Yaprak dilleri birçok karmaşıklık sınıfını eşit olarak tanımlamanın güzel bir yoludur. Çoğu karmaşıklık sınıfı genellikle bir hesaplama modeli (örn. Deterministik / randomize TM) ve bir kaynağa bağlı (log süresi, poli boşluk, vb.) İle belirtilir. Bununla birlikte, yaprak dili formülasyonunda, sadece bir hesaplama modeli vardır ve sınıf, yaprak dili verilerek belirtilir.
Ayrıntılar açıklamak için çok uzun, bu yüzden ilgili okuyucuları bu iki anketten birine yönlendireceğim:
- H Vollmer'in karmaşıklık sınıflarının düzgün karakterizasyonu
- Yaprak Dil Sınıfları - KW Wagner
Her iki anket de formülasyonu ilk birkaç sayfada açıklamak için harika bir iş çıkarıyor.
Wagner'in araştırmasında, "pratikte şimdiye kadar düşünülen her karmaşıklık sınıfının yaprak dilleri tarafından tanımlanabileceği ortaya çıkıyor" diyor.
Sorum bu ifade ile ilgili. Bir yaprak dili karakterizasyonu bilmediğimiz bazı sınıflar olduğunu biliyorum, bu da ya sınıfların böyle bir karakterizasyonu olmadığı ya da bulamadığımız anlamına gelir.
Her karmaşıklık sınıfının (P ve PSPACE arasında) yaprak dili karakterizasyonuna sahip olmasını bekler miyiz? (Kendimizi "doğal" karmaşıklık sınıflarıyla sınırlayalım.) Literatürde bu tür bir sonuç var mı?
(Cevabını bilmekle mutlu olacağım ilgili bir soru: Belirli bir sınıf için bir yaprak dili bulmak için (sezgisel) bir yöntem var mı?)
EDIT: Suresh, Wikipedia makalesinde yaprak dillerinin kısa bir tanımı olduğunu belirtiyor. Aşağıda kopyalıyorum.
Birkaç karmaşıklık sınıfı tipik olarak, her bir dalın kabul edebileceği veya reddedebileceği ve tüm makinenin dalların koşullarının bir işlevi olarak kabul ettiği veya reddettiği bir polinom-zaman belirsizliği olmayan Turing makinesi olarak tanımlanmaktadır. Örneğin, deterministik olmayan bir Turing makinesi, en az bir dal kabul ederse kabul eder ve sadece tüm dallar reddedilirse reddedilir. Ko-deterministik olmayan Turing makinesi ise sadece tüm şubeler kabul ederse kabul eder ve herhangi bir şube reddederse reddeder. Birçok sınıf bu şekilde tanımlanabilir.