คำถามติดแท็ก cc.complexity-theory

P เทียบกับ NP และการคำนวณที่ จำกัด ขอบเขตทรัพยากรอื่น ๆ

3
ปัญหานอก P ที่ไม่ใช่ P-hard
ในขณะที่อ่านคำตอบของ Peter Shorและคำถามก่อนหน้านี้โดย Adam Crumeฉันรู้ว่าฉันมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความหมายของยากPP\mathsf{P} ปัญหาคือยากถ้าปัญหาใด ๆ ในสามารถลดได้ด้วย (หรือถ้าคุณต้องการลดการ ) ปัญหาอยู่นอกหากไม่มีอัลกอริธึมเวลาพหุนามเพื่อแก้ปัญหา ซึ่งหมายความว่าควรมีปัญหาที่อยู่นอกแต่ไม่ใช่ยาก ถ้าเราเข้าใจว่าปัจจัยอยู่นอกคำตอบของ Peter Shor แสดงให้เห็นว่าปัจจัยที่อาจเป็นปัญหาดังกล่าวPP\mathsf{P}PP\mathsf{P}LL\mathsf{L}NCยังไม่มีข้อความC\mathsf{NC}PP\mathsf{P}PP\mathsf{P}PP\mathsf{P}PP\mathsf{P} มีปัญหาใด ๆ ที่ทราบ (ธรรมชาติหรือของเทียม) ที่รู้กันว่าอยู่นอกแต่ไม่ใช่ -hard? ภายใต้สมมติฐานที่อ่อนแอกว่าสมมติฐานแฟคตอริ่งคืออะไร มีชื่อสำหรับคลาสความซับซ้อนนี้หรือไม่?PP\mathsf{P}PP\mathsf{P}

2
ความสัมพันธ์ระหว่างความแข็งของการรับรู้ของคลาสกราฟและการระบุลักษณะกราฟย่อยที่ต้องห้าม
ฉันกำลังพิจารณาชั้นเรียนกราฟที่สามารถโดดเด่นด้วยกราฟย่อยที่ต้องห้าม หากคลาสกราฟมีเซตย่อยของข้อ จำกัด ที่ต้องห้ามแสดงว่ามีอัลกอริทึมการจดจำเวลาแบบโพลิโนเมียลเล็กน้อย (เราสามารถใช้กำลังดุร้าย) ได้ แต่ครอบครัวที่ไม่มีที่สิ้นสุดของ subgraphs ต้องห้ามไม่ได้บ่งบอกถึงความแข็ง: มีบางคลาสที่มีรายการ subgraphs ต้องห้ามที่ไม่มีที่สิ้นสุดเช่นนั้นเพื่อให้การรู้จำสามารถถูกทดสอบในเวลาพหุนาม กราฟคอร์ดและเพอร์เฟ็กต์เป็นตัวอย่าง แต่ในกรณีเหล่านั้นมีโครงสร้างที่ "ดี" ในตระกูลต้องห้าม มีความสัมพันธ์ระหว่างความแข็งของการจดจำชั้นเรียนกับ "พฤติกรรมที่ไม่ดี" ของครอบครัวต้องห้ามหรือไม่? ความสัมพันธ์ดังกล่าวควรมีอยู่จริง? "พฤติกรรมที่ไม่ดี" นี้ได้ถูกทำให้เป็นระเบียบที่ไหน

1
NP-hardness บอกถึงความแข็ง P หรือไม่?
หากปัญหาคือ NP-hard (ใช้การลดเวลาของพหุนาม) นั่นหมายความว่าเป็น P-hard (โดยใช้พื้นที่บันทึกหรือการลด NC) หรือไม่ ดูเหมือนว่าเป็นเรื่องง่ายว่าถ้ามันยากเท่ากับปัญหาใด ๆ ใน NP ที่มันควรจะหนักเท่ากับปัญหาใด ๆ ใน P แต่ฉันไม่เห็นวิธีการลดการเชื่อมโยงและรับการลดพื้นที่บันทึก (หรือ NC)

1
มีเหตุผลอะไรที่จะเชื่อว่า ?
ฉันสงสัยว่ามีเหตุผลใดที่จะเชื่อว่าหรือที่จะเชื่อว่า ?N L ≠ Lยังไม่มีข้อความL = LNL=LNL=Lยังไม่มีข้อความL ≠ LNL≠LNL\neq L เป็นที่รู้จักกันว่า 2 วรรณกรรมใน derandomization ของเป็นที่น่าเชื่อว่าสวย L ไม่มีใครรู้เกี่ยวกับบทความหรือความคิดที่เชื่อว่าหรือไม่? R L R L = L N L ≠ Lยังไม่มีข้อความL ⊂ L2NL⊂L2NL \subset L^2R LRLRLR L = LRL=LRL=Lยังไม่มีข้อความL ≠ LNL≠LNL\neq L

1
พลังการคำนวณเท่าไหร่ที่จะพอดีกับลูกบาศก์เซนติเมตร
คำถามนี้เป็นติดตามในคำถามเกี่ยวกับขั้นตอนวิธีการดีเอ็นเอที่ถามโดย Aadita Mehra ในความคิดเห็นมี Joe Fitzsimmons กล่าวในส่วน: [T] รัศมีของระบบจะต้องไต่ระดับเป็นสัดส่วนกับมวลเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ พลังการคำนวณมีขนาดเป็นแนวตรงมากที่สุดในมวล ดังนั้นจำนวนเครื่องจักรของคุณมีรัศมีเป็นเลขชี้กำลัง เนื่องจากคุณไม่สามารถส่งสัญญาณได้เร็วกว่าแสงสัญญาณจากด้านหนึ่งไปอีกด้านหนึ่งใช้เวลานานในการอธิบายถึงอีกฝั่งหนึ่งดังนั้นหากเครื่องจักรทั้งหมดมีส่วนร่วมในคำตอบจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะแก้ปัญหาได้น้อยกว่าเลขชี้กำลัง เวลา. คำถามของฉันมีสองส่วน (1) วิธี / วิธีที่ดีที่สุดในการจัดทำแถลงการณ์อย่างเป็นทางการคืออะไร "พลังการคำนวณมีขนาดใหญ่เป็นเส้นตรงในมวล" คำพูดนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการอภิปรายหรือเปล่า (2) สมมติว่าคำสั่งนั้นเป็นจริง ถึงกระนั้นธรรมชาติก็สามารถทำ preprocess จำนวนหนึ่งที่เราอาจจะสามารถใช้ประโยชน์ได้ตัวอย่างเช่นการสร้างระบบการมองเห็นของวิวัฒนาการผ่านการ "สุ่มกำลังดุร้าย" ฉันได้ยินและอ่านคำตอบอ่อนนุ่ม (pseudoscientific) จำนวนพอใช้สำหรับคำถามประเภทนี้และฉันจะขอบคุณสำหรับคำตอบใด ๆ ที่นี่ แต่ฉันสนใจมากที่สุดว่า (1) และ (2) สามารถแต่งใหม่ได้อย่างไร ในความแม่นยำ TCS

1
BosonSampling กระดาษหลีกเลี่ยงคลาสที่ง่ายของเมทริกซ์เชิงซ้อนได้อย่างไร?
ในความซับซ้อนของการคำนวณเชิงเส้นทัศนศาสตร์ ( ECCC TR10-170 ), สกอตต์ Aaronson และอเล็กซ์ Arkhipov ยืนยันว่าถ้าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมแล้วลำดับชั้นพหุนามทรุดลงไปในระดับที่สาม ปัญหาจูงใจคือการสุ่มตัวอย่างจากการกระจายที่กำหนดโดยเครือข่ายเชิงเส้นแสง การแจกแจงนี้สามารถแสดงเป็นเมทริกซ์ถาวร ในกรณีคลาสสิกรายการทั้งหมดของเมทริกซ์นั้นไม่เป็นลบและมีอัลกอริทึมแบบพหุนามความน่าจะเป็นอยู่ดังแสดงโดย Mark Jerrum, Alistair Sinclair และ Eric Vigoda (JACM 2004, ดอย: 10.1145 / 1008731.1008738) ในกรณีที่ควอนตัมรายการเป็นจำนวนเชิงซ้อน โปรดทราบว่าในกรณีทั่วไป (เมื่อไม่จำเป็นต้องเป็นรายการที่ไม่เป็นลบ) ถาวรไม่สามารถประมาณได้แม้ในปัจจัยคงที่โดยผลคลาสสิก 1979 ของ Valiant กระดาษกำหนดการกระจายกำหนดโดยเมทริกซ์Aและปัญหาการสุ่มตัวอย่างDADAD_AAAA BosonSampling Input: matrix ตัวอย่าง:จากการแจกแจงD AAAA DADAD_A การใช้ผลความแข็งดูเหมือนจะเป็นหลักฐานที่อ่อนแอสำหรับการแยกระหว่างโลกคลาสสิกและควอนตัมเนื่องจากเป็นไปได้ว่าคลาสของเมทริกซ์ในการตั้งค่าควอนตัมที่เฉพาะเจาะจงทั้งหมดจะอยู่ในรูปแบบพิเศษ อาจมีรายการที่ซับซ้อน แต่อาจมีโครงสร้างจำนวนมาก ดังนั้นจึงอาจมีกระบวนการสุ่มตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพสำหรับเมทริกซ์ดังกล่าวแม้ว่าปัญหาทั่วไปคือ # P-hard การใช้งาน BosonSampling ในกระดาษหลีกเลี่ยงชั้นเรียนง่าย ๆ …

1
ข้อควรพิจารณาด้านพลังงานในการคำนวณ
เพื่อตรวจสอบความเข้าใจของฉันฉันต้องการแบ่งปันความคิดบางอย่างเกี่ยวกับข้อกำหนดด้านพลังงานของการคำนวณ นี่คือตามขึ้นไปก่อนหน้าของฉันคำถามและอาจจะเกี่ยวข้องกับ Vinay ของคำถามเกี่ยวกับกฎหมายการอนุรักษ์ มันเกิดขึ้นกับฉันว่าจากมุมมองทางอุณหพลศาสตร์การคำนวณสามารถนำมาพิจารณาได้ในระดับหนึ่งอนาล็อกไปสู่การเคลื่อนย้ายน้ำหนักไปตามเส้นแนวนอน: การสูญเสียพลังงานเพียงอย่างเดียวเกิดจากแรงเสียดทานซึ่งอาจเป็นหลักการ ทำให้มีขนาดเล็กโดยพลการ ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมโดยไม่มีแรงกระตุ้น (อะนาล็อกเชิงกลของคอมพิวเตอร์ที่สามารถย้อนกลับได้) ไม่จำเป็นต้องใช้พลังงานเลย คุณยังคงต้องจัดหาพลังงานเพื่อเร่งน้ำหนัก แต่คุณสามารถกู้คืนได้ทั้งหมดเมื่อชะลอตัวลง เวลาทำงานสามารถทำให้มีขนาดเล็กลงได้โดยการลงทุนพลังงานให้เพียงพอ (แม่นยำยิ่งขึ้นถ้าคำนึงถึงทฤษฏีสัมพัทธภาพเวลาทำงานจะถูก จำกัด จากด้านล่างโดยโดยที่dคือระยะทาง)d/ cd/คd/cddd ในทำนองเดียวกันคอมพิวเตอร์แบบพลิกกลับได้ไม่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายด้านพลังงาน แต่เป็นการลงทุนด้านพลังงานที่ได้รับการกู้คืนเมื่อสิ้นสุดการคำนวณและเวลาทำงานสามารถทำให้มีขนาดเล็กลงโดยไม่ตั้งใจโดยการลงทุนพลังงานมากพอถึงขีด จำกัดเชิงสัมพันธ์ org / abs / quant-ph / 9908043โดย Seth Lloyd) อย่างไรก็ตามมีและค่าใช้จ่ายพลังงานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างคอมพิวเตอร์ โดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับรายละเอียดการใช้งาน แต่ฉันคาดเดาว่าเราสามารถระบุขอบเขตล่างได้: สมมติว่าคอมพิวเตอร์ของเรามีสาม (ควอนตัมคลาสสิกหรือ) ลงทะเบียน: อินพุต , เอาท์พุทและAncilla ผู้ใช้สามารถอ่านและเขียนลงทะเบียนอินพุตและเอาต์พุตในขณะที่การลงทะเบียนAncillaไม่สามารถเข้าถึงได้ ที่จุดเริ่มต้นของการคำนวณแต่ละครั้งการลงทะเบียนAncillaเริ่มต้นในสถานะคงที่ (เช่นศูนย์ทั้งหมด) และเมื่อสิ้นสุดการคำนวณมันจะกลับสู่สถานะคงที่เดิม ดังนั้นหากไม่ได้รับเสียงรบกวนภายนอกรัฐAncillaจำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่เพียงครั้งเดียวเมื่อสร้างคอมพิวเตอร์ขึ้นมา ดังนั้นการใช้หลักการของ Landauerฉันคาดการณ์ว่าการสร้างคอมพิวเตอร์ที่สามารถย้อนกลับได้ด้วย bits (หรือ qubits) ของAncillaต้องการอย่างน้อยn k …

2
รุ่นคูณของ 3-SUM
สิ่งที่ทราบเกี่ยวกับความซับซ้อนของเวลาของปัญหาต่อไปนี้ซึ่งเราเรียกว่า 3-MUL เมื่อกำหนดชุดของจำนวนเต็มจะมีองค์ประกอบที่หรือไม่n a , b , c ∈ S a b = cSSSnnna,b,c∈Sa,b,c∈Sa,b,c\in Sab=cab=cab=c ปัญหานี้คล้ายกับปัญหา 3-SUM ซึ่งถามว่ามีองค์ประกอบสามองค์ประกอบa,b,c∈Sa,b,c∈Sa,b,c\in Sซึ่งa+b+c=0a+b+c=0a+b+c=0 (หรือเทียบเท่าa+b=ca+b=ca+b=c ) 3 SUM คาดคะเนที่จะต้องใช้เวลาประมาณกำลังสองในnnnnมีการคาดเดาที่คล้ายกันสำหรับ 3-MUL หรือไม่? เป็นที่ทราบกันโดยเฉพาะว่า 3-MUL นั้นเป็น 3-SUM ยากหรือไม่ หมายเหตุความซับซ้อนของเวลาควรใช้ในการคำนวณแบบ "สมเหตุสมผล" ตัวอย่างเช่นเราอาจจะลดลงจาก 3 SUM ในชุดSSS 3-MUL ในตลาดหลักทรัพย์S′S′S'ที่ S′={2x∣x∈S}S′={2x∣x∈S}S'=\{2^x\mid x\in S\}\} แล้ววิธีการแก้ปัญหา 3 MUL เป็น2a⋅2b=2c2a⋅2b=2c2^a\cdot 2^b=2^cมีอยู่ถ้าหากว่าa+b=ca+b=ca+b=c C อย่างไรก็ตามการระเบิดแบบเลขชี้กำลังของเลขชี้กำลังนั้นแย่มากสำหรับรุ่นต่างๆเช่นรุ่น RAM …

1
มีการแยกตามธรรมชาติในลำดับชั้นเวลา nondeterministic หรือไม่
ทฤษฎีลำดับขั้นของเวลา Nondeterministic เดิมเกิดจากแม่ครัว (ลิงก์คือ S. Cook, ลำดับชั้นสำหรับความซับซ้อนของเวลา nondeterministic , JCSS 7 343–353, 1973) ทฤษฎีบทระบุว่าสำหรับจำนวนจริงใด ๆและถ้าดังนั้นNTIME ( ) จะมีอยู่อย่างเคร่งครัดใน NTIME ( )r1r1r_1r2r2r_21≤r1<r21≤r1<r21 \le r_1 \lt r_2nr1nr1n^{r_1}nr2nr2n^{r_2} ส่วนหนึ่งที่สำคัญของการพิสูจน์ใช้การทำเครื่องหมายเส้นทแยงมุม (ไม่ระบุ) เพื่อสร้างภาษาที่แยกออกจากองค์ประกอบของชั้นเรียนขนาดเล็ก ไม่เพียง แต่เป็นข้อโต้แย้งที่ไม่สร้างสรรค์เท่านั้น แต่ภาษาที่ได้จากการทแยงมุมมักไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกใด ๆ นอกจากการแยกตัวเอง ถ้าเราต้องการที่จะเข้าใจโครงสร้างของลำดับชั้นของ NTIME อาจต้องตอบคำถามต่อไปนี้: มีภาษาธรรมชาติใน NTIME ( ) แต่ไม่ใช่ใน NTIME ( )?nk+1nk+1n^{k+1}nknkn^k ผู้สมัครคนหนึ่งอาจจะเป็นk-ISOLATED SATซึ่งต้องการค้นหาวิธีแก้ปัญหาสำหรับสูตร CNF โดยไม่มีวิธีแก้ปัญหาอื่นภายในระยะทาง Hamming k …

2
มีการใช้“ ทฤษฎีความซับซ้อนเชิงทดลอง” เพื่อแก้ปัญหาที่เปิดอยู่หรือไม่?
Scott Aaronson เสนอการท้าทายที่น่าสนใจ : เราสามารถใช้ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ในวันนี้เพื่อช่วยแก้ปัญหา CS ในลักษณะเดียวกับที่นักฟิสิกส์ใช้อนุภาคขนาดใหญ่? ข้อเสนอของฉันคือการอุทิศพลังการคำนวณบางส่วนของโลกให้กับความพยายามอย่างเต็มที่เพื่อตอบคำถามดังต่อไปนี้การคำนวณเมทริกซ์ 4 คูณ 4 ถาวรต้องใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์มากกว่าการคำนวณปัจจัยหรือไม่? เขาสรุปว่าสิ่งนี้จะต้องมีการดำเนินงานของจุดลอยตัวประมาณจุดซึ่งอยู่นอกเหนือความหมายในปัจจุบันของเรา มีสไลด์ให้เลือกอ่านและคุ้มค่า 101231012310^{123} มีความสำคัญสำหรับการแก้ปัญหา TCS แบบเปิดด้วยการทดลองกำลังแบบดุร้ายหรือไม่?

2
วิธีการทางเรขาคณิตของ Mulmuley-Sohoni สร้างขอบเขตที่ต่ำกว่าให้หลีกเลี่ยงการพิสูจน์ตามธรรมชาติ (ในความรู้สึก Razborov-Rudich) ได้อย่างไร?
ประโยคที่ถูกต้องของชื่อนี้เกิดจากอานันท์คุลคาร์นี (ผู้เสนอเว็บไซต์นี้ถูกสร้างขึ้น) คำถามนี้ถูกถามเป็นคำถามตัวอย่าง แต่ฉันอยากรู้อยากเห็นอย่างบ้าคลั่ง ฉันรู้น้อยมากเกี่ยวกับเรขาคณิตเชิงพีชคณิตและในความเป็นจริงแล้วมีเพียงความเข้าใจระดับปริญญาตรีของอุปสรรคที่เล่นในคำถาม P / โพลีกับ NP ปัญหา (ไม่ใช่ relativizing, ไม่ใช่พีชคณิตน่าจะไม่ใช่หลักฐานธรรมชาติ) . อะไรที่ทำให้เรขาคณิตเชิงพีชคณิตดูเหมือนว่ามันจะผ่านสิ่งกีดขวางเหล่านี้ได้? มันเป็นเพียงสัญชาตญาณจากผู้เชี่ยวชาญหรือเรามีเหตุผลที่ดีที่จะเชื่อว่าวิธีการนั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าเดิมหรือไม่? วิธีนี้มีผลลัพธ์ที่อ่อนแอกว่าสามารถบรรลุ?

5
ผลกระทบของความไม่สามารถพิสูจน์ได้ของ
ฉันอ่านว่า " เป็น P กับ NP อิสระอย่างเป็นทางการหรือไม่ " แต่ฉันก็งง เป็นที่เชื่อกันอย่างแพร่หลายในทฤษฎีความซับซ้อนที่{} คำถามของฉันเกี่ยวกับสิ่งที่หากไม่สามารถพิสูจน์ได้ (พูดใน ) (สมมติว่าเราพบเพียงว่าเป็นอิสระจากแต่ไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการพิสูจน์นี้)P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFCP≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFC อะไรคือความหมายของถ้อยแถลงนี้? โดยเฉพาะอย่างยิ่ง, ความแข็ง สมมติว่าจับอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพ ( วิทยานิพนธ์ Cobham – Edmonds ) และเราพิสูจน์เพื่อบอกว่าพวกเขาเป็น นอกเหนือจากการเข้าถึงอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพของเราในปัจจุบัน ถ้าเราพิสูจน์การแยกหมายความว่าไม่มีอัลกอริธึมเวลาพหุนาม แต่สิ่งที่ไม่N P - เอชR d n E s sผลหมายถึงถ้าแยกไม่สามารถพิสูจน์ได้? จะเกิดอะไรขึ้นกับผลลัพธ์เหล่านี้PP\mathsf{P}P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}NP-hardnessNP-hardness\mathsf{NP\text{-}hardness }NP-hardnessNP-hardness\mathsf{NP\text{-}hardness}NP-hardnessNP-hardness\mathsf{NP\text{-}hardness } อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ การแยกไม่ได้หมายความว่าเราจำเป็นต้องเปลี่ยนคำจำกัดความของอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพหรือไม่?

4
ปัญหาที่แก้ไขได้ในทางปฏิบัติตอบโต้สังหรณ์?
เมื่อไม่นานมานี้ฉันได้รับประสบการณ์ที่สนุกสนานอย่างเจ็บปวดจากการอธิบายแนวคิดของความซับซ้อนในการคำนวณให้กับโปรแกรมเมอร์ที่สอนด้วยตนเองที่มีความสามารถอายุน้อยซึ่งไม่เคยเรียนหลักสูตรทางการในอัลกอริธึมหรือความซับซ้อนมาก่อน ไม่น่าแปลกใจมากของความคิดที่ดูเหมือนแปลกในตอนแรก แต่ทำให้ความรู้สึกกับบางตัวอย่าง(PTIME, intractability, uncomputability)ขณะที่คนอื่นดูเหมือนจะมาเป็นธรรมชาติมากขึ้น(การจัดหมวดหมู่ปัญหาผ่านการลดเวลาและพื้นที่ที่เป็นแหล่งข้อมูลการวิเคราะห์เชิง) ทุกอย่างกำลังดีจนกระทั่งฉันยอมรับSATโดยไม่ตั้งใจสามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ * ในทางปฏิบัติ ... และเช่นเดียวกับที่ฉันทำมันหายไป มันไม่สำคัญว่าฉันจะพยายามโต้เถียงในทางทฤษฎีอย่างไรเด็กคนนั้นเชื่อว่ามันเป็นคณิตศาสตร์อึที่เขาไม่ควรสนใจ ดี... ¯ \ _ (ツ) _ / ¯ ไม่ฉันไม่ได้ใจสลายหรือฉันไม่สนใจจริงๆเกี่ยวกับสิ่งที่เขาคิดนั่นไม่ใช่ประเด็นของคำถามนี้ การสนทนาของเราทำให้ฉันคิดคำถามอื่น ฉันรู้มากแค่ไหนเกี่ยวกับปัญหาที่ยากลำบากในทางทฤษฎี (ความซับซ้อนของเวลาแบบโพลิโพโนเมียลชั้นสูง) แต่สามารถแก้ไขได้จริง (ผ่านทางฮิวริสติก, การประมาณค่า, ตัวแก้ SAT ฯลฯ )? ฉันรู้ไม่มาก ฉันรู้ว่ามีตัวแก้ SAT ที่มีประสิทธิภาพมากที่สามารถแก้ไขอินสแตนซ์ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพนั่นคือ Simplex ทำงานได้ดีในทางปฏิบัติและอาจมีปัญหาหรืออัลกอริธึมอีกเล็กน้อย คุณช่วยฉันวาดภาพที่สมบูรณ์มากขึ้นได้ไหม? ปัญหาใดที่เป็นที่รู้จักกันดีหรือแม้กระทั่งคลาสของปัญหาที่อยู่ในหมวดหมู่นี้ TL: DR: ปัญหาอะไรบ้างที่สามารถแก้ไขได้ในทางปฏิบัติโดยวิธีตอบโต้ มีทรัพยากร (อัพเดท) เพื่ออ่านเพิ่มเติมหรือไม่ เรามีลักษณะเฉพาะของพวกเขาหรือไม่? และในที่สุดตามคำถามการอภิปรายทั่วไปเราควรหรือไม่ แก้ไข # 1:ในความพยายามที่จะตอบคำถามการอภิปรายครั้งสุดท้ายของฉันเกี่ยวกับการดังกล่าวเป็นตัวละครที่ผมถูกนำไปวิเคราะห์เรียบของขั้นตอนวิธีแนวคิดนำโดยแดเนียล Spielman …

1
นิพจน์ทั่วไปใดที่
เป็นที่ทราบกันดีว่าปัญหาต่อไปนี้เป็น PSPACE-complete: รับนิพจน์ทั่วไป , L ( β ) = Σ ∗หรือไม่ββ\betaL ( β) = Σ* * * *L(β)=Σ∗L(\beta) = \Sigma^* สิ่งที่เกี่ยวกับการพิจารณาความเท่าเทียมกับนิพจน์ปกติอื่น ๆ (คงที่) ?αα\alpha รับนิพจน์ทั่วไป , L ( β ) = L ( α )หรือไม่ββ\betaL ( β) = L ( α )L(β)=L(α)L(\beta) = L(\alpha) ต่อไปนี้เป็นที่รู้จักกัน: สำหรับปัญหาคือ PSPACE-completeα = ( 0 …

1
ความซับซ้อนของปัญหาเมทริกซ์
ปัญหาต่อไปนี้เพิ่งปรากฏในงานวิจัยของฉัน การไม่มีความเชี่ยวชาญในคำถามอัลกอริทึมฉันได้ Googled อย่างกว้างขวางในการค้นหาปัญหาที่เหมาะสมเพื่อลด ฉันไม่เห็นว่า 3SAT จะทำงานอย่างไรและแม้ว่า ZOE จะคล้ายกันในจิตวิญญาณ แต่การลดลงก็ไม่ชัดเจน ความเป็นไปได้อีกอย่างก็คือทฤษฎีอัตถิภาวนิยมของ reals ดูเหมือนจะไม่เป็นการแข่งขันมากนัก แต่ฉันอาจผิดไป ปัญหา: AAAและBBBเป็นทั้งn × nn×nn\times nเมทริกซ์เหนือสนามที่คุณชื่นชอบ เราคิดว่าชุดของค่าAAAโดยพลการของAถูกตั้งค่าเป็น 0 ในทำนองเดียวกันชุดของAโดยพลการของBBBถูกตั้งค่าเป็น 0 คำถาม: เราสามารถเติมดัชนีที่เหลือของAAAและBBBที่A B = InAB=InAB = I_nหรือไม่? ตัวอย่าง: = [ 0 1 2 0 ] , B = [ ข1 0 0 ข2 ] เป็นไปไม่ได้.A = [ …

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