Классы NC и AC — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Определения)
(Теоремы: Первая теорема)
Строка 27: Строка 27:
 
Это понятно из определения <tex>\mathrm{NC^i}</tex> и <tex>\mathrm{AC^i}</tex>. <br/>
 
Это понятно из определения <tex>\mathrm{NC^i}</tex> и <tex>\mathrm{AC^i}</tex>. <br/>
 
*<tex>\mathrm{AC^i} \subset \mathrm{NC^{i+1}}</tex> <br/>
 
*<tex>\mathrm{AC^i} \subset \mathrm{NC^{i+1}}</tex> <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/>
+
Пусть <tex>L \in \mathrm{AC^i}</tex>. <tex>L</tex> распознается семейством схем <tex>C_n</tex> полиномиального размера. Степень входа каждого элемента схемы <tex>C_n</tex> не превосходит полинома от <tex>n</tex>, поскольку степень входа не может превосходить число элементов в схеме. Заменим элементы схемы <tex>C_n</tex> элементами со степенью входа не более 2 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 такой замене глубина схемы увеличится не более чем в <tex>log_2 r(n) = O(log(n))</tex> раз, а так как изначально глубина схемы была <tex>O(log^i(n))</tex>, то после замены всех элементов она станет <tex>O(log^i(n)) \cdot O(log(n)) = O(log^{i+1}(n))</tex>.<br/>
 +
При замене одного элемента будет добавлено не более <tex>r(n)</tex> элементов, потому, поскольку изначальный размер схемы был полиномиальным и каждый элемент мы заменили полиномиальным числом элементов, после всех замен размер схемы останется полиномиальным.   
 
}}
 
}}
'''Следствие:'''  <tex>\mathrm{NC} = \mathrm{AC}</tex><br/>
+
'''Следствие:'''  <tex>\mathrm{NC} = \mathrm{AC}</tex>.
  
 
   
 
   

Версия 19:26, 27 мая 2012

Определения

Определение:
[math]\mathrm{NC^i}[/math] — множество языков, распознаваемых семейством логических схем полиномиального от [math]n[/math] размера, глубиной [math]O(log^i (n))[/math] и со степенью входа каждого элемента не более 2, причем существует детерминированная машина Тьюринга, принимающая на вход [math]1^n[/math] и строящая соответствующую схему используя [math]O(log(n))[/math] ячеек памяти, где [math]n[/math] — длина входа.


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


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


Определение:
[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. Степень входа каждого элемента схемы [math]C_n[/math] не превосходит полинома от [math]n[/math], поскольку степень входа не может превосходить число элементов в схеме. Заменим элементы схемы [math]C_n[/math] элементами со степенью входа не более 2 следующим образом:
Circuit.jpg

При такой замене глубина схемы увеличится не более чем в [math]log_2 r(n) = O(log(n))[/math] раз, а так как изначально глубина схемы была [math]O(log^i(n))[/math], то после замены всех элементов она станет [math]O(log^i(n)) \cdot O(log(n)) = O(log^{i+1}(n))[/math].

При замене одного элемента будет добавлено не более [math]r(n)[/math] элементов, потому, поскольку изначальный размер схемы был полиномиальным и каждый элемент мы заменили полиномиальным числом элементов, после всех замен размер схемы останется 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]