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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均质字符串的复杂性
动机：在开发用于数据版本控制的工具时，我们最终提出了“区分”两组整数的算法，方法是提出一系列将一组整数转换为另一组的转换。我们能够将这个问题简化为以下非常自然的问题，该问题似乎具有编辑距离，通过交换分组和最小公共字符串分区的连接。 问题：我们给了一个字符串，即一个字母序列，我们的目标是以最小的成本将其 均匀化。也就是说，我们需要重新排列序列，以使所有相似的字母彼此相邻。 唯一允许的操作是拾取一个相似的字母子序列，然后将该子序列移动到任何位置，这将花费我1个单位。 表征此问题的复杂性的任何帮助将不胜感激！ 范例： aabcdab：输入 bcd aa ab：将第一个aa移到“ d”之后的位置之后 b bcdaaa：将结尾的b移动到第一个位置后 由于生成的字符串是同质的，因此成本为2。 请注意，我们对输出没有任何限制：只要它是同质的，我们就不需要确保任何特定的顺序。
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XP的“统一多项式”子类的名称？
假设是关于某个字母的参数化语言。的切片为，中具有参数的实例集。复杂性类包含参数化语言使得每个，可能具有不同的算法和开往每个多项式运行时间。每种固定参数易处理语言都用，并且有些语言用Σ ķ 大号大号ķ = 大号∩ { （X ，ķ ）| X ∈ Σ * } 大号ķ X P大号大号ķ ∈ P ķ ķ X P X PLLLΣΣ\Sigmaķkk大号LL大号ķ= 大号∩ { （X ，ķ ）| X ＆Element; ＆Sigma;∗}Lk=L∩{(x,k)∣x∈Σ∗}L_k = L \cap \{(x,k) \mid x \in \Sigma^{*}\}大号LLķkkX PXP\mathsf{XP}大号LL大号ķ∈ PLk∈PL_k \in PķkkķkkX PXP\mathsf{XP}X PXP\mathsf{XP}不在；这是Downey＆Fellows 2013教科书中的提案27.1.1。˚F P ŤFPT\mathsf{FPT} …
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有限域上线性动力系统可达性的复杂性
设为有限域上的矩阵，并且，为空间向量。我对确定是否存在从而使的计算复杂性感兴趣，即在有限域上的线性动力系统的可达性问题中。AAAF2={0,1}F2={0,1}\mathbb{F}_2 = \{0,1\}xxxyyyFn2F2n\mathbb{F}_2^nt∈Nt∈Nt \in \mathbb{N}Atx=yAtx=yA^t x = y 问题显然在（猜测并通过重复平方来计算多项式时间内的）。我和我的同事们也能够证明 -相关问题的完全性，即确定是否存在使得，其中是分量不等式。NPNP\mathbf{NP}0≤t&lt;2n0≤t&lt;2n0 \le t < 2^nAtAtA^tNPNP\mathbf{NP}t∈Nt∈Nt \in \mathbb{N}Atx≥yAtx≥yA^t x \ge y≥≥\ge 这个问题似乎很自然，但是我在文献中找不到它的计算复杂性的参考，可能是因为我不知道确切的术语。您是否知道等式问题是 -complete还是实际上在？NPNP\mathbf{NP}PP\mathbf{P}
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概率自动机简介
我在哪里可以找到介绍概率自动机和他们认识到什么（某些职能从文字到）？对于概率确定性自动机（DFA）所识别的“规则语言”，是否存在概率自动机可识别的此类功能的标准术语？[0,1][0，1个][0,1] 我正在寻找一种方法，类似于研究DFA和常规语言的基本问题，例如表达性，闭包性和可判定性。 这个和这个似乎并不是我想要的。
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是否可以确定换能器的输出长度是否受输入长度的限制？
这里考虑的换能器是那些维基百科上称为有限状态换能器的换能器。换能器的行为，即它计算的关系，记为：单词是 iff的输出。TTT[T][T][T]yyyxxxx[T]yx[T]yx[T]y 问题：以下问题是否可判定： 给定：换能器和常规语言 决定：是否认为，是一个单词，表示？TTTLLL∀x∈L∀x∈L\forall x \in L∀y∀y\forall yx[T]yx[T]yx[T]y|y|≤|x||y|≤|x||y| \leq |x| 我正在寻找非平凡的分析/可解决的子案例，减少已知问题和/或相关参考。（现在甚至不能确定它总体上是可判定的……？） 动机：这个问题是由对数论问题的自动定理证明 /分析和询问（通常是对Collat​​z猜想的研究）引起的。
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使用最少加法的矩阵矢量乘法算法
考虑以下问题： 给定一个矩阵 ，我们要优化计算乘法算法加法的次数v ↦ 中号v。MMMv↦Mvv↦中号vv \mapsto Mv 我发现此问题很有趣，因为它与矩阵乘法的复杂性有关（此问题是矩阵乘法的受限版本）。 对这个问题有什么了解？ 是否有任何有趣的结果将此问题与矩阵乘法问题的复杂性联系起来？ 该问题的答案似乎涉及找到仅具有加法门的电路。如果我们允许减法门怎么办？ 我正在寻找这个问题和其他问题之间的减少。 动机 0-1矩阵向量乘法的自动优化 细粒度复杂性理论中这些假设之间有什么关系？
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对于（0 = 1）表示false的事实的引用需要MLTT中的Universe
众所周知，从马丁·洛夫类型理论的不等式（例如）得出矛盾需要一个宇宙。（0 = 1 ）→ ⊥(0=1)→⊥(0=1) \to \bot 证明也非常简单-在没有Universe的情况下，我们可以擦除任何依赖类型的依赖关系，以得到简单类型的形状，因此证明意味着我们可以证明以获取任意原子，这当然是不可能的。（0 = 1 ）→ ⊥(0=1)→⊥(0=1) \to \botp → ⊥p→⊥p \to \botppp 但是，我找不到谁首先证明了这一点！有人参考吗？
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图论对证明复杂性理论的限制
证明复杂度是计算复杂度理论的最基本领域。该领域的最终目的是证明，即，任何证明者都不能给出给定输入公式不满足要求的证明。 ñP≠ c o NPñP≠CØñPNP\neq coNP 图是证明的形式模型之一。我的问题是对该模型的进一步限制。 证明表示为DAG。扇入为0的节点具有公理标签。扇出为0的唯一节点对应于“ false”。对于给定的推导输入规则，同时具有入度和出度的每个节点都具有表示命题的标签。 我的问题是： 如果证明DAG的类别受到限制，是否有证明系统和相关研究？欢迎提供论文，调查和讲义。 先前研究过的证明系统（例如Nullstellensatz，Resolution，LS，AC0 Frege，RES（k），多项式微积分和切面）是否具有某些图形理论特征？
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仅当P！= NP时P中的问题
仅在P！= NP时，才有在多项式时间内可解决的问题，否则在（例如）时间内可解决的问题吗？O （2ñ）Ø（2ñ）O(2^n) 一个简单的例子是：如果P！= NP，计算一个随机n位数字的素数测试，否则，在nxn棋盘的广义象棋的两边各有2n个棋子的情况下，评估一个随机的最坏情况位置。不过，这似乎有点骇人听闻。还有更自然的例子吗？
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向量的点积方差的单位向量的所有分布的最小值是多少？
nñnx1,…,xnX1个，…，Xñx_1,\ldots, x_nkķkn&gt;kñ&gt;ķn > kmaxi≠jVar(xTixj)最大值一世≠ĴV一个[R（X一世ŤXĴ）\max_{i\neq j} \mathrm{Var}(x_i^T x_j)E[xTixj]=0Ë[X一世ŤXĴ]=0\mathbb{E}[x_i^Tx_j]=0 我尝试了一些分布，几乎所有分布都具有1 / k的方差1/k1个/ķ1/k。例如，分别从\ left \ {-1 / \ sqrt {k}，1 / \ sqrt {k} \ right \}中独立且统一地选择每个x_i的每个坐标的分布以及每个x_i的分布是在k维单位球面上具有1 / k方差的独立均匀向量。xiX一世x_i{−1/k−−√,1/k−−√}{-1个/ķ，1个/ķ}\left\{-1/\sqrt{k}, 1/\sqrt{k}\right\}xiX一世x_ikķk1/k1个/ķ1/k 是1/k1个/ķ1/k所有发行中的最小方差？
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为什么线性化是安全属性，为什么安全属性是封闭集？
在南希·林奇（Nancy Lynch）的《分布式算法》（Distributed Algorithms）一书的第13章“原子对象”中，线性化（也称为原子性）被证明是安全性。也就是说，其相应的跟踪属性是非空的，前缀关闭的和限制关闭的，如第8.5.3节中所定义。非正式地，安全特性通常被解释为说某些特定的“坏”事情永远不会发生。 基于此，我的第一个问题如下： 线性化作为安全属性有哪些优势？文献中是否有基于此事实的结果？ 在研究安全性和活动性的分类时，众所周知，安全性可以被描述为适当拓扑中的封闭集。在Amir Pnueli等人在1993年发表的论文《安全-进展分类》中。，采用度量拓扑。更具体地说，属性是字母一组（有限或无限）单词。属性由所有无限字，使得所有的前缀属于。例如，如果，则ΦΦ\Phi甲（Φ ）σΣΣ\SigmaA(Φ)A(Φ)A(\Phi)σσ\sigmaΦ Φ = 一个+ b *阿（Φ ）= 一σσ\sigmaΦΦ\PhiΦ=a+b∗Φ=a+b∗\Phi = a^{+}b^{\ast}A(Φ)=aω+a+bωA(Φ)=aω+a+bωA(\Phi) = a^{\omega} + a^{+}b^{\omega}。如果的某些最终特性则将最终特性定义为安全特性。度量无限字之间和被定义为0，如果它们是相同的，并且否则，在那里是他们同意的最长公共前缀的长度。使用此度量，可以将安全特性表征为拓扑上的封闭集。ΠΠ\PiΦ d （σ ，σ '）σ σ ' d （σ ，σ '）= 2 - Ĵ ĴΠ=A(Φ)Π=A(Φ)\Pi = A(\Phi)ΦΦ\Phid(σ,σ′)d(σ,σ′)d(\sigma, \sigma')σσ\sigmaσ′σ′\sigma'd(σ,σ′)=2−jd(σ,σ′)=2−jd(\sigma, \sigma') = 2^{-j}jjj 这是我的第二个问题： 如何在拓扑上将线性化描述为封闭集？特别是，基础集是什么，拓扑是什么？
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