곱셈 오류의 맥락에서 NP-hard 문제에 대해 알려진 근사 결과의 경도를 설정하는 풍부한 문헌과 최소한 하나의 훌륭한 책이 있습니다 (예 : UGC를 가정하면 정점 표지에 대한 2 근사가 최적입니다). 여기에는 APX, PTAS 등과 같은 잘 알려진 근사 복잡성 클래스도 포함됩니다.
가산 오차를 고려할 때 알려진 것은 무엇입니까? 문헌 검색에서 빈 포장에 대한 몇 가지 상한 유형 결과가 표시 되지만 ( 예 : http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr03/cs594/dpw/lecture2.ps 참조 ) 보다 포괄적 인 복잡성 클래스 분류인가, 왜 그렇게 흥미롭지 않거나 관련성이 없는가?
예를 들어 빈 포장의 경우 추가 의견으로, 항상 최적의 1에서 가산 거리 내에있는 폴리 시간 알고리즘을 찾을 수 없었던 이론적 이유를 알 수없는 한 (내가 수정 될지라도) ). 이러한 알고리즘이 복잡성 클래스를 축소 시키거나 다른 중요한 이론적 영향을 줄 수 있습니까?
편집 : 내가 사용하지 않은 핵심 문구는 "점근 근사 클래스"입니다 (Oleksandr 덕분에). 이 분야에는 약간의 연구가있는 것으로 보이지만, 고전적인 근사 클래스 이론과 동일한 성숙 단계에 도달하지는 못했습니다.
언급 한 책의 제목은 무엇입니까?
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Karolina Sołtys
나는 그것이 옳지 않다. 질문에 연결된 메모, 특히 정리 3과 4, 정리 4 바로 아래에 언급 된 공개 문제의 2 페이지를 참조하십시오. 제가 언급 한 특정 책은 Vijay Vazirani의 근사 알고리즘입니다.
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Raphael
Frieze와 Kannan ( research.microsoft.com/en-us/um/people/kannan/Papers/… )은 arity k 제약 조건에 대한 최대 제약 조건 만족 문제에 대해 가산 성 오류 epsilon n ^ k를 갖는 무작위 상수 알고리즘을 제공했습니다.
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Warren Schudy
빈 포장이 OPT + 1 내에서 대략적이라고 생각하면 현재의 지식과 완전히 일치합니다. 실제로 구성 LP는 추가 적분 갭 1을 갖도록 추측됩니다.
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Sasho Nikolov