ความซับซ้อนที่ราบรื่นของการไม่ถาวรเชิงลบ

มีการทำงานที่ยอดเยี่ยมในการดำเนินการอย่างถาวรในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาฉันสงสัยมานานแล้วเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของอัลกอริธึม Smooth P สำหรับการฝึกแบบถาวรของ Nonnegative แน่นอนว่ามีอัลกอริทึม JSV ที่มีชื่อเสียง แต่นี่เป็น fpras เมื่อคิดถึงงานอื่น ๆ ใน Smoothed Complexity คำใบ้ที่แข็งแกร่งของ Smoothed P คือการมีอัลกอริทึม fpras / Psuedopolynomial

มีสิ่งกีดขวางใด ๆ ต่อการเป็นแบบ Nonnegative Permanent ใน Smoothed P หรือไม่?

ขอบคุณล่วงหน้า

เศลา

ลิปตัน (ทิศทางใหม่ในการทดสอบปี 1991) แสดงให้เห็นว่าถ้าถาวรง่ายสำหรับเมทริกซ์ส่วนใหญ่มันจะง่ายสำหรับเมทริกซ์ทั้งหมด ฉันไม่ทราบรุ่นออนไลน์ แต่คุณสามารถค้นหาผลลัพธ์ได้ในเอกสารประกอบการบรรยายมากมายเช่นที่นี่: http://www.cse.cuhk.edu.hk/~andrejb/courses/f07-80240233/notes/lec16.pdf มีการปรับปรุงโดย Gemmel และซูดาน (IPL 43 (4): 169-174. 1992) ดังนั้นค่าเฉลี่ยถาวรสำหรับการกระจายแบบคงที่นั้นทำได้ยาก สำหรับอัลกอริธึมเวลาพหุนามที่ราบรื่นคุณต้องเลือกการกระจายแบบนี้เพื่อหลีกเลี่ยงความกระด้างของค่าเฉลี่ยกรณีนี้