La pregunta sobre la teoría " ¿Qué es NP restringido a testigos de tamaño lineal? " Pregunta sobre la clase NP restringida a testigos de tamaño lineal , pero
¿Existen problemas naturales de NP completo en los que (sí) las instancias de tamaño requieren testigos de tamaño mayor que n ?
Claramente podemos construir problemas artificiales como:
Después de un rápido vistazo a G&J, cada problema natural de NPC parece tener testigos (estrictamente) más pequeños que .
¿Hay una "razón / explicación" para ello?
cc.complexity-theory
np
proof-complexity
Marzio De Biasi
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Respuestas:
¿Qué tal el número de coloración de borde en un gráfico denso (también conocido como índice cromático )? Se le da la matriz de adyacencia de un gráfico de vértices ( n entrada de 2 bits), pero el testigo natural que describe el color tiene un tamaño n 2 log n . Por supuesto, puede haber pruebas más cortas para gráficos de clase 1 en el teorema de Vizing .n n2 n2logn
Ver también esta pregunta posiblemente relacionada
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Me encontré con algunos problemas bastante naturales de NP completo que aparentemente requieren testigos largos. Los problemas, parametrizados por los enteros y D son los siguientes:C D
Entrada: Una cinta TM Pregunta: ¿Hay alguna n ∈ N , de modo que M realice más de C n + D pasos en alguna entrada de longitud n ?M
n∈N M Cn+D n
A veces, el complemento del problema es más fácil de estado: ¿Una sola cinta dado TM de ejecución en el tiempo C n + D , es decir. ¿realiza a lo sumo pasos de C n + D en todas las entradas de tamaño n , para todas las n ?M Cn+D Cn+D n n
El resultado completo se presenta aquí . Básicamente, se muestra que si queremos verificar si una TM de una cinta se ejecuta en el tiempo , solo necesitamos verificar esto en las entradas de longitud delimitadas por q O ( C ) , donde q es el número de estados de la entrada TM. Entonces, el testigo sería la entrada de longitud q O ( C ) para la cual se viola el límite de tiempo. También se muestra en la referencia que estos problemas son NP-completos para todos los C ≥ 2 y D ≥ 1 .Cn+D qO(C) q qO(C) C≥2 D≥1
Ahora, si el testigo es una entrada que viola el tiempo de ejecución, debe ser de longitud en general. Y la entrada es de longitud O ( q 2 ) .qΩ(C) O(q2)
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Aquí hay un ejemplo, que parece un problema natural.
Ejemplo: números enteros positivos, y k , todos acotada superiormente por n .d1,…,dn k n
Pregunta: ¿Existe un gráfico colorable con secuencia de grados d 1 , ... , d n ?k d1,…,dn
Aquí la entrada puede describirse con bits , pero el testigo puede requerir bits Ω ( n 2 ) .O(nlogn) Ω(n2)
Observación: no tengo una referencia de que este problema en particular sea NP-complete. Pero el requisito de colorabilidad podría ser reemplazado por cualquier otra condición NP-completa; el problema probablemente se convertirá en NP completo para alguna condición, si no es para esta.k
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Tal vez esta sea una "razón / explicación" tonta, pero para muchos problemas de NP-Complete, una solución es un subconjunto de la entrada (mochila, cubierta de vértice, camarilla, conjunto dominante, conjunto independiente, corte máximo, suma de subconjunto, ... ) o una permutación o asignación a un subconjunto de la entrada (ruta hamiltoniana, vendedor ambulante, SAT, isomorfismo gráfico, coloración gráfica, ...).
Podríamos tratar de leer más en eso que eso, o llegar a una razón más elaborada, pero no estoy seguro de si hay algo más profundo o no.
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En cuanto a su primera pregunta, Allender afirma (en Amplificación de límites inferiores por medios de auto-reducibilidad ) que no se conoce ningún problema natural de NP completo fuera de NTIME (n). Esto significa que todos los conjuntos completos NP naturales conocidos tienen testigos de tamaño lineal.
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Considere la siguiente variante del problema MAXCLIQUE .
Instancia: Un circuito con 2 n bits de entrada, y de tamaño polinomialmente limitado en n . Este circuito determina implícitamente un gráfico en 2 n vértices, de modo que cada vértice se identifica con una cadena de n bits, y dos vértices están conectados con un borde si la cadena de 2 n bits que se obtiene al concatenar las dos ID de vértice, es aceptado por C . Deje G ( C ) denotar este gráfico. Nota que tiene exponencialmente muchos vértices en n , pero aún así se determina por la descripción del tamaño polinomio de C .C 2n n 2n n 2n C G(C) n C
Pregunta: ¿ contiene una camarilla de tamaño n k , donde k es una constante fija?G(C) nk k
Notas:
El problema es NP-completo. La contención en es obvia. La integridad se puede demostrar observando que si el circuito acepta solo pares de vértices en los que cada ID es a lo sumo N = 2 n k , entonces G ( C ) puede ser un gráfico arbitrario de N -vértices más muchos vértices aislados. (Cualquiera de estos gráficos de N -vértices se puede codificar en C , ya que se permite que C tenga un tamaño polinómico en n , y también en N ). Entonces la pregunta es: ¿hay una camarilla de tamaño N / 2 en un NNP N=2nk G(C) N N C C n N N/2 N gráfico de vértices? Esto es conocido por ser NP-completo, para general . El problema de que N no es arbitrario, está restringido a N = 2 n k , puede eliminarse mediante el relleno apropiado.N N N=2nk
El testigo natural del problema original es la camarilla de tamaño , que puede describirse mediante una cadena larga O ( n k + 1 ) (una cadena de n bits para cada uno de los n k vértices). Tenga en cuenta que k puede ser una constante muy grande, por lo que el testigo puede ser mucho más largo que lineal. (Incluso si el tamaño de entrada es la descripción de C , en lugar de n , este testigo puede ser mucho más largo, porque k se puede elegir independientemente de C ).nk O(nk+1) n nk k C n k C
El problema puede verse como natural, ya que es una variante de MAXCLIQUE .
Cuando Allender escribió "no se sabe que ningún problema natural de NP completo se encuentre fuera de " (ver Amplificación de límites inferiores por medios de auto-reducibilidad , Sección 7), puede haber tenido un concepto más limitado de naturalidad en mente. Por ejemplo, lo natural podría reducirse a algo que la gente realmente quiere resolver sobre la base de motivaciones prácticas e independientes. No es suficiente si el problema no se construye a través de la diagonalización.NTIME(n)
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