단일 그룹 대해 다양한 기능을 최적화하는 계산상의 복잡성은 무엇입니까 ?
일반적인 작업, 양자 정보 이론에서 자주 발생하는 입력의 양 극대화 될 것 (또는 그 이상 차 다항식에서 U )를 통해 모든 단일 행렬 U . 이 유형의 최적화는 효율적으로 (아마도) 계산 가능합니까, 아니면 NP-hard입니까? (아마도 이것은 잘 알려져 있지만 일반적인 참조를 찾을 수 없었습니다)
단일 그룹 대해 다양한 기능을 최적화하는 계산상의 복잡성은 무엇입니까 ?
일반적인 작업, 양자 정보 이론에서 자주 발생하는 입력의 양 극대화 될 것 (또는 그 이상 차 다항식에서 U )를 통해 모든 단일 행렬 U . 이 유형의 최적화는 효율적으로 (아마도) 계산 가능합니까, 아니면 NP-hard입니까? (아마도 이것은 잘 알려져 있지만 일반적인 참조를 찾을 수 없었습니다)
답변:
미안 늦었 어! 양자 컴퓨팅 이론에서, 놀랍게도 (적어도 나에게) 반정의 프로그래밍으로 축소함으로써 (고전적인) 다항식 시간으로 해결할 수있는 단일 그룹에 대한 최적화 문제의 많은 예가 있습니다.
초기 예는 다음과 같습니다. 2003 년에 2000 년부터 내 문제를 해결했습니다. Barnum, Saks 및 Szegedy 는 부울 함수 f의 양자 쿼리 복잡성 Q (f)를 보여줍니다. f : {0,1} n → {0,1 }, 2 n의 시간 다항식으로 계산할 수 있습니다 (즉, f의 진리표 크기). 나는 이것에 대해 생각했지만 그것을 수행하는 방법을 알 수 없었습니다. 가능한 모든 양자 쿼리 알고리즘에 대해 성공 확률을 최적화해야하기 때문에 각각 고유의 (2 n 크기) 단위 행렬 세트를 가지고 있습니다. Barnum et al. 단위 행렬과 양의 반 정규 행렬 사이의 "이중성 (duality)"을 이용하여 SDP로 감소, 소위 Choi-Jamiolkowski 동 형사상. Q (f)를 특징 짓는보다 최근의 간단한 SDP에 대해서는 Reichardt의 2010 논문 에서 음의 무게를 vers는 적법이 최적임을 보여줍니다.
이 트릭이 악용 된 또 다른 중요한 경우는 양자 대화 형 증명 시스템입니다. 직관적으로 명확하지는 않지만 2000 년 Kitaev와 Watrous 는 QIP ⊆ EXP임을 입증했습니다. 3 라운드 양자 대화 형 증거 시스템에서 발생하는 지수 크기의 단일 행렬에 대해 최적화하는 문제를 줄임으로써 단일 지수 크기의 SDP를 해결하기 위해 (다시 말해서 혼합 상태와 단일 행렬). 최근 QIP = PSPACE의 돌파구 는 특정 SDP가 NC에서 (즉, 로그 깊이 회로에 의해) 훨씬 더 잘 해결 될 수 있음을 보여주었습니다.
따라서 단일 그룹과 관련된 특정 최적화 문제가 무엇이든간에 생각보다 더 빨리 해결할 수 있다고 생각합니다.
두 개의하다 마드 행렬이 동일한 지 여부를 결정하는 것은 그래프 이소 모픽 (GI) 완전 문제입니다. Brendon McKay는이 주제에 관한 논문을 가지고 있습니다. BD McKay, Graph isomorphism을 통한 Hadamard equivalence, Discrete Mathematics, 27 (1979) 213-216 참조.