Considérons un langage tel que:
et pour que
En d'autres termes, la machine la plus rapide calcule L dans le temps O ( f ( n ) ) et la machine M ' la plus économe en espace calcule L tout en utilisant l'espace O ( g ( n ) ) .
Que dire de l'efficacité spatiale de M ou de l'efficacité temporelle de M '? Ou plus précisément, si est l'ensemble de toutes les machines qui calculent L dans O ( f ( n ) ), que pouvons-nous dire de la machine la plus économe en espace dans M T ? Qu'en est- il de la même chose pour la version spatiale évidente: M S .
Alternativement, et g ( n ) peuvent-ils être utilisés pour définir de bons compromis espace-temps? Dans quelles conditions est T S ∈ o ( f ( n ) g ( n ) ) ou plus généralement pour un compromis espace-temps h ( T , S ) dans quelles conditions est h ( T , S ) ∈ h ( o ( f ( n ) ) .
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Réponses:
Les f et g prototypiques ici seraient probablement l'espace poly-temps et polylog. Le problème intéressant ici est la connectivité (dans les graphes dirigés) qui peut être résolue en temps polynomial (en utilisant l'espace linéaire) ou en espace polylog (en utilisant le temps super-polynomial). C'est un problème ouvert célèbre s'il peut être résolu dans TIME-SPACE (poly, polylog), une classe connue sous le nom de SC .
C'est-à-dire que votre question est un problème ouvert bien connu. Je ne pense pas que quelque chose de non trivial soit connu ici.
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cette question est apparue sur des "questions similaires" lorsque je viens de publier cette autre question /cstheory/9677/deterministic-time-space-separation-via-space-compression .
là je cite hopcroft, paul, vaillants 1977 résultat (apparemment le plus connu selon rj lipton dans son blog) qui semble s'appliquer à votre question ieD T I M E (t(n))⊆ D S P A C E (t(n) / log( n ) )
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