TCS에서 근본적인 역할을하는 "관련되지 않은"수학의 예?


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일반적으로 컴퓨터 과학에 적용되는 것으로 간주되지 않은 수학 정리가 컴퓨터 과학의 결과를 입증하는 데 사용 된 예를 나열하십시오. 가장 좋은 예는 연결이 명확하지 않은 것이지만 일단 발견되면 분명히 "올바른 방법"입니다.

이것은 고전 수학에 대한 TCS의 적용 이라는 질문의 반대 방향입니다 .

예를 들어, 다변량 미적분학의 Green 's Theorem을 사용하여 격리 이론 (이미 기술적 증거를 사용하여 알려진)을 다시 입증하는 "평면 그래프의 녹색 정리 및 분리"를 참조하십시오 .

다른 예는 무엇입니까?


커뮤니티 위키.
— Dave Clarke

커뮤니티 위키가 설치되었습니다.
— 데릭 스토리

토폴로지와 지오메트리에 관한 몇 가지 예가 놀랍습니다. 우리는이 두 가지 주제에 더 놀랐습니까?
— Suresh Venkat

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영역 X에 대한 충분한 예가 주어지면 영역 X가 더 이상 "비 연관"되지 않습니까?
— András Salamon

답변:



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몇 년 전 Noga Alon 및 Muli Safra와 공동 저술 한 작품의 예가 있습니다.

Noga는 대수 토폴로지 고정 소수점 정리를 사용하여 "목걸이 분할 정리"를 증명했습니다. t 유형의 비드가있는 목걸이가 있고 b 유형간에 일부를 분할하여 각 유형에서 동일한 수의 비드를 얻는 경우 ( b를 t로 나눈다 고 가정하면, 항상 (b-1) t 개의 장소에서 목걸이를 자르면됩니다.

우리는이 정리를 사용하여 Set-Cover 근사 경도를 증명하는 데 사용하는 조합 객체를 구성했습니다.

더 많은 정보는 여기에 있습니다 : http://people.csail.mit.edu/dmoshkov/papers/k-restrictions/k-rest.html


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돌이켜 보면 이것은 명백 할 수 있지만, 나는 Steele, Yao, Ben-Or의 Oleinik-Petrovsky / Milnor / Thom 정리 (베티 수의 실제 반대 수 세트에 묶임)를 적용한 것을 항상 좋아했습니다. 대수 결정 트리와 대수 계산 트리 계산의 경계.


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"돌이켜 보면, 명백하다"종류의 결과는 최고의 종류의 응용이다. Hindsight는 20/20입니다.
— Derrick Stolee

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내가 가장 좋아하는 결과 중 하나는 Lovasz의 Kneser 추측 증거 에서 위상 주장을 사용 하고 Kahn-Saks-Sturtevant 공격 에서 위상 ( 및 그룹 이론적 ) 방법을 사용하여 회피에 대한 강력한 Aandera-Rosenberg-Karp 추측에 대한 것입니다. .


+1. 조합 진술을 입증 할 때 위상 논증을 사용하는 것은 진정으로 서사적입니다. 관심있는 독자는 여기에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다. en.wikipedia.org/wiki/Topological_combinatorics
— Robin Kothari

1
@Robin : 아니면 기하학적 인수는 어떻습니까? 도브테일 셔플 링에 대한 고전적인 바이엘-디아 코니스 논문의 주요 정리는 셔플을 52- 큐브의 부피 보존 변형 (베이커 맵 : 각 축을 따라 이중 및 접힘 (mod 1))으로 생각함으로써 발견되었다. 불행히도 그들은 최종 논문에서 별개의 조합으로 대체함으로써 대부분의 기하학적 직관을 제거했습니다.
— 당 Vognsen

@ Per Vognsen : 그 작업에 익숙하지 않으므로 포인터에 감사드립니다. 내가 살펴볼 게
— Robin Kothari

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Kahn-Saks-Sturtevant에 대한 "토폴로지 및 그룹 이론적 방법" 을 추가 할 수 있습니다 . 결국 그들은 단순 복합체에 대해 집단 행동을 결정적으로 사용합니다.
— Joshua Grochow

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1 년 후이 스레드를 "깨워"서 참조 할만한 가치가 있는지 궁금합니다. Lovasz 결과 및 기타 결과와 "조합 주의자를위한 대수 토폴로지"에 대한 소개는 Matousek의 논문에서 찾을 수 있습니다. kam.mff.cuni.cz/~matousek/akt.html
— Sasho Nikolov

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유한 그룹의 표현 이론은 행렬 곱셈 에 대한 Cohn-Kleinberg-Szegedy-Umans 접근법에서 사용됩니다 . 그들은 특정 조건을 만족하는 대칭 그룹을 가진 아벨 리아의 화환 제품 패밀리가 존재하면 2 차 복잡성의 행렬 곱셈 알고리즘이 있음을 보여줍니다.

(대수 그룹의) 표현 이론은 Mulmuley와 Sohoni의 하한에 대한 기하학적 복잡성 이론 접근 에서도 나타납니다 . 이 접근 방식으로 새로운 복잡성 결과가 아직 입증되지 않았기 때문에 이것이 응용 프로그램으로 간주되는지는 아직 확실하지 않지만, 처음에는 완전히 무관 한 것처럼 보이는 두 영역간에 흥미로운 연결이 이루어졌습니다.


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그러한 예가 많이 있습니다. 복잡성 이론을 처음 알게되었을 때, 다항식의 근 (예 : Schwartz-Zippel-DeMillo-Lipton Lemma)에 대한 기본 이론이 대화식 증명이 다항식 공간을 시뮬레이션 할 수 있는지에 대한 질문과 관련이 있다는 것이 놀랍습니다 ( ). 물론, 다항식의 이러한 특성은 이미 이전 작업에서 사용되어 왔으며, 오늘날 "다항식"계산의 사용은 복잡한 이론에서 상당히 표준이되었습니다.IP=PSPACE


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또한 결정자를 무작위로 샘플링하여 이분 그래프에서 완벽한 매칭을 찾는 다항식 트릭을 즐깁니다 (감사, Lovász).
— 데릭 스토리

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근사 이론 (낮은 다항식과 같은 간단한 함수로 복잡하거나 부 자연스러운 실제 값 함수를 근사화하는 방법)은 회로 복잡도, 양자 쿼리 복잡도, 의사 난 수성 등에서 많은 용도로 사용되었습니다.

나는이 지역에서 도구의 멋진 응용 프로그램 중 하나에서 오는 생각 이 그들이 서명 기능이 낮은에 의해 근사 될 수 있다는 사실을 이용하여 복잡성 수준의 PP가 교차로에서 닫혀 있는지 보여 주었다 Beigel, Reingold 및 Spielman의 종이 -합리적인 기능.

Nisan과 Szegedy 및 Paturi 는 낮은 정도의 다항식으로 대칭 함수를 근사 할 때 하한을 나타 냈습니다 . 이 방법은 Quantum 쿼리의 복잡성 하한을 증명하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어 Scott Aaronson의 강의 노트를 참조하십시오 .


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또 다른 아름다운 아이디어 : Minimax 원칙을 사용하려는 Yao의 아이디어와 혼합 게임이 균형 알고리즘 (본질적으로 선형 프로그래밍 이중성)을 가짐으로써 무작위 알고리즘의 하한을 보여줍니다 (대신 입력에 대한 분포를 결정 론적 알고리즘으로 구성).


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또한 (러셀의 원래 논문에서) 러셀 임파 글리 아조의 하드 코어 보조 정리에 노암 니산의 증거
— 다나 Moshkovitz

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고정 소수점 정리는 모든 곳에 있습니다 ...

그러나 어디에서나 나타나는 지오메트리의 놀라운 예는 효과적인 비교 결과입니다. 여기에서 요소 집합에 정의 된 부분 순서 가 주어지면 주어진 부분 순서와 호환되는 객체의 순열 집합을 고려하십시오. 문제는 다음에 할 가장 효과적인 비교를 선택하는 것입니다. 즉, 새로운 부분 순서와 호환되는 순열 수를 줄이는 비교는 무엇입니까 (물론이 단일 비교 결과에 따라 두 가지 가능한 부분 순서가 있습니다). 순열의 수를 일정한 인수로 줄이는 비교가 항상있는 것으로 알려져 있습니다 (따라서 정렬 할 수 있습니다O ( 로그 n ! )nO(log⁡n!)비교). 이 사실의 증거는 고차원 폴리 토프의 기하학적 구조를 통합니다. 특히이 증거는 Brunn-Minkowski 불평등을 사용합니다. 이에 대한 좋은 설명은 이산 기하학 강의에 관한 Matousek 책 (12.3 절)에 있습니다. 원래의 증거는 여기 에서 Kahn과 Linial의 것 입니다.


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이론적 컴퓨터 과학 에는 정보 이론 이 많이 사용 됩니다. 통신의 압축에 관한 작업, 예를 들어 Barak, Braverman, Chen 및 Rao의 비교적 최근의 작업, 그리고 그에 대한 참조), 그리고 훨씬 더 많은 작업.


그러나 이러한 사용은 실제로 "관련되지 않은"것입니까? 적어도 순진한 관점에서 볼 때 정보 이론은 지역적으로 해독 가능한 코드의 정의를 처음들을 때 가장 먼저 떠오르는 영역 중 하나 인 것 같습니다.
— arnab

예를 들어 정보 이론은 코드와 관련이 있고 코드는 TCS와 관련이 있다는 데 동의합니다. 병렬 반복은 아마도 더 강력한 예일 것입니다. 왜 PCP의 사운드 증폭을 위해 그것을 사용한다고 생각하십니까?
— Dana Moshkovitz

예, 병렬 반복이 놀라운 예라는 데 전적으로 동의합니다.
— arnab

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Alon과 Naor는 Grothendieck의 불평등을 사용 하여 max-cut 문제에 대한 근사 알고리즘 을 증명했습니다 . 나는 그 주제에 대한 후속 연구가 있다고 생각하지만 나는 전문가가 아닙니다.

흥미롭게도 Cleve, Hoyer, Toner 및 Watrous는 동일한 정리를 사용하여 양자 XOR 게임을 분석했으며 Linial 및 Shraibman은 양자 통신 복잡성을 위해이 정리를 사용했습니다. 내 지식까지, Grothendieck의 불평등과 양자 물리학의 기초 사이의 관계는 85에서 Tsirelson에 의해 발견되었지만, 언급 한 두 가지 결과는 특히 컴퓨터 과학에 관한 것입니다.


음, 이건 정확하지 않습니다. Alon과 Naor는 매트릭스의 절단 기준에 근접했습니다. 이것은 최대 절단과 관련이 있지만 동일하지는 않습니다.
— Sasho Nikolov


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뻔뻔한 플러그 : 내에서 선형 쿼리에 대한 약 최적의 차등 개인 메커니즘을 설계에서 등방성 추측 (그리고 일반적으로 볼록 형상)의 사용 작업 과 모리츠 하트 .

위의 Suresh의 질문에 부분적으로 대답하기 위해, 나는 원래의 질문이 "일반적으로 컴퓨터 과학에 적용되는 것으로 간주되지 않기 때문에"약간 까다로운 질문이라고 생각합니다. 원래 "관련되지 않은"것처럼 보일 수있는 이러한 기술 중 일부는 시간이 지남에 따라 "정상"이됩니다. 따라서 가장 성공적인 기술 (예 : Kahn-Kalai-Linial의 푸리에 분석, Linial-London-Rabinovich의 메트릭 포함)은 더 이상 올바른 답변이 아닙니다.


아마도 나는 이것을 해결하기 위해 질문을 다시 쓸 것이다.
— 데릭 스톨 리

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첨가제 조합론 / 수론은 추출기 문헌에서 많이 사용되었습니다. 첫 번째 사례는 Paley 그래프가 좋은 추출기로 사용될 수 있다는 점에서 비롯된 것으로 생각되며, 가산 수 이론에 대한 몇 가지 미해결 질문은 더 나은 것을 암시합니다. 내가 아는 가장 초기의 참고 자료는 Zuckerman 1990 (그의 논문 참조 )이지만, 지난 몇 년 동안 TCS와 추가 조합론 사이에서 흥미로운 부분이 활발한 분야였다. ( Davi의 유한 필드 Kakeya 추측 에 대한 주요 하이라이트 중 하나는 물론 수학에 대한 TCS의 기여이며 다른 방식은 아닙니다.) A- 프리 오리 어 왜 이런 종류의 수학 문제가 합계와 제품에 관한지는 분명하지 않습니다 CS에 중요합니다.


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이 정맥의 또 다른 좋은 예는 최근 Hales-Jewitt 밀도 밀도를 사용하여 VC 치수 2의 범위 공간에 대한 엡실론 그물의 비선형 하한을 증명하는 것입니다.
— Suresh Venkat


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o(k2)

k2

그래프를 희소 화하는 데 사용되는 선형 대수 :

Joshua D. Batson, Daniel A. Spielman, Nikhil Srivastava : Twice-ramanujan 스파 저 파이어. STOC 2009 : 255-262.


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이것은 셀 수도 있고 그렇지 않을 수도 있지만, 최근에는 ZFA (Zermelo-Fraenkel with atoms) 및 Fraenkel-Mostowski (FM) 세트 이론이 이름 바인딩을 사용하는 추상 구문 연구에 적용되었습니다. ZFA는 20 세기 초에 CH의 독립성을 증명 한 다음 잊어 버렸지 만 1990 년대 후반 두 명의 컴퓨터 과학자 (Gabbay와 Pitts)가 완전히 연결되지 않은 것을 연구하면서 다시 발견했습니다.

참조 이 예를 들어 설문 조사 용지를.


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칸과 김의 그래프 엔트로피 적용은 부분 정보 (http://portal.acm.org/citation.cfm?id=129731)에 따른 분류에 적용됩니다. 그들은 이론적으로 최적의 (최대 상수) 비교 횟수를 수행하는 최초의 다항식 시간 알고리즘을 제공했습니다. 이 논문은 볼록 지오메트리, 그래프 엔트로피 및 볼록한 프로그래밍과 함께 몇 가지 고전적인 조합 인수를 사용하는 수학에서의 소규모 현장 학습입니다. 더 간단한 알고리즘이 있지만 그래프 엔트로피없이 분석하는 방법을 여전히 알고 있습니다.



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