Классы NC и AC — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Теоремы: Третье)
(Теоремы)
Строка 47: Строка 47:
 
<tex>L</tex> распознается параллельным компьютером с <tex>O(poly(n))</tex> процессоров за время <tex>O(poly(log(n))</tex> тогда и только тогда, когда <tex>L \in \mathrm{NC}</tex>.
 
<tex>L</tex> распознается параллельным компьютером с <tex>O(poly(n))</tex> процессоров за время <tex>O(poly(log(n))</tex> тогда и только тогда, когда <tex>L \in \mathrm{NC}</tex>.
 
|proof=
 
|proof=
 +
''(набросок доказательства)''
 +
 
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>. 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 выполняться 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>. 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 выполняться 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>. 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>. 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 19:44, 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 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 её. На вычисление схемы будет затрачено полиномиальное время, так как размер схемы полиномиален.
[math]\triangleleft[/math]

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


Утверждение:
[math]L[/math] распознается параллельным компьютером с [math]O(poly(n))[/math] процессоров за время [math]O(poly(log(n))[/math] тогда и только тогда, когда [math]L \in \mathrm{NC}[/math].
[math]\triangleright[/math]

(набросок доказательства)

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]. 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 выполняться 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]. 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]