คำถามติดแท็ก nondeterminism

หลายคนเชื่อว่า P แต่เราเท่านั้นที่รู้ว่าบีพีพีอยู่ในระดับที่สองของลำดับชั้นของพหุนามคือB P P ⊆ Σ P 2 ∩ เธP 2 ขั้นตอนต่อการแสดงB P P = Pแรกคือการนำมันลงไปในระดับแรกของลำดับชั้นพหุนามคือB P P ⊆ N PBPP=P⊆NPBPP=P⊆NP\mathsf{BPP} = \mathsf{P} \subseteq \mathsf{NP}BPPBPP\mathsf{BPP}BPP⊆ΣP2∩ΠP2BPP⊆Σ2P∩Π2P\mathsf{BPP}\subseteq \Sigma^ \mathsf{P}_2 \cap \Pi^ \mathsf{P}_2BPP=PBPP=P\mathsf{BPP} = \mathsf{P}BPP⊆NPBPP⊆NP\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{NP} การกักกันนั้นหมายความว่า nondeterminism อย่างน้อยก็มีพลังเท่ากับการสุ่มเวลาพหุนาม นอกจากนี้ยังหมายความว่าหากมีปัญหาเราสามารถหาคำตอบได้โดยใช้อัลกอริธึมแบบสุ่มที่มีประสิทธิภาพ (เวลาพหุนาม) แล้วเราสามารถตรวจสอบคำตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ มีผลที่น่าสนใจที่ทราบกันดีสำหรับBPP⊆NPBPP⊆NP\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{NP}หรือไม่? มีเหตุผลใดที่เชื่อได้ว่าการพิสูจน์ว่าBPP⊆NPBPP⊆NP\mathsf{BPP} \subseteq \mathsf{NP}นั้นไม่สามารถเข้าถึงได้ในขณะนี้ (เช่นอุปสรรคหรือข้อโต้แย้งอื่น ๆ )?

34 cc.complexity-theory  randomness  randomized-algorithms  nondeterminism  barriers 

ความสัมพันธ์แบบไม่ผูกมัดที่เกี่ยวข้องเชื่อมโยงกับฟังก์ชันg(n)g(n)g(n)กับคลาสของภาษาที่ยอมรับโดยเครื่องทัวริงที่ จำกัด ขอบเขตทรัพยากรเพื่อสร้างคลาส -ใหม่ คลาสนี้ประกอบด้วยภาษาเหล่านั้นที่ได้รับการยอมรับจากทัวริงเครื่องจักร nondeterministicเชื่อฟังขอบเขตทรัพยากรเดียวกับที่ใช้ในการกำหนดแต่ได้รับอนุญาตให้เคลื่อนที่ได้มากที่สุดคือ nondeterministic (ฉันใช้สัญกรณ์ของช่างทอง Levy และ Mundhenk แทนที่จะเป็นต้นฉบับโดย Kintala และ Fischer และคือขนาดของอินพุต)CCCgggCCCMMMCCCMMMg(n)g(n)g(n)nnn คำถามของฉัน: มีค่าคงที่ที่ GRAPH ISOMORPHISM อยู่ใน -หรือไม่c≥0c≥0c\ge0cn−−√cnc\sqrt{n}PTIMEPTIME\mathsf{PTIME} ( แก้ไข: Joshua Grochow ชี้ให้เห็นว่าคำตอบในเชิงบวกต่อคำถามนี้จะบอกเป็นนัยถึงอัลกอริธึมสำหรับ GI ที่มีขอบเขตรันไทม์แบบ asymptotic ดีกว่าที่ทราบกันดีในปัจจุบันดังนั้นฉันจึงมีความสุขที่จะผ่อนคลายขอบเขตอนุญาตย้าย nondeterministic)o(n−−√logn)o(nlog⁡n)o(\sqrt{n}\log n) พื้นหลัง สำหรับค่าคงที่คงที่ทุก , - , ขณะที่เคลื่อนที่ nondeterministic ส่วนใหญ่กำหนดค่าพหุนามเพื่อสำรวจแบบกำหนดแน่นอน ยิ่งไปกว่านั้นและด้วยวิธีการหนึ่งสามารถแสดงให้เห็นถึงภาษาสมบูรณ์ภาษาใน -สำหรับทุก0c≥0c≥0c \ge 0PTIME=clognPTIME=clog⁡n\mathsf{PTIME} = {c\log n}PTIMEPTIME\mathsf{PTIME}clognclog⁡nc\log nNP=∪cnc-PTIMENP=∪cnc-PTIME\mathsf{NP} = …

30 cc.complexity-theory  graph-theory  graph-isomorphism  nondeterminism 

พิจารณา nondeterministic จำกัด ออโต= ( Q , Σ , δ , Q 0 , F )และฟังก์ชั่นF ( n ) นอกจากนี้เรากำหนดΣ ≤ k = ⋃ ฉัน≤ k ΣฉันA=(Q,Σ,δ,q0,F)A=(Q,Σ,δ,q0,F)A = (Q, \Sigma, \delta, q_0, F)f(n)f(n)f(n)Σ≤k=⋃i≤kΣiΣ≤k=⋃i≤kΣi\Sigma^{\leq k} = \bigcup_{i \leq k} \Sigma^i ตอนนี้ให้วิเคราะห์คำสั่งต่อไปนี้: หากΣ≤f(|Q|)⊆L(A)Σ≤f(|Q|)⊆L(A)\Sigma^{\leq f(|Q|)} \subseteq L(A)แล้วL(A)=Σ∗L(A)=Σ∗L(A) = \Sigma^* * มันง่ายที่จะแสดงว่าสำหรับf(n)=2n+1f(n)=2n+1f(n) = 2^n+1มันเป็นเรื่องจริงดังนั้นหากออโตมาตะสร้างทุกคำที่มีความยาวไม่เกิน2|Q|+12|Q|+12^{|Q|}+1แล้วมันผลิตΣ∗Σ∗\Sigma^* …

28 automata-theory  fl.formal-languages  nondeterminism 

ให้L1,L2L1,L2L_1,L_2เป็นภาษาปกติสองภาษาที่กำหนดโดย NFAs M1,M2M1,M2M_1,M_2เป็นอินพุต สมมติว่าเราต้องการที่จะตรวจสอบว่า\ สิ่งนี้สามารถทำได้อย่างชัดเจนโดยอัลกอริธึมกำลังสองซึ่งคำนวณหุ่นยนต์ผลิตภัณฑ์ของแต่ฉันสงสัยว่ามีอะไรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเป็นที่รู้จักกันM 1 , M 2L1∩L2≠∅L1∩L2≠∅L_1\cap L_2\neq \emptysetM1,M2M1,M2M_1,M_2 มีอัลกอริทึมในการตัดสินใจว่าหรือไม่ อัลกอริทึมที่รู้จักกันเร็วที่สุดคืออะไร?L 1 ∩ L 2 ≠ ∅o(n2)o(n2)o(n^2)L1∩L2≠∅L1∩L2≠∅L_1\cap L_2\neq \emptyset

23 ds.algorithms  automata-theory  regular-language  nondeterminism 

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 …

22 cc.complexity-theory  nondeterminism  time-hierarchy 

ฉันมีคำถามเชิงประวัติศาสตร์สองข้อ: ใครเป็นคนแรกที่อธิบายการคำนวณแบบ nondeterministic ฉันรู้ว่า Cook อธิบายปัญหาที่เกิดขึ้นกับ NP และ Edmonds เสนอว่าอัลกอริธึม P เป็นอัลกอริธึม "ประสิทธิภาพ" หรือ "ดี" ฉันค้นหานี้บทความวิกิพีเดียและไขมันต่ำ "ในการคำนวณความซับซ้อนของอัลกอริทึม" แต่ไม่พบการอ้างอิงถึงเมื่อคำนวณ nondeterministic ถูกกล่าวถึงครั้งแรก การอ้างอิงแรกไปยังคลาส NP คืออะไร มันเป็นกระดาษ 1971 ของ Cook หรือไม่

20 reference-request  soft-question  ho.history-overview  nondeterminism 

ปัญหาการตัดสินใจของ CNF-SAT สามารถอธิบายได้ดังต่อไปนี้: อินพุต:สูตรบูลีนในรูปแบบปกติซึ่งเชื่อมต่อกันφϕ\phi คำถาม:จะมีอยู่การกำหนดตัวแปรที่ตอบสนอง ?φϕ\phi ฉันกำลังพิจารณาแนวทางที่แตกต่างกันสำหรับการแก้ CNF-SAT ด้วยเครื่องทัวริงสองเทปที่ไม่สามารถกำหนดค่าได้ ผมเชื่อว่ามี NTM ที่แก้ CNF-SAT ในขั้นตอนn ⋅ โพลี ( บันทึก( n ) )n⋅poly(log⁡(n))n \cdot \texttt{poly}(\log(n)) คำถาม:มี NTM ที่สามารถแก้ CNF-SAT ในขั้นตอนได้หรือไม่?O ( n )O(n)O(n) การอ้างอิงที่เกี่ยวข้องใด ๆ ที่ได้รับการชื่นชมแม้ว่าพวกเขาจะให้แนวทางเชิงเส้นที่ไม่ใช่เวลาที่กำหนด

19 time-complexity  sat  turing-machines  np  nondeterminism 

เป็นไปได้ไหมที่จะทดสอบอัลกอริธึมว่าจำนวนที่คำนวณได้เป็นจำนวนตรรกยะหรือจำนวนเต็ม? ในคำอื่น ๆ ก็จะมีความเป็นไปได้สำหรับห้องสมุดที่ใช้คำนวณตัวเลขเพื่อให้ฟังก์ชั่นisIntegerหรือisRational? ฉันเดาว่ามันเป็นไปไม่ได้และนี่ก็เกี่ยวข้องกับความจริงที่ว่ามันเป็นไปไม่ได้ที่จะทดสอบว่าตัวเลขสองตัวนั้นเท่ากัน แต่ฉันไม่เห็นวิธีที่จะพิสูจน์มัน แก้ไข: จำนวนที่คำนวณได้ถูกกำหนดโดยฟังก์ชันที่สามารถส่งกลับค่าประมาณด้วยเหตุผลด้วยความแม่นยำ :สำหรับใด ๆ0 รับฟังก์ชั่นดังกล่าวเป็นไปได้หรือไม่ที่จะทดสอบว่าหรือ ?xxxfx(ϵ)fx(ϵ)f_x(\epsilon)xxxϵϵ\epsilon|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x - f_x(\epsilon)| \leq \epsilonϵ>0ϵ>0\epsilon > 0x∈Qx∈Qx \in \mathrm{Q}x∈Zx∈Zx \in \mathrm{Z}

18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 

ไม่ใช่กำหนดวงจรบูลีนมีนอกเหนือไปจากปัจจัยการผลิตสามัญชุดของปัจจัยการผลิต "ไม่กำหนดว่า" Y = ( y ที่1 , ... , Y ม. ) ไม่ใช่กำหนดวงจรCรับข้อมูลxถ้ามีYดังกล่าวว่าวงจรการส่งออก1ใน( x , Y ) คล้ายกับP / p o l yx=(x1,…,xn)x=(x1,…,xn)x = (x_1,\dots,x_n)y=(y1,…,ym)y=(y1,…,ym)y=(y_1,\dots,y_m)CCCxxxyyy111(x,y)(x,y)(x,y)P/polyP/polyP/poly(ระดับของภาษา decidable โดยวงจรขนาดพหุนาม), สามารถกำหนดเป็นคลาสของภาษา decidable โดยขนาดพหุนามไม่ใช่วงจรที่กำหนดขึ้นได้ เป็นที่เชื่อกันอย่างกว้างขวางว่าวงจรที่ไม่ใช่กำหนดขึ้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าวงจรกำหนดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งN P ⊂ P / P o L y ที่บ่งบอกว่ายุบลำดับชั้นของพหุนามNP/polyNP/polyNP/polyNP⊂P/polyNP⊂P/polyNP \subset P/poly มีตัวอย่างที่ชัดเจน (และไม่มีเงื่อนไข) ในวรรณคดีที่แสดงว่าวงจรที่ไม่ได้กำหนดค่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่าวงจรที่กำหนดขึ้นหรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณรู้จักตระกูลฟังก์ชัน คำนวณได้โดยวงจรที่ไม่กำหนดขนาดc nแต่ไม่สามารถคำนวณได้โดยวงจรที่กำหนดขนาด( c …

17 cc.complexity-theory  circuit-complexity  nondeterminism 

ในทฤษฎีออโตมาตะ (จำกัด ออโตมาตะ, กดออโตมาตะ, ... ) และในความซับซ้อนมีความคิดเกี่ยวกับ "ความกำกวม" หุ่นยนต์ไม่ชัดเจนถ้ามีคำที่มีอย่างน้อยสองวิ่งการยอมรับความแตกต่าง เครื่องเป็น -ambiguous ถ้าทุกคำพูดรับการยอมรับจากเครื่องที่มีมากที่สุดวิ่งที่แตกต่างกันที่จะยอมรับWk w k wWWwkkkWWwkkkWWw ความคิดนี้ถูกกำหนดผ่านไวยากรณ์ที่ไม่มีบริบท: ไวยากรณ์จะคลุมเครือหากมีคำที่สามารถรับได้ในสองวิธีที่แตกต่างกัน มันเป็นที่รู้จักกันว่าหลายภาษามีลักษณะทางตรรกะที่ดีกว่ารุ่น จำกัด (ถ้าภาษาเป็นปกติมีสูตรลำดับที่สองแบบ monadicอยู่เหนือคำเช่นนั้นทุกคำที่ของเป็นแบบจำลองของเช่นเดียวกับ NP หากเทียบเท่ากับสูตรลำดับที่สองที่ทุก ๆ ลำดับที่ 2 มีอยู่ .)ϕ w L ϕLLLφφ\phiWWwLLLφφ\phi ดังนั้นคำถามของฉันอยู่ที่ขอบของทั้งสองโดเมน: มีผลใด ๆ หรือแม้กระทั่งคำจำกัดความที่ยอมรับได้ของ "ความกำกวม" ของสูตรของตรรกะที่กำหนดหรือไม่ ฉันจินตนาการถึงคำจำกัดความบางอย่าง: ∃ x ϕ ( x )∃xφ(x)\exists x \phi(x)ไม่คลุมเครือถ้ามีมากที่สุดคนหนึ่งxxxดังกล่าวว่าϕ ( x )φ(x)\phi(x)ถือและไม่คลุมเครือ ϕ …

17 lo.logic  automata-theory  regular-language  nondeterminism  finite-model-theory 

ปัญหา ให้= ⟨ Σ , Q , Q 0 , F , Δ ⟩เป็นหุ่นยนต์BüchiจำภาษาLเราคิดว่ามีกลยุทธ์ที่ได้รับการยอมรับในความหมายดังต่อไปนี้: มีฟังก์ชั่นซึ่งสามารถใช้ในการนำร่องวิ่ง เราดำเนินการตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้:A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=⟨Σ,Q,q0,F,Δ⟩A=\langle \Sigma, Q, q_0,F,\Delta\rangle σ : Σ * → QL⊆ΣωL⊆ΣωL\subseteq\Sigma^\omegaAAAσ:Σ∗→Qσ:Σ∗→Q\sigma:\Sigma^*\to QAAA σ(ϵ)=q0σ(ϵ)=q0\sigma(\epsilon)=q_0 สำหรับและ , ∈ Σ ( σ ( U ) , , σ ( U ) ) ∈ Δu∈Σ∗u∈Σ∗u\in\Sigma^*a∈Σa∈Σa\in\Sigma(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(σ(u),a,σ(ua))∈Δ(\sigma(u),a,\sigma(ua))\in\Delta สำหรับ , การขับโดยคือการยอมรับ, นั่นคือลำดับมีองค์ประกอบหลายอย่างมากมายในFσ σ …

15 fl.formal-languages  automata-theory  regular-language  nondeterminism 

nondeterminism สามารถเร่งความเร็วในการคำนวณได้หรือไม่? ถ้าใช่เท่าไหร่ โดยการเร่งการคำนวณที่กำหนดขึ้นโดย nondeterminism ฉันหมายถึงผลลัพธ์ของรูปแบบ: DTime(f(n))⊆NTime(n)DTime(f(n))⊆NTime(n)\mathsf{DTime}(f(n)) \subseteq \mathsf{NTime}(n) เช่นสิ่งที่ชอบ DTime(n2)⊆NTime(n)DTime(n2)⊆NTime(n)\mathsf{DTime}(n^2) \subseteq \mathsf{NTime}(n) อะไรคือผลของการเร่งความเร็วที่รู้จักกันดีที่สุดของการคำนวณแบบกำหนดค่าโดย nondeterminism? แล้วหรือแทนที่ ?ΣPkTime(n)ΣkPTime(n)\mathsf{\Sigma^P_kTime}(n)ATime(n)ATime(n)\mathsf{ATime}(n)NTime(n)NTime(n)\mathsf{NTime}(n) สมมติว่าคลาสความซับซ้อนถูกกำหนดโดยใช้เครื่องทัวริงเทปหลายเทปเพื่อหลีกเลี่ยงลักษณะเฉพาะที่ดีของเครื่องทัวริงเทปเดี่ยวแบบสองช่วงเวลา

14 cc.complexity-theory  nondeterminism  speed-up  alternation  tradeoff 

Xor automata (NXA) ที่ไม่ได้กำหนดค่าไว้เป็น syntactically NFA แต่คำว่า NXA นั้นได้รับการยอมรับว่าเป็นคำที่มีจำนวนเส้นทางที่ยอมรับได้ (แทนที่จะเป็นเส้นทางที่ยอมรับอย่างน้อยหนึ่งกรณีใน NFA) มันง่ายที่จะเห็นว่าสำหรับภาษาปกติที่ จำกัดมี NFA น้อยที่สุดซึ่งไม่มีรอบใด ๆ (ถ้ารอบทั้งสองสามารถเข้าถึงได้จากสถานะเริ่มต้นและคุณได้รับจากมันไปสู่สถานะที่ยอมรับ - ภาษาของคุณไม่ใช่ จำกัด )LLL นี่ไม่ใช่กรณีของ NXAs แสดงว่าโดยซับซ้อน xor รัฐของภาษา ,xsc(L)xsค(L)xsc(L)LLL และซับซ้อนรัฐ xor วัฏจักรของ (เช่นขนาดของ NXA วัฏจักรที่เล็กที่สุดซึ่งยอมรับ )axsc(L)axsc(L)axsc(L)LLLLLL จริงหรือไม่สำหรับทุกภาษาที่ จำกัด :LLLaxsc(L)=xsc(L) ?axsc(L)=xsc(L) ?axsc(L)=xsc(L)\ ?

14 fl.formal-languages  automata-theory  nondeterminism  minimization 

หลักฐาน Omer Reingold ที่ให้อัลกอริทึมสำหรับ USTCON (มีในU ndirected กราฟที่มีจุดพิเศษsและเสื้อที่พวกเขาCon nected?) โดยใช้ logspace เท่านั้น แนวคิดพื้นฐานคือการสร้างกราฟตัวขยายจากกราฟดั้งเดิมจากนั้นจึงทำการเดินในกราฟตัวขยาย กราฟตัวขยายทำโดยการยกกำลังสองของกราฟดั้งเดิมหลาย ๆ ครั้ง ในกราฟของตัวแผ่เส้นผ่านศูนย์กลางเป็นลอการิทึมเท่านั้นดังนั้นการค้นหา DFS ของความลึกลอการิทึมจึงเพียงพอL = SLL=SLL=SLsssเสื้อtt การขยายผลลัพธ์เป็นจะบ่งบอกถึงการมีอยู่ของอัลกอริธึม logspace สำหรับ DSTCON - เหมือนกัน แต่สำหรับกราฟที่บอกทิศทางD (บางครั้งเพียงแค่ STCON) คำถามของฉันอาจอ่อนนุ่มเล็กน้อยสิ่งที่เป็นอุปสรรคหลักในการขยายการพิสูจน์ของ Reingold คืออะไร?L = NLL=NLL=NL รู้สึกเล็กน้อยว่าควรมีกราฟ "ตัวขยายที่ชี้นำ" สิ่งก่อสร้างที่คล้ายกันซึ่งคุณเพิ่มขอบตามเส้นทางที่มีความยาวปานกลางและจากนั้นบางส่วนก็สอดคล้องกับเส้นทางยาว จากนั้นคุณสามารถเลื่อนกราฟด้วยความลึกลอการิทึมได้โดยเลื่อนข้ามเส้นทางสั้น ๆ เพื่อไปยังกราฟที่มีความยาว จากนั้นกลับสู่เส้นทางสั้น ๆ ในตอนท้าย แนวคิดนี้มีข้อบกพร่องที่สำคัญหรือไม่? หรือว่าไม่มีตัวสร้างที่ดีของตัวขยายดังกล่าว หรืออย่างใดต้องใช้หน่วยความจำมากกว่ารุ่นที่ไม่ได้กำกับ? น่าเสียดายที่ฉันไม่สามารถค้นหากราฟผู้ขยายได้โดยตรง ในความเป็นจริงเป็นหลักทั้งหมดที่ฉันสามารถหาได้/math/2628930/how-can-one-construct-a-directed-expander-graph-with-varying-degree-distribution (ซึ่งยังไม่ได้ตอบ) …

13 graph-algorithms  nondeterminism  expanders  logspace 

ตามบทความนี้ซึ่งกล่าวถึงการขยาย nondeterministic ของสมมติฐานเวลาที่แข็งแกร่ง (SETH), "[…] วิลเลียมส์เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้แสดงสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนของเมอร์ลินอาเธอร์ของ k-TAUT เป็นเท็จ" อย่างไรก็ตามบทความดังกล่าวอ้างถึงการสื่อสารส่วนตัวเท่านั้น SETH รุ่น MA พิสูจน์แล้วว่าเป็นเท็จได้อย่างไร ฉันสงสัยว่ามันเกี่ยวข้องกับการเปิดตัวสูตร แต่ไม่มีความคิดเพิ่มเติม

13 sat  proofs  nondeterminism