Классы NC и AC — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Определения)
(Теоремы)
Строка 18: Строка 18:
 
==Теоремы==
 
==Теоремы==
 
{{Теорема
 
{{Теорема
|statement=<tex>NC^i \subset AC^i \subset NC^{i+1}</tex>
+
|statement=<tex>\mathrm{NC^i} \subset \mathrm{AC^i} \subset \mathrm{NC^{i+1}}</tex>
 
|proof=
 
|proof=
*<tex>NC^i \subset AC^i</tex> <br/>
+
*<tex>\mathrm{NC^i} \subset \mathrm{AC^i}</tex> <br/>
Это понятно из определения <tex>NC^i</tex> и <tex>AC^i</tex>. <br/>
+
Это понятно из определения <tex>\mathrm{NC^i}</tex> и <tex>\mathrm{AC^i}</tex>. <br/>
*<tex>AC^i \subset NC^{i+1}</tex> <br/>
+
*<tex>\mathrm{AC^i} \subset \mathrm{NC^{i+1}}</tex> <br/>
Пусть <tex>L \in AC^i</tex>. <tex>L</tex> распознается семейством схем <tex>C_n</tex> полиномиального размера. Значит, степень входа элементов схемы <tex>C_n</tex> — это полином от <tex>n</tex>. Заменим элементы схемы <tex>C_n</tex> элементами со степенью входа не более двух следующим образом: <br/>
+
Пусть <tex>L \in \mathrm{AC^i}</tex>. <tex>L</tex> распознается семейством схем <tex>C_n</tex> полиномиального размера. Значит, степень входа элементов схемы <tex>C_n</tex> — это полином от <tex>n</tex>. Заменим элементы схемы <tex>C_n</tex> элементами со степенью входа не более двух следующим образом: <br/>
 
[[Файл:circuit.jpg]]
 
[[Файл:circuit.jpg]]
 
При замене каждого такого элемента глубина схемы увеличивается не более чем в <tex>log_2 r(n) = O(log(n))</tex>, а так как изначально глубина схемы была <tex>O(log^i(n))</tex>, то после замены всех элементов глубина схемы станет <tex>O(log^i(n)) \cdot O(log(n)) = O(log^{i+1}(n))</tex>.<br> Так как при замене элемента мы добавляем не более <tex>r(n)</tex> элементов, а изначально размер схемы был полиномиальным и каждый ее элемент мы заменили на полином элементов, то после всех замен размер схемы остался полиномиальным.   
 
При замене каждого такого элемента глубина схемы увеличивается не более чем в <tex>log_2 r(n) = O(log(n))</tex>, а так как изначально глубина схемы была <tex>O(log^i(n))</tex>, то после замены всех элементов глубина схемы станет <tex>O(log^i(n)) \cdot O(log(n)) = O(log^{i+1}(n))</tex>.<br> Так как при замене элемента мы добавляем не более <tex>r(n)</tex> элементов, а изначально размер схемы был полиномиальным и каждый ее элемент мы заменили на полином элементов, то после всех замен размер схемы остался полиномиальным.   
 
}}
 
}}
'''Следствие:'''  <tex>NC = AC</tex><br/>
+
'''Следствие:'''  <tex>\mathrm{NC} = \mathrm{AC}</tex><br/>
  
 
   
 
   
 
{{Теорема
 
{{Теорема
|statement=<tex>NC \subseteq P</tex>
+
|statement=<tex>\mathrm{NC} \subseteq \mathrm{P}</tex>
 
|proof =
 
|proof =
Пусть <tex>L \in NC</tex>. Тогда <tex>L</tex> распознается некоторым семейством схем <tex>C_n</tex>, таких, что существует детерминированная машина Тьюринга, строящая такую схему по <tex>1^n</tex>, используя <tex>O(log(n))</tex> ячеек памяти. Конфигурация МТ задается положением головки и состоянием ячеек памяти, то есть у МТ может быть <tex>n \cdot 2^{O(log(n))} = O(n^2)</tex> конфигураций. При построении схемы конфигурации не могут повторяться, иначе МТ зациклится, следовательно схема будет построена за полиномиальное от <tex>n</tex> время. Построим для данного входа схему и вычислим ее. На вычисление схемы потребуется полином времени, так как схема полиномиального размера.}}
+
Пусть <tex>L \in \mathrm{NC}</tex>. Тогда <tex>L</tex> распознается некоторым семейством схем <tex>C_n</tex>, таких, что существует детерминированная машина Тьюринга, строящая такую схему по <tex>1^n</tex>, используя <tex>O(log(n))</tex> ячеек памяти. Конфигурация МТ задается положением головки и состоянием ячеек памяти, то есть у МТ может быть <tex>n \cdot 2^{O(log(n))} = O(n^2)</tex> конфигураций. При построении схемы конфигурации не могут повторяться, иначе МТ зациклится, следовательно схема будет построена за полиномиальное от <tex>n</tex> время. Построим для данного входа схему и вычислим ее. На вычисление схемы потребуется полином времени, так как схема полиномиального размера.}}
Равенство <tex>NC</tex> и <tex>P</tex> — неразрешенная на данный момент задача.
+
Равенство <tex>\mathrm{NC}</tex> и <tex>\mathrm{P}</tex> — неразрешенная на данный момент задача.
  
  
 
{{Теорема
 
{{Теорема
 
|statement=
 
|statement=
<tex>L</tex> распознается параллельным компьютером с <tex>O(poly(n))</tex> процессоров за время <tex>O(poly(log(n)) \Leftrightarrow L \in NC</tex>.
+
<tex>L</tex> распознается параллельным компьютером с <tex>O(poly(n))</tex> процессоров за время <tex>O(poly(log(n)) \Leftrightarrow L \in \mathrm{NC}</tex>.
 
|proof=
 
|proof=
Пусть <tex>L \in NC</tex>. <tex>L</tex> распознается семейством схем <tex>C_n</tex>, где <tex>C_n</tex> размера <tex>N=O(poly(n))</tex> и имеет глубину <tex>O(log^d n)</tex>. Тогда возьмем параллельный компьютер с <tex>N</tex> процессорами, где каждый из них будет играть роль одного элемента схемы. Так как компьютер параллельный, то вычисления на каждом уровне схемы будут выполнятся параллельно. Тогда получаем, что всего потребуется <tex>O(log^d(n))</tex> времени.   
+
Пусть <tex>L \in \mathrm{NC}</tex>. <tex>L</tex> распознается семейством схем <tex>C_n</tex>, где <tex>C_n</tex> размера <tex>N=O(poly(n))</tex> и имеет глубину <tex>O(log^d n)</tex>. Тогда возьмем параллельный компьютер с <tex>N</tex> процессорами, где каждый из них будет играть роль одного элемента схемы. Так как компьютер параллельный, то вычисления на каждом уровне схемы будут выполнятся параллельно. Тогда получаем, что всего потребуется <tex>O(log^d(n))</tex> времени.   
  
 
Пусть <tex>L</tex> распознается параллельным компьютером с <tex>N=O(poly(n))</tex> процессоров за время <tex>D=O(log^d n)</tex>. Тогда построим схему глубины <tex>D</tex>, на каждом уровне которой будет по <tex>N</tex> элементов, таких, что <tex>i</tex>-й элемент на уровне <tex>t</tex> выполняет вычисления, производимые <tex>i</tex>-м процессором в момент времени <tex>t</tex>. Всего в схеме будет <tex>N \cdot D = O(poly(n)) \cdot O(log^d n) = O(poly(n))</tex> элементов.
 
Пусть <tex>L</tex> распознается параллельным компьютером с <tex>N=O(poly(n))</tex> процессоров за время <tex>D=O(log^d n)</tex>. Тогда построим схему глубины <tex>D</tex>, на каждом уровне которой будет по <tex>N</tex> элементов, таких, что <tex>i</tex>-й элемент на уровне <tex>t</tex> выполняет вычисления, производимые <tex>i</tex>-м процессором в момент времени <tex>t</tex>. Всего в схеме будет <tex>N \cdot D = O(poly(n)) \cdot O(log^d n) = O(poly(n))</tex> элементов.
 
}}
 
}}

Версия 19:31, 13 мая 2012

Определения

Определение:
[math]\mathrm{NC^i}[/math]— множество языков, которые распознаются семейством логических схем размера полином от [math]n[/math] и глубины [math]O(log^i (n))[/math], где [math]n[/math] — длина входа; степень входа элемента не больше двух. Причем существует детерминированная машина Тьюринга, строящая такую схему по [math]1^n[/math], используя [math]O(log(n))[/math] ячеек памяти.


Определение:
[math]\mathrm{AC^i}[/math] определяется аналогично [math]\mathrm{NC^i}[/math], только степень входа элемента неограничена.


Определение:
[math]\mathrm{NC} = \bigcup \limits_{i = 0}^{\infty} \mathrm{NC^i}[/math]
[math]\mathrm{AC} = \bigcup \limits_{i = 0}^{\infty} \mathrm{AC^i}[/math]


Теоремы

Теорема:
[math]\mathrm{NC^i} \subset \mathrm{AC^i} \subset \mathrm{NC^{i+1}}[/math]
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
  • [math]\mathrm{NC^i} \subset \mathrm{AC^i}[/math]

Это понятно из определения [math]\mathrm{NC^i}[/math] и [math]\mathrm{AC^i}[/math].

  • [math]\mathrm{AC^i} \subset \mathrm{NC^{i+1}}[/math]

Пусть [math]L \in \mathrm{AC^i}[/math]. [math]L[/math] распознается семейством схем [math]C_n[/math] полиномиального размера. Значит, степень входа элементов схемы [math]C_n[/math] — это полином от [math]n[/math]. Заменим элементы схемы [math]C_n[/math] элементами со степенью входа не более двух следующим образом:
Circuit.jpg

При замене каждого такого элемента глубина схемы увеличивается не более чем в [math]log_2 r(n) = O(log(n))[/math], а так как изначально глубина схемы была [math]O(log^i(n))[/math], то после замены всех элементов глубина схемы станет [math]O(log^i(n)) \cdot O(log(n)) = O(log^{i+1}(n))[/math].
Так как при замене элемента мы добавляем не более [math]r(n)[/math] элементов, а изначально размер схемы был полиномиальным и каждый ее элемент мы заменили на полином элементов, то после всех замен размер схемы остался полиномиальным.
[math]\triangleleft[/math]

Следствие: [math]\mathrm{NC} = \mathrm{AC}[/math]


Теорема:
[math]\mathrm{NC} \subseteq \mathrm{P}[/math]
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Пусть [math]L \in \mathrm{NC}[/math]. Тогда [math]L[/math] распознается некоторым семейством схем [math]C_n[/math], таких, что существует детерминированная машина Тьюринга, строящая такую схему по [math]1^n[/math], используя [math]O(log(n))[/math] ячеек памяти. Конфигурация МТ задается положением головки и состоянием ячеек памяти, то есть у МТ может быть [math]n \cdot 2^{O(log(n))} = O(n^2)[/math] конфигураций. При построении схемы конфигурации не могут повторяться, иначе МТ зациклится, следовательно схема будет построена за полиномиальное от [math]n[/math] время. Построим для данного входа схему и вычислим ее. На вычисление схемы потребуется полином времени, так как схема полиномиального размера.
[math]\triangleleft[/math]

Равенство [math]\mathrm{NC}[/math] и [math]\mathrm{P}[/math] — неразрешенная на данный момент задача.


Теорема:
[math]L[/math] распознается параллельным компьютером с [math]O(poly(n))[/math] процессоров за время [math]O(poly(log(n)) \Leftrightarrow L \in \mathrm{NC}[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Пусть [math]L \in \mathrm{NC}[/math]. [math]L[/math] распознается семейством схем [math]C_n[/math], где [math]C_n[/math] размера [math]N=O(poly(n))[/math] и имеет глубину [math]O(log^d n)[/math]. Тогда возьмем параллельный компьютер с [math]N[/math] процессорами, где каждый из них будет играть роль одного элемента схемы. Так как компьютер параллельный, то вычисления на каждом уровне схемы будут выполнятся параллельно. Тогда получаем, что всего потребуется [math]O(log^d(n))[/math] времени.

Пусть [math]L[/math] распознается параллельным компьютером с [math]N=O(poly(n))[/math] процессоров за время [math]D=O(log^d n)[/math]. Тогда построим схему глубины [math]D[/math], на каждом уровне которой будет по [math]N[/math] элементов, таких, что [math]i[/math]-й элемент на уровне [math]t[/math] выполняет вычисления, производимые [math]i[/math]-м процессором в момент времени [math]t[/math]. Всего в схеме будет [math]N \cdot D = O(poly(n)) \cdot O(log^d n) = O(poly(n))[/math] элементов.
[math]\triangleleft[/math]