Классы Sharp P, Sharp P-Complete — различия между версиями
Veda (обсуждение | вклад) (→Примеры #P-Complete задач) |
Veda (обсуждение | вклад) (→Класс #P) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
== Класс #P == | == Класс #P == | ||
{{Определение | {{Определение | ||
− | |definition ='''Класс''' <tex>\#P-</tex> класс задач, решением которых является количество успешных (завершающихся в допускающих состояниях) путей вычислений для недетерминированной МТ, работающей за полиномиальное время. Отличается от большинства рассмотренных классов тем, что задачи требуют в качестве ответа не <tex>``0"</tex> или <tex>``1"</tex>, а натуральное число. | + | |definition ='''Класс''' <tex>\#P-</tex> класс задач, решением которых является количество успешных (завершающихся в допускающих состояниях) путей вычислений для '''недетерминированной''' МТ, работающей за полиномиальное время. Отличается от большинства рассмотренных классов тем, что задачи требуют в качестве ответа не <tex>``0"</tex> или <tex>``1"</tex>, а натуральное число. |
− | <br> Более формально: <tex>f : \{0,1\}^* \rightarrow \mathbb{N}</tex> принадлежит <tex>\#P</tex>, если существует <tex>p \in Poly</tex> и работающая за полиномиальное время недетерминированная машина Тьюринга <tex>M</tex> такая, что для любого <tex>x \in \{0,1\}^* : f(x) = | \{y \in \{0,1\}^{p(|x|)} : M(x,y) = 1 \} |</tex>. | + | <br> Более формально: <tex>f : \{0,1\}^* \rightarrow \mathbb{N}</tex> принадлежит <tex>\#P</tex>, если существует <tex>p \in Poly</tex> и работающая за полиномиальное время '''недетерминированная''' машина Тьюринга <tex>M</tex> такая, что для любого <tex>x \in \{0,1\}^* : f(x) = | \{y \in \{0,1\}^{p(|x|)} : M(x,y) = 1 \} |</tex>. |
}} | }} | ||
{{Определение | {{Определение | ||
− | |definition ='''Класс''' <tex>\mathrm{FP}</tex> {{---}} класс задач подсчета, разрешимых на детерминированной машине Тьюринга за полиномиальное время, то есть: | + | |definition ='''Класс''' <tex>\mathrm{FP}</tex> {{---}} класс задач подсчета, разрешимых на '''детерминированной''' машине Тьюринга за полиномиальное время, то есть: |
− | <tex>f : \{0,1\}^* \rightarrow \mathbb{N}</tex> принадлежит <tex>FP</tex>, если существует <tex>p \in Poly</tex> и работающая за полиномиальное время детерминированная машина Тьюринга <tex>M</tex> такая, что для любого <tex>x \in \{0,1\}^* : f(x) = | \{y \in \{0,1\}^{p(|x|)} : M(x,y) = 1 \} |</tex> | + | <tex>f : \{0,1\}^* \rightarrow \mathbb{N}</tex> принадлежит <tex>FP</tex>, если существует <tex>p \in Poly</tex> и работающая за полиномиальное время '''детерминированная''' машина Тьюринга <tex>M</tex> такая, что для любого <tex>x \in \{0,1\}^* : f(x) = | \{y \in \{0,1\}^{p(|x|)} : M(x,y) = 1 \} |</tex> |
}} | }} | ||
Вопрос, являются ли задачи из <tex>\#P</tex> эффективно разрешимыми, остается открытым. Подсчет числа сертификатов как минимум столь же сложен, как и проверка наличия сертификата, а значит, если доказать равенство <tex>\#P=FP</tex>, то автоматически будет доказано <tex>NP=P</tex>. Однако из <tex>NP=P</tex> вовсе не следует <tex>\#P=FP</tex>. Также можно заметить, что если <tex>PSPACE = P</tex>, то <tex>\#P=FP</tex>, так как подсчет числа сертификатов может быть выполнен за полиномиальную память. | Вопрос, являются ли задачи из <tex>\#P</tex> эффективно разрешимыми, остается открытым. Подсчет числа сертификатов как минимум столь же сложен, как и проверка наличия сертификата, а значит, если доказать равенство <tex>\#P=FP</tex>, то автоматически будет доказано <tex>NP=P</tex>. Однако из <tex>NP=P</tex> вовсе не следует <tex>\#P=FP</tex>. Также можно заметить, что если <tex>PSPACE = P</tex>, то <tex>\#P=FP</tex>, так как подсчет числа сертификатов может быть выполнен за полиномиальную память. |
Версия 12:16, 2 мая 2017
Содержание
Класс #P
Определение: |
Класс Более формально: принадлежит , если существует и работающая за полиномиальное время недетерминированная машина Тьюринга такая, что для любого . | класс задач, решением которых является количество успешных (завершающихся в допускающих состояниях) путей вычислений для недетерминированной МТ, работающей за полиномиальное время. Отличается от большинства рассмотренных классов тем, что задачи требуют в качестве ответа не или , а натуральное число.
Определение: |
Класс | — класс задач подсчета, разрешимых на детерминированной машине Тьюринга за полиномиальное время, то есть: принадлежит , если существует и работающая за полиномиальное время детерминированная машина Тьюринга такая, что для любого
Вопрос, являются ли задачи из
эффективно разрешимыми, остается открытым. Подсчет числа сертификатов как минимум столь же сложен, как и проверка наличия сертификата, а значит, если доказать равенство , то автоматически будет доказано . Однако из вовсе не следует . Также можно заметить, что если , то , так как подсчет числа сертификатов может быть выполнен за полиномиальную память.Примеры задач из #P
- #SAT
- - имея ориентированный граф , посчитать число простых циклов. Аналогичная задача, отвечающая на вопрос, существует ли в заданном ориентированном графе простой цикл, может быть решена за линейное время при помощи поиска в ширину. Проблема подсчета всех простых циклов значительно сложнее.
- Для данного массива целых чисел посчитать количество подмножеств его элементов, таких, что сумма по всем элементам подмножества равняется 0.
- Для данного взвешенного неориентированного графа посчитать количество Гамильтоновых циклов веса меньше k.
Теорема: |
Если , тогда . |
Доказательство: |
Для графа |
Класс #P-Complete
Определение: |
является -полной, если и любая проблема из может быть сведена к ней за полиномиальное время. |
Будем использовать МТ с оракулом для нашей функции . Для нашего типа задач оракул будет отвечать на вопросы вида "Принадлежит ли слово языку ?" за один шаг МТ. Для функции будем называть множество функций, вычислимых за полиномиальное время на МТ с оракулом для функции .
Тогда
полная, если и любая принадлежит .Если
, тогда . Получаем, что, если -полная и , то .Примеры #P-Complete задач
- #SAT
- Посчитать количество возможных подстановок, для которых заданная в ДНФ формула будет удовлетворена.
- Посчитать количество полных паросочетаний в данном двудольном графе.
- Посчитать количество способов раскрасить заданный граф в цветов.
- Вычислить значение перманента матрицы, заполненной нулями и единицами.
Определение: |
Перманентом матрицы А размером | называется , где множество всех перестановок из элементов.
Теорема: |
Задача вычисления перманента матрицы, заполненной нулями и единицами является полной. |
Доказательство: |
Задача нахождения перманента матрицы принадлежит классу . Для вычисления перманента недетерминированно выбирается перестановка из элементов и для каждой такой перестановки вычисляется произведение соответствующих элементов матрицы, полученные значения складываются. Время работы такого алгоритма на недетерминированной машине Тьюринга — .Докажем, что задача является полной. Нам известно, что задача является полной. Аналогично задачам и мы можем сказать, что задача может быть сведена к задаче , которая также будет полной. Теперь сведем задачу к задаче .По данной формуле с переменными и клозами построим целочисленную матрицу такую, что , где количество удовлетворяющих подстановок для . Для этого будем рассматривать матрицу как матрицу смежности двудольного графа : . Таким образом, нашей целью будет построение некоторого графа , матрицей смежности которого будет .Для этого по данной 3-КНФ формуле построим ориентированный граф таким образом, чтобы в нем существовали покрытия циклами двух видов: те, которые соответствуют удовлетворяющим назначениям, и те, которые не соответствуют. Назовем покрытием ориентированного графа циклами такой подграф, что для любой вершины есть ровно одно входящее и исходящее ребро. Такой подграф должен состоять из циклов. Определим вес покрытия как произведение весов ребер, входящих в него. Тогда равен сумме весов всех возможных покрытий циклами. Далее покажем, что любое удовлетворяющее назначение для формулы будет добавлять к , а остальные не будут вносить вклад. Тогда .Построение графа выполним за полиномиальное время. Для этого будем использовать три вида блоков. (Все ребра, для которых на схеме не указан вес, имеют вес .)Блок переменной. Блок каждой переменной имеет два покрытия циклами, соответствующие присвоению или данной переменной. Присвоение соответствует покрытию, содержащему все "внешние" ребра, присвоение соответствует покрытию, включающему ребра-петли и ребро . Каждое внешнее ребро ассоциировано с одним клозом, в котором присутствует данная переменная.Блок клоза. Любое покрытие циклами для данного блока не содержит в себе как минимум одно внешнее ребро. И для любого подмножества внешних ребер (за исключением набора из всех ребер) существует единственное покрытие и его вес равен . Каждое внешнее ребро рассматриваемого клоза ассоциировано с одной переменной, присутствующей в нем.Блок XOR. Цель данного блока - убедиться, что для произвольной пары ребер и ровно одно из них присутствует в любом из покрытий циклами, учитывающемся в итоговой сумме. Представим, что мы заменяем пару ребер и в некотором графе на блок XOR. Каждый цикл в веса , проходящий через ровно одно из ребер и , превращается в набор циклов в графе общим весом : вклад дает набор циклов, которые заходят в блок через и выходят через или заходят через и выходят через , вес остальных циклов в сумме равняется и при дальнейшем подсчете мы можем их не учитывать. Блок XOR'a соединяет блоки переменных с соответствующими блоками клозов так, чтобы вклад в общую сумму вносили только те циклы, которые соответствуют удовлетворяющим назначениям нашей формулы.Рассмотрим клоз и переменную внутри него. Рассмотрим внешние ребра соответствующих блоков и соединим их при помощи XOR-блока. Теперь если при построении цикла мы не проходим через внешнее ребро клоза, то мы гарантированно проходим по внешнему ребру переменной, что аналогично присвоению переменной значения . Так как хотя бы одно ребро в каждом блоке клоза будет пропущено, то каждый цикл, который мы учитываем соответствует удовлетворяющему назначению формулы в 3-КНФ. А для каждого удовлетворяющего назначения существует множество циклов суммарным весом , так как они проходят через блоки XOR ровно раз. Таким образом .Теперь сведем полученную матрицу к Таким образом для данной нам формулы мы за полиномиальное время построили соответствующий граф матрице. Для начала изменим веса ребер так, чтобы они были равны . Заметим, что замена ребра веса на параллельных ребер веса не меняет перманента матрицы. В графе не допускаются параллельные ребра, но мы можем сделать их допустимыми, если разобьем каждое из них на два, добавив новые вершины. Чтобы избавиться от ребер с отрицательным весом, заметим, что перманент графа с весами ребер равными равен числу из отрезка и может быть вычислен как , где достаточно большое (например, . Для того, чтобы вычислить достаточно посчитать перманент графа, где все ребра веса заменены на ребра веса . Эти ребра могут быть заменены на ребер весом , которые можно разбить на двойки параллельных ребер весом , как на предыдущем шаге. такой, что , где - матрица смежности графа и свели задачу к задаче . Значит задача является -полной. |
Замечание
Задача вычисления перманента матрицы, элементы которой принадлежат множеству
может быть сведена к задаче подсчета числа совершенных паросочетаний в двудольном графе . Тогда тогда и только тогда, когда является совершенным паросочетанием. В таком случае, равен числу совершенных паросочетаний в графе . А значит задача подсчета числа совершенных паросочетаний в двудольном графе эквивалентна задаче вычисления перманента матрицы и также является полной.Источники
- Christos H. Papadimitriou. Computational Complexity. c. 172-179
- Counting problem
- Sharp-P
- Sharp-P-complete
- Sharp-P-completeness of 01-permanent
- Zero One Permanent is #P-Complete, A Simpler Proof