การแยกระดับความซับซ้อนโดยไม่มีทฤษฎีบทลำดับชั้น


16

ทฤษฎีบทลำดับชั้นเป็นเครื่องมือพื้นฐาน มีการรวบรวมจำนวนที่ดีไว้ในคำถามก่อนหน้านี้ (ดูหัวข้อลำดับชั้นและ / หรือทฤษฎีลำดับชั้นที่คุณทราบ? ) การแยกชั้นความซับซ้อนบางอย่างติดตามโดยตรงจากทฤษฎีบทลำดับชั้น ตัวอย่างเช่นการแยกที่รู้จักกันดี: LPSPACE , PEXP , NPNEXP , PSPACEEXPSPACE.

อย่างไรก็ตามไม่ใช่ทุกการแยกตามทฤษฎีบทลำดับชั้น ตัวอย่างที่ง่ายมากคือNPE E แม้ว่าเราไม่ทราบว่ามีส่วนใดของพวกมันอยู่หรือไม่ แต่ยังคงแตกต่างกันเนื่องจากNPถูกปิดด้วยความเคารพต่อการแปลงพหุนามในขณะที่Eไม่ใช่

ข้อใดคือการแยกชั้นความซับซ้อนที่ลึกซึ้งไม่มีเงื่อนไขและไม่เกี่ยวข้องสำหรับชั้นเรียนที่เหมือนกันซึ่งไม่ได้ติดตามโดยตรงจากทฤษฎีลำดับชั้นบางส่วน


2
ฉันคิดว่ามันผิดปกติเล็กน้อยที่จะเรียกว่าการแยกความไม่เท่าเทียมของพวกเขานั้นมีเหตุผลเล็กน้อยและไม่ได้บอกอะไรเราที่น่าสนใจ AFAIK การแยกชั้นความซับซ้อนที่น่าสนใจทั้งหมดสำหรับคลาสที่มีความซับซ้อนขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับทฤษฎีบทลำดับชั้น NPE
Kaveh

จริงอยู่ที่มันผิดปกติที่จะเรียกว่าการแยกเนื่องจากมีเหตุผลเล็กน้อย ฉันนำมันขึ้นมาเพื่อแสดงตัวอย่างง่ายๆที่ไม่จำเป็นต้องใช้ทฤษฎีบทลำดับชั้น NPE
Andras Farago

3
เอ่อหลักฐานการ NP! = E ไม่ขึ้นอยู่กับทฤษฎีบทลำดับชั้น! วิธีการทำงานคือให้คุณสมมติ NP = E ก่อนจากนั้นใช้คุณสมบัติการปิดของ NP เพื่ออนุมานว่า E = EXP ซึ่งเป็นการละเมิดทฤษฎีบทเวลาของลำดับชั้น
Scott Aaronson

ขอบคุณสก็อตต์คุณพูดถูก ไม่ใช่ตัวอย่างที่ถูกต้อง ฉันโพสต์หนึ่งที่ดีกว่าในคำตอบ NPE
Andras Farago

ดังนั้นแม้ความไม่เท่าเทียมกันเช่นพึ่งพา diagonalization: แต่E E X P ดีและไม่สำคัญเลย ENPAC0NPAC0EEXPEEXP
Kaveh

คำตอบ:


13

ฉันชอบที่จะแสดงผิด แต่ฉันไม่คิดว่าในปัจจุบันมีขอบเขตที่ต่ำกว่าเครื่องแบบที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับทฤษฎีลำดับชั้นอย่างใดอย่างหนึ่ง ความเข้าใจในปัจจุบันของเราเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากความสม่ำเสมอนั้นค่อนข้าง จำกัด ในแง่นั้น

ในอีกทางหนึ่งมีขอบเขตล่างเหมือนกันหลายอย่างที่ไม่ได้ทำตามโดยตรงจากทฤษฎีบทลำดับชั้น แต่ใช้ทฤษฎีบทลำดับชั้นร่วมกับเทคนิคเทคนิคและผลลัพธ์ที่ชาญฉลาดเช่น:

  • [Hopcroft-Paul-องอาจ] พวกเขาพิสูจน์ให้เห็นว่า D T ฉันM E ( n ) D S P C E ( n / log n ) (ส่วนที่ไม่ใช่ diagonalization การพิสูจน์ของพวกเขา) และจากนั้นใช้ความจริงที่ว่า C S L = N S P C E ( n )CSLDTIME(n)DTIME(n)DSPACE(n/logn)CSL=NSPACE(n)ร่วมกับลำดับชั้นของพื้นที่ ผล + ลำดับชั้นพื้นที่ของพวกเขายังแสดงถึง )DSPACE(n)DTIME(n)
  • การแลกเปลี่ยนเวลาเพื่อความพึงพอใจ (ดูเช่นการแนะนำของBuss-Williamsและการอ้างอิงในนั้น)
  • [Paul-Pippinger-Szemeredi-Trotter] ใช้การจำลองแบบไม่ขึ้นอยู่กับเครื่องไทม์มิ่งเชิงเส้นแบบกำหนดเวลาใด ๆ โดยเครื่องสี่ทางที่เร็วขึ้นรวมกับลำดับชั้นเวลาที่กำหนดไว้DTIME(n)NTIME(n)
  • สร้างขอบเขตที่ต่ำกว่าในค่าคงที่ [ Allender , Allender-Gore , Koiran-Perifel ]
  • [วิลเลียมส์] (แม้ว่าในทางเทคนิคนี่จะเป็นรูปแบบที่ไม่ จำกัด ด้านล่างมันใช้ความคิดที่ฉลาดร่วมกับกลุ่มลำดับเวลา nondeterministic)NEXPACC0

4

การแยกโดยSmolensky เป็นสิ่งที่คุณมองหาใช่ไหมAC0TC0


1
ขอบคุณที่เป็นผลดี แต่ฉันกำลังมองหาการแยกของชั้นเรียนไม่ได้เรียนวงจร uniform
Andras Farago

2
@AndresFarago: ชุด AC ^ 0 นั้นรวมอยู่ในชุด TC ^ 0 ด้วย
Emil Jeřábekสนับสนุนโมนิกา

2
@ EmilJeřábek: มีหลักฐานว่าเครื่องแบบอยู่ในชุดT C 0ที่ไม่ได้พิสูจน์แล้วว่ามีคำสั่งแบบ nonuniform หรือไม่? (ถ้าไม่เช่นนั้นก็จะดูเหมือนตัวอย่างของคุณตกอยู่ภายใต้หลักการทั่วไปที่ไม่สม่ำเสมอขอบเขตที่ต่ำกว่าแข็งแรงกว่าขอบเขตที่ต่ำกว่าเหมือนกันและผมคิดว่า OQ ได้พยายามที่จะหลีกเลี่ยงการตอบเช่น ... )AC0TC0
โจชัว Grochow

2
ฉันคิดว่า nonuniformity ในการพิสูจน์เป็นเรื่องรองจากข้อเท็จจริงที่ว่ามันเป็นคลาสที่ค่อนข้างเล็กซึ่งเรามีความเข้าใจเกี่ยวกับ combinatorial / พีชคณิตที่ดี คือเราเข้าใจดีพอที่จะสร้างวัตถุที่ไม่ได้อยู่ในนั้นโดยตรง ในกรณีที่คลาสที่ใหญ่กว่านั้นไม่มีความเข้าใจเช่นนั้นดังนั้นวิธีเดียวที่เรารู้คือทำทแยงมุมกับคลาสทั้งหมดเพื่อสร้างวัตถุดังกล่าว
Kaveh

2

อีกตัวอย่างที่ไม่น่าสนใจมาจากพื้นที่ของความซับซ้อนของกรณีโดยเฉลี่ย Rainer Schuler พิสูจน์คุณสมบัติที่น่าสนใจของชั้นเรียนที่เขาเรียกว่า , ดู [1]PPcomp

เป็นชั้นของภาษาที่ได้รับการยอมรับในเวลาพหุนามใน μ -average สำหรับทุกคำนวณเวลาพหุนาม (P-คำนวณ) กระจายμ ธรรมชาติ P P P - C o พีระงับเนื่องจากการดำรงอยู่ของอัลกอริทึม polytime กำหนดก็หมายความว่ามันยังคงมีประสิทธิภาพในเฉลี่ยไม่ว่าสิ่งที่กระจายเข้าเป็น อย่างไรก็ตามเงื่อนไขของการทำงานในเวลาพหุนามเฉลี่ยสำหรับการแจกแจงอินพุต P-computedทุกครั้งปรากฏว่าแข็งแรงพอที่จะสงสัยว่า P P -PPcompμμPPPcompPPcomp=P

LPPcompE

EPPPcomp()
PPcompPEP, which follows from the Time Hierarchy Theorem, the novel part (*) builds on different tools: beyond diagonalization, it employs resource bounded measure and Kolmogorov complexity.

Reference:

[1] R. Schuler, "Truth-table closure and Turing closure of average polynomial time have different measures in EXP," CCC 1996, pdf

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.