Оценка сложности вычисления гиперобъема — различия между версиями
Строка 12: | Строка 12: | ||
В частности, если <tex>X = \{x\}</tex>, то <tex>S(X) = \prod \limits_{i=1}^{d} x_i</tex>. | В частности, если <tex>X = \{x\}</tex>, то <tex>S(X) = \prod \limits_{i=1}^{d} x_i</tex>. | ||
− | Утверждается, что точное вычисление значения | + | Утверждается, что точное вычисление значения гиперобъема <tex>S(X)</tex> множества из <tex>n</tex> точек <tex>d</tex>-мерного пространства является [http://en.wikipedia.org/wiki/Sharp-P #P-трудной задачей], однако допускает эффективную аппроксимацию, а именно может быть аппроксимировано за |
+ | *полином от количество параметров, | ||
+ | *полином от количества решений, | ||
+ | *полином от качества аппроксимации. | ||
+ | |||
+ | == #P-трудность задачи вычисления гиперобъема == | ||
+ | Доказательство будет состоять в сведении задачи #MON-CNF (Satisfability problem for monotone boolean formulas). | ||
+ | |||
+ | {{Определение | ||
+ | |definition=задача #MON-CNF -- задача вычисления количества удовлетворяющих подстановок для монотонной булевой формулы, записанной в КНФ <tex>f = \bigwedge \limits _{k=1}^n \bigvee_{i \in C_k} x_i</tex> | ||
+ | где клозы <tex> C_k \subseteq {1,...,d}</tex> | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | Задача #MON-CNF является #P-трудной | ||
+ | Сведем ее к задаче вычисления гиперобъема. | ||
+ | для MON-CNF формулы | ||
+ | |||
+ | <tex>f = \bigwedge \limits _{k=1}^n \bigvee_{i \in C_k} x_i</tex> | ||
+ | |||
+ | рассмотрим ее отрицание | ||
+ | |||
+ | <tex> \overline{f} = \bigvee \limits _{k=1}^n \bigwedge_{i \in C_k} \not x_i</tex> |
Версия 10:11, 18 июня 2012
Эта статья находится в разработке!
Постановка задачи
- точка в -мерном пространстве.
Точка
доминирует точку ( ), если .- множество из точек в -мерном пространстве таких, что - никакая точка не доминируется другой точкой из этого множества.
- гиперобъем множества .
В частности, если
, то .Утверждается, что точное вычисление значения гиперобъема #P-трудной задачей, однако допускает эффективную аппроксимацию, а именно может быть аппроксимировано за
множества из точек -мерного пространства является- полином от количество параметров,
- полином от количества решений,
- полином от качества аппроксимации.
#P-трудность задачи вычисления гиперобъема
Доказательство будет состоять в сведении задачи #MON-CNF (Satisfability problem for monotone boolean formulas).
Определение: |
задача #MON-CNF -- задача вычисления количества удовлетворяющих подстановок для монотонной булевой формулы, записанной в КНФ | где клозы
Задача #MON-CNF является #P-трудной
Сведем ее к задаче вычисления гиперобъема.
для MON-CNF формулы
рассмотрим ее отрицание