วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี

คำถาม & คำตอบสำหรับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีและนักวิจัยในสาขาที่เกี่ยวข้อง

2
อัลกอริทึมที่กำหนดได้เร็วที่สุดที่รู้จักกันดีสำหรับปัญหา Isomorphism กราฟที่ไม่ได้บอกทิศทาง
อัลกอริธึม isomorphism กราฟที่ไม่ได้บอกทิศทางที่รู้จักกันเร็วที่สุดคืออะไร?

1
เกมจ้างเลขานุการ
นี้เป็นส่วนขยายของคลาสสิกปัญหาเลขานุการ ในเกมการจ้างงานคุณมีชุดของผู้สมัครC={c1,…,cN}C={c1,…,cN}\mathcal C=\{c_1,\ldots,c_N\}และเรียงลำดับความสามารถของผู้ปฏิบัติงานแต่ละคน Wlog เราคิดว่ามีฝีมือดีที่สุดตามด้วยเป็นต้นc1c1c_1c2c2c_2 ลำดับของการสัมภาษณ์ผู้สมัครถูกสุ่มอย่างสม่ำเสมอและเป็นที่รู้จัก (อย่างชัดเจน) กับนายจ้าง ตอนนี้สมมติว่าคุณมีตลาดกับผู้ว่าจ้าง 2 ราย ในทุก ๆ รอบผู้สมัครใหม่กำลังสัมภาษณ์ทั้งสอง บริษัท (เรียกพวกเขาว่า ) ระหว่างการสัมภาษณ์ทั้งและสังเกตการเรียงลำดับบางส่วนของผู้สมัครที่ผ่านมาทั้งหมดรวมถึงผู้ให้สัมภาษณ์ปัจจุบัน บริษัท ต่างๆ (อิสระ) ตัดสินใจว่าจะจ้างผู้สมัครในวันนี้หรือไม่A,BA,BA,BAAABBB น่าเสียดายสำหรับมันไม่สามารถแข่งขันทางการเงินกับข้อเสนอของดังนั้นหากทั้งคู่ขยายข้อเสนอสำหรับคนงานจะได้รับความพึงพอใจBBBAAAAAA นอกจากนี้เมื่อสัญญาณเลขานุการ บริษัท อาจจะไม่สัมภาษณ์ผู้สมัครใด ๆ เพิ่มเติมและคู่แข่งทราบถึงการลงนามในสัญญา เป้าหมายของแต่ละ บริษัท คือการจ้างผู้สมัครที่มีทักษะดีกว่า (ตรงข้ามกับปัญหาแบบคลาสสิกที่ บริษัท เดียวต้องการหาเลขานุการที่ดีที่สุด) เนื่องจากเป็นที่ทราบกันดีว่า บริษัท ที่มีเลขานุการที่ดีกว่านั้น ตลาด. เป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในขณะที่ บริษัท ขนาดใหญ่ (สิ่ง)?AAA แล้ว บริษัท ขนาดเล็ก ( ) ล่ะ?BBB ถ้าทั้งสอง บริษัท …

1
การค้นหาเวกเตอร์ที่คล้ายกันในเวลา subquadratic
ปล่อย d: { 0 , 1}k× { 0 , 1}k→ Rd:{0,1}k×{0,1}k→Rd:\{0,1\}^k\times \{0,1\}^k \to \mathbb{R}เป็นหน้าที่ที่เราจะเรียกว่าเป็นฟังก์ชั่นที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างของฟังก์ชันความคล้ายคลึงกันคือระยะทางโคไซน์ล.2ล.2l_2 norm, ระยะทาง hamming, ความคล้ายคลึงกันของ Jaccard, ฯลฯ พิจารณา nnn เวกเตอร์ไบนารีของความยาว kkk: โวลต์⃗ ∈ ( { 0 , 1)}k)nโวลต์→∈({0,1}k)n\vec{v} \in (\{0,1\}^k)^n. เป้าหมายของเราคือการจัดกลุ่มเวกเตอร์ที่คล้ายกัน ยิ่งกว่านั้นอย่างเป็นทางการเราต้องการคำนวณกราฟความเหมือนกันซึ่งโหนดเป็นเวกเตอร์และขอบแสดงเวกเตอร์ที่คล้ายกัน (d( v , u ) ≤ ϵd(โวลต์,ยู)≤εd(v,u) \leq \epsilon) nnn และ kkk มีจำนวนมากและเปรียบเทียบสองความยาว kkk …

3
มีการวางนัยทั่วไปของทฤษฎีข้อมูลข่าวสารที่มีความรู้เชิงพหุนามหรือไม่?
ฉันขอโทษนี่เป็นคำถามที่ "อ่อน" ทฤษฎีสารสนเทศไม่มีแนวคิดของความซับซ้อนในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นอินสแตนซ์ของ SAT หรืออินสแตนซ์ของ SAT บวกเล็กน้อยที่บ่งชี้ว่าความน่าเชื่อถือมีข้อมูลจำนวนเท่ากัน มีวิธีที่จะทำให้แนวคิดของ "ความรู้เชิงพหุนาม" เป็นระเบียบหรือไม่? เฟรมเวิร์กดังกล่าวสามารถกำหนดได้เช่นแนวคิดของพหุนาม - KL ความแตกต่างระหว่างตัวแปรสุ่ม X ญาติ Y เป็นจำนวนบิตที่จำเป็นในการคำนวณ X ในเวลาพหุนามให้ Y เช่นเดียวกันเอนโทรปีของตัวแปรสุ่ม X สามารถกำหนดเป็นจำนวนบิตที่จำเป็นในการเข้ารหัส X ในวิธีที่สามารถถอดรหัสในเวลาพหุนาม มีการศึกษาลักษณะทั่วไปเช่นนี้หรือไม่? มันสามารถทำให้สอดคล้องกันได้หรือไม่

1
การตรวจสอบว่าปัจจัยพหุนามเป็นปัจจัยเชิงเส้น
ปล่อย f∈Q[x1,x2,…,xn]f∈Q[x1,x2,…,xn]f\in\mathbb{Q}[x_{1},x_{2},\ldots,x_{n}] เป็นพหุนามที่กำหนดโดยวงจรคณิตศาสตร์ CCC ขนาด sss. ป.ร. ให้ไว้CCC เป็นอินพุตมีอัลกอริทึมที่กำหนดขึ้นเพื่อตรวจสอบว่าปัจจัยลดลงทั้งหมดของ fff ใน Q[x1,x2,…,xn]Q[x1,x2,…,xn]\mathbb{Q}[x_{1},x_{2},\ldots,x_{n}]รูปแบบเชิงเส้นคืออะไร? ในบันทึกที่เกี่ยวข้องกำหนดรูปแบบเชิงเส้นl=∑ni=1li⋅xil=∑i=1nli⋅xil=\sum_{i=1}^{n}l_{i}\cdot x_{i}เราสามารถตรวจสอบได้อย่างแม่นยำว่า lll เป็นปัจจัยของ fff. แน่นอนเราต้องการให้เวลาเป็นพหุนามในทั้งสองกรณี ตามขนาดเราหมายถึงขนาดบิตทั้งหมด นอกจากนี้ยังสามารถสันนิษฐานได้ว่าระดับของfff คือพหุนามใน nnn.

2
ความซับซ้อนของการแก้สมการเชิงเส้น
มีความรู้อะไรเกี่ยวกับความซับซ้อนของการแก้ระบบสมการเชิงเส้นบนสนาม จำกัด ฉันรู้ว่ามีอัลกอริทึม (เกาส์) ที่คำนวณวิธีการแก้ปัญหาและสำหรับระบบที่ห่างไกลก็มีอัลกอริทึมที่ดีกว่า อย่างไรก็ตามฉันสงสัยว่าจะมีการอธิบายลักษณะเฉพาะเชิงทฤษฎีของปัญหานี้หรือไม่ ตัวอย่างเช่นปัญหาการตัดสินใจที่สอดคล้องกันในคืออะไร? มันเสร็จสมบูรณ์สำหรับคลาสที่ซับซ้อนหรือไม่?โอ(n3)O(n3)O(n^3)N Cยังไม่มีข้อความค\mathbf{NC}

1
ข้อ จำกัด แบบสุ่มและการเชื่อมต่อกับอิทธิพลโดยรวมของฟังก์ชั่นบูลีน
สมมติว่าเรามีฟังก์ชั่นบูลีน f:{−1,1}n→{−1,1}f:{−1,1}n→{−1,1}f:\{-1,1\}^n\rightarrow \{-1,1\} และเราใช้ δδ\delta- ข้อ จำกัด แบบสุ่มใน fff. นอกจากนี้บอกว่าต้นไม้ตัดสินใจTTT ที่คำนวณ fff ย่อขนาด O(1)O(1)O(1)เนื่องจากข้อ จำกัด แบบสุ่ม สิ่งนี้แปลว่าfff มีอิทธิพลรวมต่ำมาก?

1
ตัดแบ่งชุดของคะแนนเป็นชุดย่อยที่เหมาะสมที่สุดสองชุด
ฉันต้องการแบ่งชุดของคะแนนออกเป็นชุดย่อยที่มีขนาดเท่ากันสองชุดเพื่อให้ผลรวมภายในกำลังสองของกลุ่มน้อยที่สุด เราสามารถสรุปได้ว่าจุดต่าง ๆ นั้นอยู่ในพื้นที่สองมิติแบบยุคลิด ฉันหวังว่าจะได้สิ่งที่เร็วกว่าอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม k-mean แบบทั่วไปโดยให้ k = d = 2 ทุกคนสามารถชี้นำฉันไปในทิศทางของอัลกอริทึมที่ดีสำหรับเรื่องนี้? ทางออกที่แน่นอนไม่จำเป็นถ้าเรามีการประมาณที่ดี ขอบคุณ!

1
จำนวนประตูน้อยที่สุดสำหรับการคูณ
อะไรคือผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับจำนวนประตูในวงจรคูณจำนวนเต็มสองบิต n-bit? วิธีการที่ชัดเจนสร้างประตู มีวิธีการที่ดีกว่าสำหรับประตูและθ(n2)θ(n2)\theta(n^2)θ ( n บันทึกไม่มีบันทึกเข้าสู่ระบบn )θ(nlog⁡nlog⁡log⁡n)\theta(n\log n \log\log n)θ ( n บันทึกn2เข้าสู่ระบบ* * * *( n ))θ(nlog⁡n2log∗⁡(n))\theta(n\log n2^{\log^*(n)}) ฉันไม่พบตระกูลวงจรบูลีนใด ๆ ที่สามารถจัดการการคูณด้วยประตู ฉันสงสัยว่าวงจรของครอบครัวนั้นมีอยู่จริงหรือไม่ไม่มีบันทึกnnlog⁡nn\log n

2
ประมาณปัญหา # P-hard
พิจารณาปัญหา # P-complete # 3SAT แบบคลาสสิกคือการนับจำนวนการประเมินค่าเพื่อสร้าง 3CNF โดยมีตัวแปรน่าพอใจ ฉันสนใจในสารเติมแต่ง approximability เห็นได้ชัดว่ามีอัลกอริธึมเล็กน้อยเพื่อให้บรรลุ -error แต่ถ้าเป็นไปได้ที่จะมีอัลกอริทึมการประมาณที่มีประสิทธิภาพหรือปัญหานี้ก็คือ # P-hard ?nnn2n−12n−12^{n-1}k&lt;2n−1k&lt;2n−1k<2^{n-1}

1
ความหนาแน่นเชิงสัญลักษณ์ของไวยากรณ์ที่ไม่ชัดเจน (CFGs)
อัตราส่วนของอะไรคือสิ่งที่คลุมเครือ CFGs ทุกCFGs ? เนื่องจากทั้งสองชุดมีจำนวนนับไม่ถ้วนอัตราส่วนจึงไม่ชัดเจน แต่สิ่งที่เกี่ยวกับความหนาแน่นของซีมโทติค : Limn ↦ ∞# CFG ที่ไม่ชัดเจนของขนาด&lt; n# CFG ที่มีขนาด&lt; nLimn↦∞# CFG ที่ไม่ชัดเจนของขนาด&lt;n# ขนาด CFG&lt;n\lim_{n \mapsto \infty}\frac {\# \text{ ambiguous CFG of size} < n} {\# \text{ CFG of size} < n} ที่สัญลักษณ์เทอร์มินัลและไม่ใช่เทอร์มินัลมาจากชุดนับคงที่ ขนาดของไวยากรณ์คือขนาดที่เหมาะสมสำหรับไวยากรณ์เช่น จำนวนรวมของตัวแปรและเทอร์มินัลทั้งหมดในกฎการผลิตหรือ จำนวนทั้งหมดของการเกิดขึ้นของตัวแปรหรือ จำนวนกฎการผลิตทั้งหมดหรือ จำนวนตัวแปรที่แตกต่าง (ฉันสมมติว่าคำจำกัดความของขนาดจะไม่ส่งผลกระทบต่อคำตอบ)

1
ตัวอย่างของการที่การละเมิดเงื่อนไขด้านบวกอย่างเข้มงวดในประเภทอุปนัยนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกัน
ระบบที่พิมพ์ขึ้นอยู่กับส่วนใหญ่มีเงื่อนไข positivity ที่เข้มงวดสำหรับประเภทอุปนัย ไม่มีใครรู้ตัวอย่างที่การละเมิดเงื่อนไขนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันในระบบหรือไม่?

1
ความซับซ้อนของการตรวจนับ endomorphisms กราฟ
homomorphismจากกราฟG = ( V, E)G=(V,E)G = (V, E) ไปยังกราฟ G'= (V',E')G′=(V′,E′)G' = (V', E') คือการทำแผนที่ ฉff จาก VVV ถึง V'V′V' เช่นนั้นถ้า xxx และ Yyy อยู่ติดกัน EEE แล้วก็ ฉ( x )f(x)f(x) และ ฉ( y)f(y)f(y) อยู่ติดกัน E'E'E'. endomorphismของกราฟGGG เป็นโฮโมมอร์ฟิซึมจาก GGGเพื่อตัวเอง; มันเป็นจุดคงที่ฟรีถ้าไม่มีxxx ดังนั้น ฉ( x ) = xf(x)=xf(x) = xและมันก็ไม่ใช่เรื่องไร้สาระถ้ามันไม่ใช่ตัวตน ฉันได้ถามเมื่อเร็ว ๆ นี้คำถามที่เกี่ยวข้องกับ …

2
การคำนวณออราเคิลเสร็จสมบูรณ์ / เส้นทางการดำรงอยู่ของออราเคิล
มีคำถามสองสามข้อ ( 1 , 2 , 3 ) เกี่ยวกับความสมบูรณ์ของสกรรมกริยาที่นี่ทำให้ฉันคิดว่าถ้าเป็นไปได้: สมมติว่าเราได้รับกราฟกำกับการป้อนข้อมูล GGG และต้องการตอบคำถามประเภท "( u , v ) ∈G+(u,v)∈G+(u,v)\in G^+? "คือถามว่ามีขอบระหว่างจุดยอดสองจุดในการทำให้สกรรมกริยาของกราฟเสร็จสมบูรณ์หรือไม่ GGG? (อย่างเท่าเทียมกัน "จะมีเส้นทางจากยูuu ถึง โวลต์vv ใน GGG? ") สมมติว่าหลังจากที่ได้รับ GGG คุณได้รับอนุญาตให้เรียกใช้การประมวลผลล่วงหน้าตามเวลาที่กำหนด f(n,m)f(n,m)f(n,m) และต้องตอบคำถามในเวลา g(n,m)g(n,m)g(n,m). เห็นได้ชัดว่าถ้า f=0f=0f=0 (เช่นไม่อนุญาตให้ทำการประมวลผลล่วงหน้า) สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือตอบแบบสอบถามในเวลา g(n)=Ω(n+m)g(n)=Ω(n+m)g(n)=\Omega(n+m). (เรียกใช้ DFS จากuuu ถึง vvv และคืนค่าจริงถ้ามีเส้นทาง) ผลการค้นหาที่น่ารำคาญก็คือถ้า f=Ω(min{n⋅m,nω})f=Ω(min{n⋅m,nω})f=\Omega(min\{n\cdot m,n^\omega\})คุณสามารถคำนวณการปิดสกรรมกริยาแล้วตอบแบบสอบถามใน O(1)O(1)O(1). มีอะไรอยู่ตรงกลาง? …

1
แหล่งที่ดีที่สุดสำหรับความซับซ้อนของการสื่อสาร
อะไรคือแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุด (หนังสือและเอกสาร) ในการกระตุ้นและเรียนรู้ความซับซ้อนของการสื่อสารด้วยตนเองและเกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์กับทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ

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