วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี

คำถาม & คำตอบสำหรับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีและนักวิจัยในสาขาที่เกี่ยวข้อง

1
ความซับซ้อนของการสื่อสารเพื่อการตัดสินใจเชื่อมโยง
Let { 0 , . . , n - 1 } และ∘ : S × S → S ฉันต้องการคำนวณความซับซ้อนของการสื่อสารในการตัดสินใจว่าassociเชื่อมโยงหรือไม่S=S=S=0,...,n−10,...,n−10,...,n-1∘:S×S→S∘:S×S→S\circ : S \times S \rightarrow S∘∘\circ รูปแบบดังต่อไปนี้ จะได้รับเป็นเมทริกซ์M Alice (resp. Bob) ได้รับครึ่งหนึ่งของเมทริกซ์โดยการสุ่ม (เหมือนกับ Bob) ฉันต้องการที่จะคำนวณจำนวนกรณีที่เลวร้ายที่สุดของรายการที่อลิซจะต้องส่งให้กับบ๊อบเพื่อให้บ๊อบสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการเชื่อมโยงกันของ∘∘∘\circMMM∘∘\circ ในความเป็นจริงมันเป็นเรื่องง่ายที่จะลดปัญหาของการตัดสินใจความเท่าเทียมกันของสองสายบิตของขนาดที่การแก้ไขปัญหาของการตัดสินใจการเชื่อมโยงกันของ∘กว่าS ซึ่งหมายความว่าความซับซ้อนของการสื่อสารเชื่อมโยงกันเป็นที่สิ้นสุดจะลดลงด้วยΩ ( n ) อย่างไรก็ตามฉันสงสัยว่า LB นี้ไม่แน่น ถูกกำหนดไว้ในการป้อนข้อมูลของขนาดn 2ผมจะได้ต้องการที่จะหาความซับซ้อนของการสื่อสารΩ ( n 2 )Ω(n)Ω(n)\Omega(n)∘∘\circSSSΩ(n)Ω(n)\Omega(n)n2n2n^{2}Ω(n2)Ω(n2)\Omega(n^{2}) มีผลลัพธ์ที่ทราบเกี่ยวกับปัญหานี้หรือไม่? คำตอบคือด้วยเหตุผลที่ชัดเจนที่ฉันไม่เห็นหรือไม่?n2n2n^{2}

3
มีข้อ จำกัด ตามธรรมชาติของตรรกะ VO ซึ่งจับ P หรือ NP หรือไม่?
กระดาษ Lauri Hella และJoséMaría Turull-Torres คำนวณการสืบค้นด้วย logics ที่มีลำดับสูงกว่า , TCS 355 197-214, 2006. Doi: 10.1016 / j.tcs.2006.01.009 เสนอตรรกะ VO, ตรรกะลำดับตัวแปร สิ่งนี้อนุญาตให้มีปริมาณมากกว่าคำสั่งซื้อมากกว่าตัวแปร VO มีประสิทธิภาพมากและสามารถแสดงข้อความค้นหาที่ไม่สามารถคำนวณได้ (ดังที่อาร์เธอร์ Milchior ชี้ไว้ด้านล่างจริง ๆ แล้วรวบรวมลำดับการวิเคราะห์ทั้งหมด) ผู้แต่งแสดงให้เห็นว่าส่วนของ VO ที่ได้รับจากการอนุญาตให้มีปริมาณสากลที่ จำกัด ขอบเขตเหนือตัวแปรลำดับเท่านั้น VO ช่วยให้ตัวแปรคำสั่งอยู่ในช่วงจำนวนธรรมชาติดังนั้นการ จำกัด ขอบเขตของคำสั่งจึงเป็นเงื่อนไขตามธรรมชาติที่ชัดเจน มีส่วน (ดี) ของ VO ที่จับ P หรือ NP หรือไม่ ในฐานะที่เป็นการเปรียบเทียบตรรกะในลำดับแรกคลาสสิกที่อนุญาตให้มีการหาปริมาณมากกว่าชุดของวัตถุให้ตรรกะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเรียกว่าตรรกะลำดับที่สองหรือดังนั้น ดังนั้นรวบรวมลำดับชั้นของพหุนามทั้งหมด ; สิ่งนี้มักเขียนเป็น …

1
การสั่งทอพอโลยีเชิงบวกใช้เวลา 2
นี่คือการติดตามคำถามล่าสุดของ David Eppsteinและได้รับแรงบันดาลใจจากปัญหาเดียวกัน สมมติว่าฉันมี dag ที่มีน้ำหนักจริงจำนวนมากที่จุดยอด ในขั้นต้นจุดยอดทั้งหมดจะไม่มีการทำเครื่องหมาย ฉันสามารถเปลี่ยนชุดจุดยอดที่ถูกทำเครื่องหมายด้วย (1) ทำเครื่องหมายจุดสุดยอดโดยไม่มีผู้ทำเครื่องหมายก่อนหน้าหรือ (2) ยกเลิกการทำเครื่องหมายจุดยอดที่ไม่มีผู้สืบทอดที่ทำเครื่องหมายไว้ (ดังนั้นชุดของจุดยอดที่ถูกทำเครื่องหมายจะเป็นคำนำหน้าของคำสั่งบางส่วนเสมอ) ฉันต้องการค้นหาลำดับของการทำเครื่องหมาย / การทำเครื่องหมายที่สิ้นสุดด้วยการทำเครื่องหมายจุดยอดทั้งหมดเช่นน้ำหนักรวมของจุดยอดที่ถูกทำเครื่องหมายจะไม่เป็นลบเสมอ . การค้นหาลำดับของการดำเนินการนั้นยากเพียงใด ไม่เหมือนกับปัญหาของเดวิดมันไม่ชัดเจนเลยว่าปัญหานี้เป็นปัญหา โดยหลักการ (แม้ว่าฉันจะไม่มีตัวอย่างใด ๆ ) ทุกลำดับการย้ายตามกฎหมายอาจมีความยาวเป็นเลขชี้กำลัง ที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถพิสูจน์ได้คือปัญหาอยู่ใน PSPACE การดำเนินการที่ไม่มีเครื่องหมายจำเป็นจริงหรือไม่? หากมีลำดับการย้ายที่ถูกต้องจะต้องมีลำดับการย้ายที่ถูกต้องที่จะไม่ยกเลิกการทำเครื่องหมายจุดสุดยอดหรือไม่? คำตอบยืนยันว่าจะทำให้ปัญหานี้เหมือนกันที่จะดาวิด ในทางกลับกันหากบางครั้งไม่จำเป็นต้องทำเครื่องหมายควรมีตัวอย่างขนาดเล็ก (ขนาดคงที่) ที่พิสูจน์ได้

6
อัลกอริทึมสตรีมข้อมูล“ หารและพิชิต”
มีอัลกอริธึมที่เป็นประโยชน์อะไรบ้างที่มีอยู่ที่ทำงานบนสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่และผลลัพธ์ของมันมีขนาดค่อนข้างเล็กและหนึ่งสามารถคำนวณผลลัพธ์สำหรับการผสมผสานของสตรีมทั้งสองโดยการรวมผลลัพธ์เข้าด้วยกัน ฉันชื่อไม่กี่: สิ่งที่ชัดเจนเช่นผลรวม, นาที, สูงสุด, นับ, ยอด -K ฯลฯ อัลกอริธึมที่เรียกว่า "แบบร่างภาพ" โดยประมาณสำหรับฮิสโตแกรมการนับรายการที่แตกต่างหรือการคำนวณควอนไทล์ มีคนอื่นอะไรอีกบ้าง? (ฉันสนใจเพราะฉันเขียนโครงการงานอดิเรกเพื่อตรวจสอบระบบกระจายที่มีประโยชน์ถูกกำหนดโดยตรงโดยประโยชน์ของอัลกอริทึมดังกล่าว)

1
อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำสีขอบที่ใกล้ที่สุดของกราฟิค
ปัญหาการระบายสีกราฟนั้นยากพอสำหรับคนส่วนใหญ่แล้ว ถึงอย่างนั้นฉันก็ต้องลำบากและถามปัญหาเกี่ยวกับการระบายสีไฮเปอร์กราฟ คำถาม. มีอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพอะไรบ้างในการค้นหาการระบายสีขอบโดยประมาณที่ดีที่สุดสำหรับกราฟิคชุด k รายละเอียด --- กราฟไฮเปอร์ k-uniform เป็นหนึ่งในแต่ละขอบประกอบด้วยจุดยอด k อย่างแม่นยำ กรณีปกติของกราฟอย่างง่ายคือ k = 2 อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นฉันสนใจป้ายกำกับไฮเปอร์กราฟต์ k- ซึ่งสองขอบอาจมีจุดสุดยอดชุดเดียวกัน; แต่ฉันจะหาอะไรซักอย่างบนกราฟไฮเปอร์กราฟต์ปกติของ K ที่มีขอบตัดกันที่จุดยอดไม่เกิน k − 1 การระบายสีขอบของไฮเปอร์กราฟกราฟคือสีที่ขอบของสีเดียวกันไม่ตัดกันเช่นเดียวกับกรณีของกราฟ ดัชนีรงค์ของสีχ '(H) คือจำนวนสีที่น้อยที่สุดตามปกติ ฉันต้องการผลลัพธ์เกี่ยวกับอัลกอริทึมเวลาแบบกำหนดแน่นอนหรือแบบสุ่ม ฉันกำลังมองหาช่องว่างระหว่างสิ่งที่สามารถค้นพบได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยประมาณกับปัจจัย / สารเติมแต่งที่รู้จักกันดีที่สุดและดัชนีสีจริงχ '(H) --- หรือสำหรับเรื่องนั้นผลลัพธ์ที่บรรลุผลได้ดีที่สุดในแง่ของพารามิเตอร์ เช่นระดับสูงสุดของจุดยอดΔ (H), ขนาดของไฮเปอร์กราฟฯลฯ แก้ไข:ได้รับแจ้งจากคำพูดของ Suresh เกี่ยวกับ hypergraph duals ด้านล่างฉันควรทราบว่าปัญหานี้เทียบเท่ากับปัญหาในการค้นหาจุดสุดยอดสีของk-Regular hypergraph ที่แข็งแกร่งนั่นคือที่แต่ละจุดยอดอยู่ในขอบที่แตกต่างกันของ k ตอนนี้อาจมีจำนวนจุดยอดต่างกัน] และเราต้องการสีจุดยอดเพื่อให้จุดยอดสองอันที่อยู่ติดกันมีสีต่างกัน …

3
ตัวอย่างของแผนการแบ่งปันความลับที่ใช้จริงในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงมีอะไรบ้าง
แนวคิดของรูปแบบการแบ่งปันความลับมักเกิดจากชามิร์ (ก. ซามีร์, วิธีแบ่งปันความลับ , พล.อ. ACM, 22 (1979), หน้า 612-613) และ Blakey (GR Blakey, การปกป้องคีย์เข้ารหัสใน Proc. NCC, vol. 48, 1979, pp. 313-317.) ความคิดโดยรวมเป็นที่บางความลับจะถูกซ่อนจากผู้เข้าร่วมที่แทนที่จะได้รับในแต่ละส่วนแบ่งของฉัน หากผู้เข้าร่วมทุกคนตัดสินใจที่จะให้ความร่วมมือพวกเขาแต่ละคนส่งหุ้นของพวกเขาไปยัง combiner ที่ reconstructs S จากหุ้นนั้นฉัน เอกสารเกี่ยวกับแผนการแบ่งปันความลับมักจะอ้างถึงการใช้งานจริง (เช่นตู้นิรภัยของธนาคาร) แต่ฉันสงสัยว่านี่เป็นแอปพลิเคชั่น "โลกแห่งความจริง" สมมุติ (เช่นชั้นถัดลงไปในหอคอยงาช้าง) และสงสัยอย่างมากว่าพวกเขาสามารถตั้งชื่อธนาคาร (หรือ บริษัท อื่น ๆ ) ที่ใช้รูปแบบการแบ่งปันความลับ คำถาม: อะไรคือตัวอย่างจริงในโลกแห่งความเป็นจริง? เป็นการดีที่ฉันต้องการคำตอบที่: ใน บริษัท X พวกเขาใช้แผนการแบ่งปันความลับ …

3
สตรีมมิ่ง derandomization
อัลกอริธึมการสตรีมจำเป็นต้องมีการสุ่มเพื่อให้ส่วนใหญ่ทำอะไรที่ไม่ใช่เรื่องเล็ก ๆ น้อย ๆ และเนื่องจากข้อ จำกัด ของพื้นที่ขนาดเล็กจำเป็นต้องมี PRG ที่ใช้พื้นที่น้อย ฉันรู้วิธีการสองวิธีที่ได้รับการอ้างถึงเพื่อใช้ในอัลกอริทึมของกระแสข้อมูล: kkk -wise อิสระ PRGs เช่นครอบครัวอิสระ 4 คนที่ใช้โดย Alon / Matias / Szegedy สำหรับปัญหาการประมาณค่าF_2ดั้งเดิมF2F2F_2และการวางหลักเกณฑ์ทั่วไปสำหรับวิธี 2- stabil -based สำหรับ (พูด) ℓ2ℓ2\ell_2 sketching PRG ของ Nisan ที่ทำงานโดยทั่วไปสำหรับปัญหาพื้นที่ขนาดเล็กทุกชนิด ฉันสนใจวิธีการที่สามารถนำไปใช้ได้โดยเฉพาะ บนใบหน้าของมันทั้งสองวิธีข้างต้นดูเหมือนจะง่ายต่อการใช้ แต่ฉันอยากรู้ว่ามีคนอื่นออกมี

2
ความซับซ้อนของแบบสอบถามเชิงคำนวณของ SQ-learning
เป็นที่ทราบกันดีว่าสำหรับการเรียนรู้ PAC นั้นมีชั้นเรียนแนวคิดตามธรรมชาติ (เช่นชุดย่อยของรายการการตัดสินใจ) ซึ่งมีช่องว่างพหุนามระหว่างความซับซ้อนตัวอย่างที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้เชิงทฤษฎีข้อมูลโดยผู้เรียนที่ไม่ได้คำนวณเชิงคอมพิวเตอร์ ผู้เรียนเวลา (ดูเช่นhttp://portal.acm.org/citation.cfm?id=267489&dl=GUIDEหรือhttp://portal.acm.org/citation.cfm?id=301437 ) ผลลัพธ์เหล่านี้ดูเหมือนจะขึ้นอยู่กับการเข้ารหัสลับในตัวอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งและดังนั้นจึงไม่ต้องแปลเป็นรูปแบบการเรียนรู้ SQ โดยธรรมชาติซึ่งผู้เรียนเพิ่งได้รับการสอบถามคุณสมบัติทางสถิติของการแจกแจง เป็นที่ทราบหรือไม่ว่ามีคลาสแนวคิดสำหรับการเรียนรู้เชิงทฤษฎีในแบบจำลอง SQ ที่เป็นไปได้ด้วยแบบสอบถาม O (f (n)) แต่การเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพเชิงคำนวณนั้นเป็นไปได้เฉพาะกับแบบสอบถาม Omega (g (n)) สำหรับ g (n) ) >> f (n)?

3
ภาษา
ภาษาอื่นที่มีปัญหาแตกต่างจากกราฟ isomorphism ในคืออะไร? คุณสามารถให้การอ้างอิงบางอย่าง?NP∩coAMNP∩coAMNP\cap coAM ปรับปรุง:ฉันลืมที่จะพูดถึงว่าฉันสนใจในภาษาไม่เป็นที่รู้จักที่จะอยู่ในcoNPcoNPcoNPcoNP

3
ความซับซ้อนของการแปลในเครือข่ายไร้สาย
ให้จุดที่แตกต่างกัน11...n1...n1 ... nนั่งอยู่ในR2R2\mathbb{R}^2 2 เราบอกว่าคะแนนiiiและjjjเป็นเพื่อนบ้านถ้าหมายถึงแต่ละจุดคือเพื่อนบ้านที่มีจุดที่มีดัชนีอยู่ภายในล้อมรอบ|i−j|&lt;3(modn−2)|i−j|&lt;3(modn−2)|i-j| < 3 \pmod{n-2}222 ปัญหาคือ: สำหรับเพื่อนบ้านแต่ละคู่เราจะได้รับระยะทางตามคู่ของพวกเขา (และเรารู้ว่าระยะทางใดสอดคล้องกับจุดใด) และเราต้องการสร้างระยะทางคู่ตามระยะทางของทุกจุด คำถามของฉันคืออะไรความซับซ้อนของปัญหาการแปลนี้คืออะไร? ฉันไม่รู้อัลกอริธึมเวลาพหุนาม สิ่งนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากปัญหาในการโลคัลไลซ์เซชันในเครือข่ายเซ็นเซอร์ซึ่งเอเจนต์ที่วางตำแหน่งเฉพาะกิจสามารถสื่อสารกับเพื่อนบ้านในพจนานุกรมแบบไร้สายได้และเราต้องการสร้างตำแหน่งใหม่ ฉันไม่รู้อะไรมากเกี่ยวกับปัญหาเรขาคณิต / การโลคัลไลเซชันดังนั้นสิ่งนี้อาจเป็นเรื่องง่ายหรือเป็นที่รู้จัก ปัญหาที่ใกล้เคียงที่สุดที่ฉันรู้คือปัญหาเทิร์นไพค์เมื่อเร็ว ๆ นี้ชี้ให้เห็นในฟอรัมนี้โดย @Suresh Venkat

2
ต้นไม้ที่สมดุลง่าย ๆ กับ O (1) concat
ในกรณีที่เลวร้ายที่สุดในการทำงานอย่างหมดจดเวลาคงรายการที่เรียงลำดับ Catenable, Brodal และคณะ นำเสนอต้นไม้ที่สมดุลการทำงานอย่างหมดจดด้วย O (1) concatenate และ O (lg n) แทรกลบและค้นหา โครงสร้างข้อมูลค่อนข้างซับซ้อน มีแผนภูมิการค้นหาที่สมดุลง่ายกว่าโดยมี O (1) เรียงต่อกันทำงานหรือไม่

1
ปัญหาทางเทคนิคพร้อมบทพิสูจน์ทฤษฎีบท PCP
ฉันกำลังอ่านหลักฐานจากที่นี่และฉันพบปัญหา (ยังสำคัญ) ทางเทคนิค ฉันรู้ว่านี่ค่อนข้างเฉพาะและบริบทเป็นปัญหา แต่ฉันไม่สามารถเข้าใจได้ ในหน้า 51 และ 55 หลังจากนำเสนอตัวตรวจสอบ "มาตรฐาน" พวกเขาหันไปแก้ไขตัวตรวจสอบเพื่อตรวจสอบการมอบหมายแยก ในกรณีแรก (หน้า 51) พวกเขาตรวจสอบว่าf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_kคือ0.010.010.01 - ใกล้กับรหัสพหุนามแล้วพวกเขาใช้ Algebraization (+ ศูนย์ - ผู้ทดสอบ) เพื่อสร้างครอบครัวของชื่อพหุนาม (ที่มีผลรวม - ตรวจสอบคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับสูตรการป้อนข้อมูล) ที่แต่ละค่าสามารถถูกประเมินที่จุดที่กำหนด 3 ค่าของแต่ละค่าของf˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_k (โค้ดของตู้รหัสพหุนามถึงf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k ) ในกรณีที่สอง (หน้า 55) พวกเขาตรวจสอบว่าf1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_kคือ0.010.010.01 - ใกล้จะเป็นเส้นตรงจากนั้นพวกเขากำหนดฟังก์ชันfffให้เป็นผลรวมพิเศษของf˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_kเช่นนั้น ที่fffสามารถประเมินได้ ณ จุดที่กำหนดค่าของแต่ละf˜1,…,f˜kf~1,…,f~k\widetilde{f}_1,\dots,\widetilde{f}_k (ฟังก์ชั่นเชิงเส้นตู้f1,…,fkf1,…,fkf_1,\dots,f_k ) จากนั้นทั้งในกรณีที่พวกเขาดำเนินการทดสอบ (Sum-Check หรือ Tensor + Hadamard) กับค่าของพหุนามสุ่มในครอบครัว …

2
วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีคืออะไร
นอกเหนือจากภาคการศึกษาซึ่งเป็นที่ตั้งของนักทฤษฎีอย่างชัดเจนแล้วฉันก็สงสัยว่างานอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีเป็นสิ่งที่ต้องการภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ที่บริสุทธิ์ ไชโย!

4
ทำอย่างไรถึงจะ“ มีทฤษฎี” มากขึ้น?
ขออภัยล่วงหน้าสำหรับคำถามอ่อนที่ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องและปิด นี่อาจเป็นฟอรัมที่ดีที่สุดในการถามคำถามของฉัน ฉันเป็นนักเรียนระดับบัณฑิตศึกษาปีที่สามในกลุ่มทฤษฎีของโรงเรียน15 อันดับแรกในสหรัฐอเมริกา จนถึงตอนนี้ฉันทำได้ดีพอสมควร ฉันมีกระดาษทฤษฎีผู้เขียนคนแรกและกระดาษเขียนภาคปฏิบัติครั้งแรกจนถึงตอนนี้ ที่ปรึกษาของฉันยอดเยี่ยมมากในการช่วยให้ฉันเพิ่มพูนทักษะของฉัน แต่ฉันก็รู้สึกติดขัด (และหมดหนทาง) จนถึงตอนนี้ที่ปรึกษาของฉันเป็นผู้ช่วยและกำลังชี้แนะที่จะชี้แนะทิศทางที่ถูกต้องและตั้งคำถามที่ถูกต้อง (ไม่ใช่นามธรรมไม่เป็นรูปธรรมมากเกินไป) ซึ่งเป็นประโยชน์ในการค้นหาคำตอบของปัญหาการวิจัย เมื่อฉันพยายามที่จะเป็น "อิสระ" มากกว่าคือถามคำถามที่ถูกต้องและพิสูจน์ผลลัพธ์ฉันรู้สึกว่าฉันล้มเหลวอย่างน่าสังเวชและรู้สึกท่วมท้นอย่างรวดเร็ว ฉันรู้สึกว่าฉันไม่มีวุฒิภาวะของนักศึกษาปริญญาเอกด้านทฤษฎี แต่ฉันสามารถถามคำถามที่ถูกต้องและตอบคำถามได้ด้วยตัวเอง ในคำอื่น ๆ ตามคำจำกัดความที่ถูกต้องและการจับมือฉันสามารถทำสิ่งต่างๆได้ แต่ไม่อย่างนั้นมันยากมาก ความเลอะเทอะของฉันเมื่อพูดถึงการเขียนบทพิสูจน์ก็ไม่ได้ช่วยอะไรเช่นกัน ฉันกำลังมองหาคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีที่ฉันสามารถเพิ่มพูนทักษะของฉันและเป็น "ความคิดเชิงทฤษฎี" ที่ฉันสามารถเข้าใจสิ่งต่าง ๆ ได้เร็วขึ้นและต้องใช้มือน้อยลง ในขณะที่คำตอบเดียวก็คือการทำงานต่อไปและหวังว่าประสบการณ์จะทำให้ฉันฉลาดขึ้นฉันไม่แน่ใจว่ามันจะทำงานได้อย่างไร ทางออกเดียวที่ฉันต้องทำก็คือการอ่านเอกสารล่าสุดในพื้นที่ของฉันและจดบทพิสูจน์ด้วยมือในรายละเอียดให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อช่วยฉันในการเขียนและพิสูจน์สัญชาตญาณ คำแนะนำใด ๆ ที่จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง โปรดแจ้งให้เราทราบหากคำถามไม่ชัดเจนหรือต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม

1
ตัวอย่างพยานที่มีความยาวลอการิทึมตรวจสอบได้ง่ายกว่าการค้นหา
สังเกตได้ง่ายคือว่าถ้าเป็นปัญหาคือ decidable โดยโปรแกรม nondeterministic พหุนามโดยใช้เวลาบิต nondeterministic (เช่นพยานทั้งหมดเป็นลอการิทึมยาว) แล้ว{P}O ( บันทึกn ) A ∈ PAAAO ( บันทึกn )O(log⁡n)O(\log n)A ∈ PA∈PA \in \mathsf{P} ถ้ามีใครถามคำถาม"มันง่ายกว่าที่จะพิสูจน์พยานมากกว่าจะหาใคร?" สำหรับปัญหาดังกล่าวและเราคิดว่าพหุนามวิ่งเท่ากันทุกครั้งดังนั้นคำตอบคือไม่เพราะเราสามารถหาพยานดังกล่าวในเวลาพหุนามโดยการค้นหาพยานที่มีศักยภาพ แต่ถ้าเราพิจารณาความแตกต่างที่ละเอียดระหว่างเวลาวิ่งของพหุนาม ฉันสงสัยว่ามีตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของปัญหาธรรมชาติในที่มีพยานยาวลอการิทึมที่ง่ายต่อการตรวจสอบมากกว่าที่จะหาที่ "ง่าย" หมายถึงเวลาพหุนามที่เล็กลงPP\mathsf{P} ตัวอย่างเช่นอัลกอริทึมที่รู้จักกันสำหรับการจับคู่ที่สมบูรณ์แบบในกราฟใช้เวลาพหุนาม แต่มากกว่าเวลาบนกราฟที่มีโหนดแต่เมื่อได้รับชุดของโหนดn / 2คู่ (พยาน) จึงง่ายต่อการตรวจสอบในเวลาO ( n )ว่าเป็นการจับคู่ อย่างไรก็ตามการจับคู่นั้นต้องการบิตที่Ω ( n )ในการเข้ารหัสnโอ(n )O(n)O(n)nnnn / 2n/2n/2O ( n )O(n)O(n)Ω ( n )Ω(n)\Omega(n) …

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