새 비치 정리에 대한 엄격한 하한


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우선, 나는 어리 석음에 대해 미리 사과드립니다. 나는 결코 복잡성 이론의 전문가가 아니다 (그것과는 거리가 멀다! 나는 복잡성 이론에서 첫 수업을 듣는 학부생이다) 여기 내 질문이있다. 이제 Savitch의 정리에 따르면 이제이 하한이 빡빡하면 궁금합니다. 즉 를 달성 할 수 없습니다.

NSPACE(f(n))DSPACE((f(n))2)
NSPACE(f(n))DSPACE((f(n))1.9)

결정적 튜링 머신의 구성 그래프의 각 노드에는 나가는 가장자리가 하나 뿐인 반면 비 결정적 튜링 머신의 구성 그래프의 각 노드에는 더 많은 조합이있을 수 있습니다. 하나의 나가는 가장자리보다. Savitch의 알고리즘은 발신 에지가 여러 개인 구성 그래프를 송신 에지 가 구성 그래프로 변환 하는 것입니다.<2

구성 그래프는 고유 TM을 정의하기 때문에 (이것에 대해 확실하지 않음) 후자의 조합 크기는 전자보다 거의 확실합니다. 이 "차이"는 아마도 의 인자 일 것입니다. 물론 루프 등이 없는지 확인하는 방법과 같이 해결해야 할 기술적 인 문제가 많이 있지만 내 질문은 이것이 이와 같은 것을 증명하기 시작하는 합리적인 방법인지 여부입니다. n2

답변:


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이것은 잘 알려진 공개 질문입니다. 복잡도 이론에서 아무도 해결하지 못한 방법에 대해 궁금한 많은 공개 질문을 보게 될 것입니다. 이유의 일부는 우리가 당신을 도울 수 있도록 당신과 같은 새로운 사람들이 필요하다는 것입니다. :)

이 영역의 최신 결과는 일부 제한된 모델에서 Savitch의 알고리즘이 최적임을 보여줍니다 . Aaron Potechin의 FOCS 논문을 참조하십시오 .

특히, 결정 론적 TM의 구성 그래프에는 입력 에지를 고정한 후 하나의 발신 에지 만 있기 때문에 방향이없는 그래프로 생각할 수 있으므로 질문은 다음과 같이됩니다. 유향 그래프 N 개의 특수 정점과 정점 , t , 우리는에 매핑 할 경우, N은 정점 무향 그래프 G ' (또한 특수 정점 S ' , t ' )되도록 각각의 에지의 존재 G는 ' 의존 G의 한쪽 가장자리에 s 에서 경로가 있습니다.Gns,tNGs,tGGs 에서 G 사이의 경로있다 IFF에 't ' 에서 G ' 얼마나 더 큰, N은 에서이어야한다 , n은 .tGstGNn

것을 보여주기 위해, Savitch 알고리즘이 최적인지 한 요구를 표시하기 위해 적어도되어야 2 Ω ( 로그 2 N을 ) = N Ω ( 로그 N ) . 보여 L N L를 , 그것이 더 약한 바인딩 보여 충분 즉 N > N C 모든 정수에 대한 C는 . N > n 10 조차도 알려지지 않았지만 N n 2 와 같은 것이 흥미롭지 않은 이유로 알려져 있습니다.N2Ω(log2n)=nΩ(logn)LNLN>nccN>n10Nn2


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나는 이것이 빡빡했는지 알지 못한다고 생각합니다. 그렇지 않으면 입니다.LNL


좋은 지적, 감사합니다 :) 두 번째 질문에서-조합 적 접근 방식에서 이와 같은 것을 보여주는 명백한 결함이 있습니까?
gabgoh

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Savitch의 정리는 O (f (n)) 깊이 (f (n) ^ 2 제공)로 분할 및 정복을 사용하여 비 결정적 f (n) 공간 알고리즘을 시뮬레이션하기위한 특정 알고리즘입니다. 하한을 증명하는 것은 공간을 덜 사용하는 모든 알고리즘이 일부 입력에서 실패 함을 보여줍니다. 이것이 L = NL이 어려운 이유입니다 (P = NP가 어려운 이유).
Derrick Stolee

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우리는 2가 최선의 방법이라는 것을 알지 못한다는 의미에서 빡빡한 지 알지 못하지만 . NSpace(f(n))DSpace((f(n))1.9)
Kaveh

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글쎄, 우리는하지 않습니다. 모든 개선 사항 ( log n 과 같은 특정 조차도 )은 중대한 돌파구가 될 것입니다. flogn
Derrick Stolee

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@ 데릭 스토리 : 내 의견의 요점이 없습니다. 해당 함축 긍정적 인 답을 알고 , 카롤리나의 인수는, 즉 knwoing 부정적인 응답을 아는 어려움에 대한 증거를 제공하지 않습니다 N S의 P C 전자 ( F ( N ) ) D S의 P C 전자 ( ( f ( n ) ) 1.9 )LN L 에 도움이되지 않는 것 같습니다 . LNLNSpace(f(n))DSpace((f(n))1.9)LNL
카베
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