Teorik Bilgisayar Bilimi

Rastgele bir “kanıtın” deterministik bir kanıttan çok daha kolay olduğu pek çok durum vardır; kanonik örnek polinom kimlik testi. Soru : Rastgele bir kanıtın bilindiği ancak deterministik bir kanıtın bulunmadığı herhangi bir doğal matematiksel "teorem" var mı? Bir ifadenin bir "randomize kanıtı" ile Öyle demekPPP girişini alan rastgele bir algoritma …

15 lo.logic  randomness  randomized-algorithms  proofs 

Ampirik kanıtlardan ziyade, kuantum hesaplamanın geleneksel / klasik bilgisayardan daha hızlı olacağını hangi resmi ilkelerle kanıtladık?

15 quantum-computing 

her başlangıç ​​konfigürasyonu için durursa (özellikle bant içeriği ve başlangıç ​​durumu isteğe bağlı olabilir) bir Turing Makinesi ölümlü olduğunu söylüyoruz . Her özyinelemeli dil, ölümlü bir Turing Machine tarafından tanınıyor mu? (kabul eden bir TM olup olmadığını, yani , kabul ölümlü TM orada da )M L LMMMMMMLLLLLL

15 computability 

Genişlik w olan bir grafiğinin ağaç ayrışması verildiğinde , bunu "hoş" hale getirmenin birkaç yolu vardır. Özellikle, ağacın ikili olduğu ve yüksekliğinin O olduğu bir ağaç ayrışmasına dönüştürülmesinin mümkün olduğu bilinmektedir ( log n ) . Bu, ayrışma genişliğini en fazla 3 w tutarak elde edilebilir . (Bkz. Örneğin Bodlaender …

15 treewidth  parameterized-complexity  fixed-parameter-tractable  cliquewidth 

Doğrusal bir eşitsizlikler sisteminin fizibilitesini kontrol etmenin, doğrusal programlama kadar zor olduğunu göstermenin bir yolu, elipsoid yöntemi ile verilen azalmadır. Daha da kolay bir yol, optimum çözümü tahmin etmek ve bunu ikili arama yoluyla bir kısıtlama olarak tanıtmaktır. Bu indirimlerin her ikisi de polinomdur, ancak güçlü bir şekilde polinom değildir …

15 ds.algorithms  linear-programming 

Graph İzomorfizmi ( ) problem için iyi bir adaydır . problemler olmadığı sürece vardır . I için zor olan doğal bir sorun arıyorum Karp indirgenmesi (bir grafik sorunu altında şekilde ).GIGIGINPNPNPNPNPNPP=NPP=NPP=NPGIGIGIXXXGI&lt;mpXGI&lt;pmXGI <_p^m X Doğal var mı ne olduğunu -Zor grafik sorunu -eşdeğer ne de olduğu bilinen -Komple?G I N PGIGIGIGIGIGINPNPNP

15 cc.complexity-theory  graph-theory  graph-isomorphism  np-intermediate 

Son yirmi yıldır Daimi olan üzerinde fantastik çalışmalar yapıldı. Bir süredir Negatif Olmayan Matrisler için Pürüzsüz P algoritması olasılığını merak ediyorum. Tabii ki ünlü JSV algoritması var ama bu bir fpra. Smoothed Complexity içindeki diğer çalışmaları düşünmek, Smoothed P'de olmanın güçlü bir ipucu fpras / Portedopolynomial algoritmasının varlığıydı. Düzgünleştirilmemiş P'de …

15 cc.complexity-theory  complexity-classes 

Bu, Symbolic Execution'un wiki girişinde yazılmıştır , ancak bunun için herhangi bir referans bulamıyorum. Biri bana bir işaretçi gösterebilir mi? Teşekkür ederim.

15 reference-request  lo.logic  program-analysis 

Polinom zamanında NP tam problemleri için yaklaşım algoritmaları ve üstel zamanda tam algoritmalar hakkında çalışmalar vardır. Formun altüssel zamanda NP tam problemlere yaklaşık algoritmalar ile ilgili herhangi bir çalışma gerçekleştirilmemiştir burada δ 2 ∈ ( 0 , 1 ) ?2nδ22nδ22^{n^{\delta_2}}δ2∈(0,1)δ2∈(0,1)\delta_2\in(0,1) Özellikle, üstel zamanda Bağımsızlık sayısı ve Clique numarası gibi zordan …

15 approximation-algorithms  approximation-hardness 

Derleyici doğrulama çabaları genellikle derleyicinin tam olarak soyut olduğunu kanıtlamaya başlar: (bağlamsal) denklikleri koruduğu ve yansıttığı. Tam soyutlama kanıtları sağlamak yerine, Hasegawa [ 1 , 2 ] ve Egger et. Tarafından yapılan bazı yeni (kategorik tabanlı) derleyici doğrulama çalışmaları . ark. [ 3 ] çeşitli CPS çevirilerinin eksiksiz olduğunu kanıtlamıştır. …

15 pl.programming-languages  ct.category-theory  semantics  denotational-semantics  program-verification 

I girişi DAG olarak verilen am GGG ve nnn her bir köşe köşe xxx ilave olarak bir ile etiketlenir S(x)⊆{1,…,n}S(x)⊆{1,…,n}S(x) \subseteq \{1, \ldots, n\} . Bir topolojik sıralama GGG bir bijection olan fff köşe gelen GGG için {1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\} , öyle ki tüm xxx , yyy , bir yol …

15 sorting  directed-acyclic-graph  partial-order  matching  order-theory 

Bazılarının bana neden alt küme ürün sorununun neden NP-zor olduğunu açıklayabileceğini umuyordum, alt küme toplamı sorunu ise zayıf NP-zor. Alt Küme Sum: Verilen ve T , bir alt grup arasında var, X ' , öyle ki Σ i ∈ X ' X i = T .X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X = \{x_1,...,x_n\}TTTX′X′X'∑i∈X′xi=T∑i∈X′xi=T\sum_{i\in X'}x_i = …

15 cc.complexity-theory  np-hardness  reductions  subset-sum 

Dilin spesifikasyonu olarak bir DFA'mız olsa bile , normal bir ifadenin boyutunu en aza indirmenin PSPACE-complete olduğu bilinmektedir . Dil sonluysa sonuçlar nelerdir? Bu problem iki modelde düşünülebilir: Giriş, dildeki tüm dizelerdir ve giriş boyutunu tüm dizelerin uzunluğunun toplamı ile ölçeriz. Giriş bir DFA'dır ve giriş boyutunu DFA'nın durum sayısına …

15 cc.complexity-theory  reference-request  fl.formal-languages  regular-expressions  dfa 

Arka fon Harici bellek veya DAM modeli, bir algoritmanın maliyetini gerçekleştirdiği G / Ç sayısına göre (esas olarak önbellek kaçırma sayısı) tanımlar. Bu çalışma süreleri genellikle , belleğin boyutu ve bir kerede belleğe aktarılabilecek kelime sayısı olarak cinsinden verilir . Bazen ve sırasıyla ve için kullanılır . MMMBBBLLLZZZBBBMMM Örneğin, sıralama …

15 ds.algorithms  ds.data-structures  cache-oblivious 

Y birleştiricisi veya omega birleştiricisi gibi türlenmemiş lambda hesabındaki özyinelemeli birleştiricilere bakarsanız: Tüm bu birleştiricilerin tanımlarında bir yerde bir değişkeni kopyaladıkları açıktır.ωY==(λx.xx)(λx.xx)λf.(λx.f(xx))(λx.f(xx))ω=(λx.xx)(λx.xx)Y=λf.(λx.f(xx))(λx.f(xx)) \begin{array}{lcl} \omega & = & (\lambda x.\,x\;x)\;(\lambda x.\,x\;x)\\ Y & = & \lambda f.\,(\lambda x.\,f\;(x\;x))\; (\lambda x.\,f\;(x\;x)) \\ \end{array} Ayrıca, bu birleştiricilerin tümü, yinelenen tiplerle μ α ile …

15 lo.logic  pl.programming-languages  linear-logic