，还给您一个整数，使得。kkk1≤k≤n1≤k≤n1 \le k \le n 一组节点的权重是节点的权重之和：。W(S)W(S)W(S)S⊆{1,2,…,n}S⊆{1,2,…,n}S \subseteq \{1,2,\dots, n\}∑s∈Sws∑s∈Sws\sum_{s \in S} w_s 给定输入，和，TTTwiwiw_ikkk 的任务是找到一个最小重量子森林*，中，使得 具有完全相同节点（即）。SSSTTTSSSkkk|S|=>k|S|=>k|S| = > k 换句话说，对于任何subforest的，使得，我们必须有。S′S′S'TTT|S′|=k|S′|=k|S'| = kW(S)≤W(S′)W(S)≤W(S′)W(S) \leq W(S') 如果每个节点的子节点数是有界的（例如，二叉树），则存在使用动态规划的多项式时间算法。 我觉得这对一般树木来说是NP-Hard，但我还找不到任何参考/证明。我什至看过这里，但找不到可能有帮助的东西。我觉得即使您限制，这仍将是NP-Hard （这可能更容易证明）。wi∈{0,1}wi∈{0,1}w_i \in \{0,1\} 看来这应该是一个经过充分研究的问题。 有谁知道这是否是NP-Hard问题/是否存在已知的P时间算法？ *的子森林是树的节点的子集，因此，如果，则所有子代也都在。（即，它是的根子树的不交集并集）。TTTSSSTTTx∈Sx∈Sx \in SxxxSSSTTT PS：如果事实证明我错过了明显的事情，而这个问题确实是题外话，请原谅我。
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非确定性多方通信的下限
这是我先前关于部分布尔函数的通信下限问题的延续。 有人可以为非确定性多方通信的下限提供任何参考吗？我一直在调查该领域的论文，但是每个人似乎都表现出以下类型的分离：随机协议的下限和非确定性协议的（较小）上限。例如，参见David，Pitassi和Viola 2009，Gavinsky和Sherstov 2010，Beame，David，Pitassi和Woelfel 2010。 具体来说，我想知道是否存在一种规范（例如，方为），该规范在前额或现有数量模型中下限了不确定的多方通信。γķγķ\gamma_kķķk
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任意分布的不可知论学习
令为位串/标签对，令为布尔值函数的集合。对于每个函数，令： 并令： OPT（C，D）= \ min_ {f \ in C} \ err（f，D） 假设算法A在任何分布上都不可知地学习C，如果对于任何D，它可以2/3的概率找到函数f，从而err（f，D）\ leq OPT（C，D）+ \ epsilon，给定时间和D中的一些样本DDD{0,1}d×{0,1}{0,1}d×{0,1}\{0,1\}^d\times \{0,1\}CCCf:{0,1}d→{0,1}f:{0,1}d→{0,1}f:\{0,1\}^d\rightarrow\{0,1\}f∈Cf∈Cf \in Cerr(f,D)=Pr(x,y)∼D[f(x)≠y]err(f,D)=Pr(x,y)∼D[f(x)≠y]err(f,D) = \Pr_{(x,y) \sim D}[f(x) \neq y]OPT(C,D)=minf∈C err(f,D)OPT(C,D)=minf∈C err(f,D)OPT(C,D) = \min_{f \in C}\ err(f,D)AAACCCDDD2/32/32/3ffferr(f,D)≤OPT(C,D)+ϵerr(f,D)≤OPT(C,D)+ϵerr(f,D) \leq OPT(C,D) + \epsilonDDD它由ddd和1 / \ epsilon中的多项式界定1/ϵ1/ϵ1/\epsilon。 问题：在任意分布上，哪些类函数CCC可以从不可知论上学习？ 没有上课太简单了！我知道连单调连词在任意分布上都不是不可知论的，所以我只是在寻找功能的非平凡类。
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人们会看布尔电路中的回路嵌套吗？
在EE本科生期间，我参加了一些讲座，就布尔电路有多少个嵌套循环的角度很好地描述了布尔电路。在复杂性方面，布尔电路通常被认为是dags，但在实际硬件周期中却很常见。现在，对关于什么是循环以及什么构成嵌套循环的一些技术进行模运算，声称基本上是为了在硬件中实现自动机需要两个嵌套循环，而为了实现处理器则需要三个嵌套循环。（我可能会与这些计数一一对应。） 两件事困扰着我： 没有什么比正式的证明更合适了。 我没有在其他地方看到这个。 有人调查过这种精确的陈述吗？ 在搜寻教授的名字时，我发现了一本关于这种分类法的小网页和一本书（第4章）。 背景知识：如果您想知道为什么循环在实际的硬件中根本没有用，这里是一个简单的示例。循环连接两个逆变器。（逆变器是计算布尔函数NOT的门。）该电路具有两个稳定的平衡点（和一个不稳定的平衡点）。在没有任何外部干预的情况下，电路将仅停留在两种状态之一。但是，可以通过施加外部信号将电路强制为一种特定状态。情况可以这样看：当循环连接到外部信号“我们读取输入”时，否则我们仅“记住我们看到的最后一个值”。因此，一个循环可以帮助我们记住东西。
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最大无H集的计算
在图中，独立集是不包含边作为诱导子图的顶点子集。在图中找到最大的独立集的问题是一个基本的算法问题，在这个问题上很难解决。让我们考虑一个更一般的问题，即在图中找到最大的无H集（的大小），其中无H意味着它不会诱导包含固定图H副本的子图作为诱导子图。 对于固定图H，给定输入图G，确定G中最大的无H集的大小是否难于NP？ 有没有一种明智的方法来构造图H（或H的类）的“表”，以便用上述问题的正确“是”或“否”的答案来填写条目？（让我们假设“ no” = P，甚至假设“ no”条目都意味着存在一个用于生成最大无H集的多时算法。） 否则，是否有非平凡的H类答案为是？...不？ 我在四处搜寻，研究了两个关于广义/无H色数的问题- 在这里和这里 -当我想到独立数H无类似物的（表面上更简单）“对偶”问题可能也是开放的。我知道有关随机图相关问题的经典论文，请参见。例如Erdos，Suen和Winkler（1995）或Bollobas和Thomason（2000），它们的研究仍很活跃。因此，也许已经有一些工作我还没有看到，但仍未解决这个更基本的问题，并且没有进行粗略的Internet搜索（因此没有参考请求标记）。
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不
表示由 在最小的程度出来ģ，并且通过δ - （ģ ）的最小入度。δ+（G ）δ+(G)\delta^+(G)GGGδ-（G ）δ−(G)\delta^-(G) 在一个相关的问题，我所提到的Ghouila-霍利延伸狄拉克的哈密顿周期定理，这表明，如果则G为哈密顿量。δ+（G ），δ-（ģ ）≥ Ñ2δ+(G),δ−(G)≥n2\delta^+(G),\delta^-(G) \geq \frac{n}{2} 赛义德（Saeed）在他的评论中评论了一个似乎更强大的扩展，只不过它要求图形必须紧密相连。 刚发布约30年后，强连通性被证明对Ghouila-Houri定理是多余的，我想知道Saeed提出的扩展是否也是如此。 所以问题是： 谁证明（任何人都可以找到参考），该意味着ģ是哈密顿，鉴于ģ强烈连接？δ+（G ）+ δ-（ģ ）≥ Ñδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq nGGGGGG 是强大的连接冗余这里为好，即不暗示强的连接？δ+（G ）+ δ-（ģ ）≥ Ñδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq n （请注意，虽然显然必须将图牢固地联系起来才能使其成为哈密顿量，但我要问的是度数条件是否暗含了此条件）。
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查找图的对偶
根据Gross和Tucker的《拓扑图论》一书，给定一个图在表面上的细胞嵌入（通过“表面”，我的意思是一个带有手柄的球体，而在以下指的是正好为的球体。可以通过将嵌入原始图的面视为顶点并为两个面之间添加一条边来定义对偶多重图，以使对应图面在原始图中具有相同的每一侧。n≥0n≥0n\geq 0SnSnS_nnnn 这是我的问题。给定一个图，我需要找到另一个图这样就存在一个表面并且在上存在的蜂窝嵌入，使得是嵌入的对偶。我知道有很多可能的图形；我只需要为每个图找到一个。GGGG′G′G'SSSGGGSSSG′G′G'GGGG′G′G'GGG 我有几个问题。我的当前策略是（1）确定属的，（2）发现的一个嵌入上，和（3）找到的双重该嵌入的。所有这些步骤都具有已知算法（尽管（1）是NP-Hard）。我想知道是否有找到绕过属类计算的的方法，因为这是该方法的瓶颈，这是我的第一个问题。我的第二个问题是：如果我知道是规则的，那可以简化类的计算吗？我的第三个问题是要求提供任何可以帮助我解决此问题的参考资料。nnnGGGGGGSnSnS_nG′G′G'GGG
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恢复数字化线的斜率
是否有任何工作可通过数字化恢复线段的斜率？当然，不能做到如此精确。人们想要的是一种从数字化线中得出可能的斜率间隔的方法。 （我使用的数字化线的概念是罗森菲尔德的：对对的集合，其中i覆盖整数（或连续整数的块），而nint（x）表示整数最接近x（如果x = k + 1/2，则取nint（x）= k）。(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))iiinint(x)nint(x)nint(x)xxxx=k+1/2x=k+1/2x=k+1/2nint(x)=knint(x)=knint(x)=k 我自己完成了一些工作（请参阅http://jamespropp.org/SeeSlope.nb），但是我没有计算几何方面的正式背景，因此我怀疑自己可能是在重新发明轮子，因为问题似乎是这样的一个基本的。 实际上，我知道在文献中有估计斜率的线性回归方法，但是我无法在任何地方找到我的结果。（此结果说，如果一个人选择和随机地均匀地，则斜率之间的差行的和斜率回归线近似的个点（）具有标准偏差。）O(1/n1.5)O(1/n1.5)O(1/n^{1.5})aaabbb[0,1][0,1][0,1]aaay=ax+by=ax+by=ax+ba¯¯¯a¯\overline{a}nnn(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))(i,nint(ai+b))1≤i≤n1≤i≤n1 \leq i \leq nO(1/n1.5)O(1/n1.5)O(1/n^{1.5}) 任何有关相关文献的线索或指针将不胜感激。 吉姆·普普（Jim Propp）（JamesPropp@ignorethis.gmail.com）
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严格积极性背后的直觉？
我想知道是否有人可以给我直觉，为什么归纳数据类型严格的正定性可以保证强大的规范化。 明确地说，我看到负出现是如何导致分歧的，即通过定义： data X where Intro : (X->X) -> X 我们可以编写一个发散函数。 但我想知道，怎样才能证明严格正归纳类型不容许分歧？也就是说，是否有某种归纳措施可以让我们构造强规范化的证明（使用逻辑关系或类似关系）？此类证据在哪里会针对负面事件进行分解？有没有很好的参考文献显示出归纳类型语言的强大归一化？
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证明依赖类型检查是可判定的证明技术
我处于一种情况下，我需要证明对于我正在研究的依赖类型演算，类型检查是可以决定的。到目前为止，我已经能够证明该系统正在高度规范化，因此定义相等性是可判定的。 在我阅读的许多参考文献中，类型检查的可判定性被列为强规范化的必然结果，我相信在这种情况下会如此，但是我想知道如何才能真正显示出这一点。 特别是，我坚持以下几点： 仅仅因为类型良好的术语会高度归一化，并不意味着该算法不会在非类型良好的输入上永远循环 由于逻辑关系通常用于显示强规范化，因此在进行类型检查术语时，没有方便的递减度量。因此，即使我的类型规则是针对语法的，也无法保证应用规则最终会终止。 我想知道，有没有人能很好地证明依赖类型语言的类型检查可判定性证明？如果是小的核心演算，那很好。任何讨论证明可判定性的证明技术的东西都将是很棒的。
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高阶程序的程序反转算法
程序反转一词 具有多种含义，但可能始于麦卡锡（J. McCarthy）1956年的著作《图灵机在AI中定义的功能反转》。到目前为止，已经发现了程序反转和其他领域之间的许多联系，例如可逆编程（物理和逻辑），部分评估，验证，双向编程，逻辑编程和机器学习。 什么是程序反转？在第一个近似中，它是这样的：给定程序接受类型参数 并返回类型结果，产生一个程序，它“某种程度上”是的逆。我故意在这里含糊不清，因为可以用多种方式（和已经）阐明这个概念：例如，必须是内射的？是否应 返回所有或部分，使得？P：A → BP：一个→乙P : A \rightarrow BB P − 1 P P P − 1（b ）a P （a ）= b一个一个A乙乙BP− 1P-1个P^{-1}PPPPPPP− 1（b ）P-1个（b）P^{-1}(b)一个一个aP（a ）= bP（一个）=bP(a) = b 有一些通用的方法可以使程序求逆，例如使用麦卡锡已经指出的对角化或使用部分评估，但它们往往效率不高。同样，我熟悉的大多数程序反转工作似乎都无法处理完整的高阶编程语言（即 -calculi）。λλ\lambda 参考要求。用于 -calculi的程序求逆的显式算法的最新技术是什么（不限制高阶）？λλ\lambda
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