La question sur la théorie " Qu'est-ce que NP est limité aux témoins de taille linéaire? " Demande à propos de la classe NP limitée aux témoins de taille linéaire , mais
Existe-t-il des problèmes naturels NP-complets dans lesquels (oui) les instances de taille nécessitent des témoins de taille supérieure à ?n
De toute évidence, nous pouvons créer des problèmes artificiels comme:
Après un rapide coup d'œil à G&J, chaque problème de PNJ naturel semble avoir des témoins (strictement) plus petits que .
Y a-t-il une «raison / explication» pour cela?
cc.complexity-theory
np
proof-complexity
Marzio De Biasi
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Réponses:
Que diriez-vous du nombre de coloration de bord dans un graphique dense (aka indice chromatique )? On vous donne la matrice d'adjacence d'un graphe à sommets ( entrée bits), mais le témoin naturel décrivant la coloration a la taille . Bien sûr, il pourrait y avoir des preuves plus courtes pour les graphiques de classe 1 dans le théorème de Vizing .n 2 n 2 log nn n2 n2logn
Voir aussi cette question éventuellement liée
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Je suis venu avec des problèmes NP-tout à fait naturels qui nécessitent apparemment de longs témoins. Les problèmes, paramétrés par les entiers et sont les suivants:DC D
Entrée: Un TM une bande Question: Y a - t-il des , de telle sorte que fasse plus de pas sur une entrée de longueur ?n ∈ N M C n + D nM
n∈N M Cn+D n
Parfois, le complément du problème est plus facile à énoncer: un TM une bande donné s'exécute-t-il dans le temps , c'est-à-dire fait-il au plus des pas sur toutes les entrées de taille , pour tout ?C n + D C n + D n nM Cn+D Cn+D n n
Le résultat complet est présenté ici . Fondamentalement, il est montré que si nous voulons vérifier si une MT à une bande s'exécute dans le temps , nous n'avons besoin de le vérifier que sur des entrées de longueur limitée par , où est le nombre des états de l'entrée TM. Le témoin serait donc l'entrée de longueur pour laquelle la limite de temps est violée. Il est également montré dans la référence que ces problèmes sont NP-complets pour tous les et .q O ( C ) q q O ( C ) C ≥ 2 D ≥ 1Cn+D qO(C) q qO(C) C≥2 D≥1
Maintenant, si le témoin est une entrée qui viole le temps d'exécution, il doit être de longueur en général. Et l'entrée est de longueur . O ( q 2 )qΩ(C) O(q2)
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Voici un exemple, qui apparaît comme un problème naturel.
Instance: entiers positifs, et , tous délimités d'en haut par . k nd1,…,dn k n
Question: Existe-t-il un graphe colorable avec la séquence de degrés ?d 1 , … , d nk d1,…,dn
Ici, l'entrée peut être décrite avec bits, mais le témoin peut nécessiter bits.Ω ( n 2 )O(nlogn) Ω(n2)
Remarque: Je n'ai pas de référence indiquant que ce problème particulier est en effet NP-complet. Mais l'exigence de colorabilité pourrait être remplacée par toute autre condition NP-complète; le problème deviendra probablement NP-complet pour une condition, sinon pour celle-ci.k
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C'est peut-être une "raison / explication" idiote, mais pour de nombreux problèmes NP-Complete, une solution est un sous-ensemble de l'entrée (sac à dos, couverture de vertex, clique, ensemble dominant, ensemble indépendant, coupe maximale, somme du sous-ensemble, ... ) ou une permutation ou affectation à un sous-ensemble de l'entrée (chemin hamiltonien, vendeur ambulant, SAT, isomorphisme graphique, coloration graphique, ...).
Nous pourrions essayer d'en savoir plus que cela, ou trouver une raison plus explicite, mais je ne sais pas s'il se passe quelque chose de plus profond ou non.
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En ce qui concerne votre première question, Allender déclare (dans Amplifying Lower Bounds by Means of Self-Reductibility ) qu'aucun problème naturel de NP-complet n'est connu en dehors de NTIME (n). Cela signifie que tous les ensembles naturels connus NP-complets ont des témoins de taille linéaire.
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Considérez la variante suivante du problème MAXCLIQUE .
Instance: Un circuit avec 2 n bits d'entrée, et de taille polynomiale bornée en n . Ce circuit détermine implicitement un graphe sur 2 n sommets, de sorte que chaque sommet est identifié avec une chaîne de n bits, et deux sommets sont connectés avec un bord si la chaîne de 2 n bits obtenue en concaténant les deux ID de sommet est accepté par C . Soit G ( C ) ce graphique. Notez qu'il a de façon exponentielle de sommets dans n , mais est toujours déterminée par la description de taille polynomiale de C .C 2n n 2n n 2n C G(C) n C
Question: Est-ce que contient une clique de taille n k , où k est une constante fixe?G(C) nk k
Remarques:
Le problème est NP-complet. Le confinement dans est évident. L'exhaustivité peut être prouvée en observant que si le circuit accepte uniquement des paires de sommets dans lesquelles chaque ID est au plus N = 2 n k , alors G ( C ) peut être un graphe N- sommet arbitraire plus de nombreux sommets isolés. (Un tel graphe N- sommet peut être encodé en C , car C est autorisé à avoir une taille polynomiale en n , et donc aussi en N. ) Alors la question devient: y a-t-il une clique de taille N / 2 dans un NNP N=2nk G(C) N N C C n N N/2 N graphique -texte? Ceci est connu pour être NP-complet, pour le général . Le problème que N n'est pas arbitraire, il est limité à N = 2 n k , peut être éliminé par un remplissage approprié.N N N=2nk
Le témoin naturel du problème d'origine est la clique de taille , qui peut être décrite par une chaîne longue O ( n k + 1 ) (une chaîne n bits pour chacun des n k sommets). Notez que k peut être une constante très grande, donc le témoin peut être beaucoup plus long que linéaire. (Même si la taille d'entrée est la description de C , plutôt que de n , ce témoin peut être encore beaucoup plus long, car k peut être choisi indépendamment de C. )nk O(nk+1) n nk k C n k C
Le problème peut être considéré comme naturel, car il s'agit d'une variante de MAXCLIQUE .
Quand Allender a écrit "aucun problème naturel NP-complet n'est connu en dehors de " (voir Amplifier les limites inférieures par des moyens d'auto-réductibilité , Section 7), il peut avoir eu un concept plus étroit de le naturel à l'esprit. Par exemple, le naturel pourrait être réduit à quelque chose que les gens veulent vraiment résoudre sur la base de motivations indépendantes et pratiques. Ce n'est pas suffisant si le problème n'est pas construit par diagonalisation.NTIME(n)
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