2-NEXPTIME- 완전한 문제

문제가 발생하여 2-nexptime 인 것으로 나타났습니다.

하한을 찾기 위해 알려진 2-nexptime-complete 문제를 찾고 싶습니다.

나는 문학에서 주로 두 가지 문제를 발견했다.

• PCP가 보다 작은 솔루션인지 여부$2^{2^n}$
• 크기의 제곱에 대한 경작 문제$2^{2^n}$

그러나 나는이 문제를 광산에서 인코딩 할 수 없었습니다. 따라서 다른 2-NEXPTIME- 완전 문제를 먼저 알고 싶습니다. 먼저이 수업에 대해 더 많은 직관을 갖고 있고, 더 나은 경우에는 하한을 증명합니다.

2-NEXPTIME에 대한 광범위한 개요를 얻기 위해 의도적으로 문제를 제공하지 않습니다.

감사

명백한 N2Exp 문제는 물론 2exp 시간 제한 비 결정적 튜링 머신에 대한 단어 수용 문제입니다. 이러한 튜링 머신 계산의 시뮬레이션은 본질적으로 이중 지수 적으로 큰 그리드 (각각 2exp 길이의 메모리 테이프의 2exp 구성)를 정의해야하기 때문에 이것을 사용하는 것은 2exp 타일링만큼 어렵고 쉽습니다. 비 결정적 방식으로. 실제로, N2Exp 하한을 나타내는 것은 종종 그러한 그리드를 구성하는 것으로 요약됩니다 (그리고 나무가 아니거나 불충분 한 구조의 것이 아닌지 확인). "N"(비결정론)은 종종 문제의 본질적인 부분이며 일단 그리드가 충분히 커지면 얻기가 어렵지 않습니다 (그렇지 않으면 처음에는 2exp를 쏠 수도 있습니다).

또 다른 실용적인 N2ExpTime-complete 문제는 표현 기술 논리 (DL)의 추론입니다. 특히, W3C OWL 2 웹 온톨로지 언어 표준을 기반으로 하는 DL 는 N2ExpTime-complete입니다 (Yevgeny Kazakov : RIQ 및 SROIQ는 SHOIQ. KR 2008 : 274-284 보다 어렵습니다 ). 논리의 정의는 많은 기능으로 인해 다루기가 쉽지 않기 때문에 이제는 축소에 사용하려는 문제가 아닐 수도 있습니다. 대한 실제 하한 증명 도 2-exp 타일링으로 축소하여 수행되었습니다. 그러나 문제에 따라 대한 구성 은 이러한 큰 격자를 만드는 방법에 영감을 줄 수 있습니다.$\mathcal{SROIQ}$$\mathcal{SROIQ}$$\mathcal{SROIQ}$

타일링은 또 다른 일반적인 패턴을 보여줍니다. N2Exp는 실제로 NP와 같으므로 더 큰 문제 인스턴스를 매우 효율적으로 인코딩하는 방법을 찾아야합니다. 원칙적으로 NP 문제를 확장하려고 시도 할 수 있습니다. 바둑판 식 배열이 좋은 이유는이 경우 그리드의 크기 만 조정하면되기 때문입니다.

반면에, 문제가 2ExpTime-complete 일 가능성이 있다면 기하 급수적으로 공간이 번갈아 가며 번갈아 가며 나타나는 Turing machine 시뮬레이션으로 벗어날 수 있습니다 . 2exp 그리드를 작성하는 데 문제가 있지만 지수 크기에 도달 할 수 있다면 시도해 볼 가치가 있습니다.