Лемма о соотношении coNP и IP — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м
м (rollbackEdits.php mass rollback)
 
(не показаны 2 промежуточные версии 2 участников)
Строка 80: Строка 80:
 
:Вычислим вероятность того, что хотя бы раз корень был угадан.
 
:Вычислим вероятность того, что хотя бы раз корень был угадан.
 
:<tex>P(\mathit{Verifier^{Prover}}(\langle \varphi, k \rangle)=1) = 1 - (1 - \frac d p)^m \le 1 - (1 - \frac d {3dm})^m \le \frac 1 3</tex>.
 
:<tex>P(\mathit{Verifier^{Prover}}(\langle \varphi, k \rangle)=1) = 1 - (1 - \frac d p)^m \le 1 - (1 - \frac d {3dm})^m \le \frac 1 3</tex>.
В последнем переходе мы воспользовались [http://ru.wikipedia.org/wiki/Ряд_Тейлора формулой Тейлора] для логарифма и экспоненты, а также тем, что <tex>m>0</tex>.
+
:В последнем переходе мы воспользовались [http://ru.wikipedia.org/wiki/Ряд_Тейлора формулой Тейлора] для логарифма и экспоненты, а также тем, что <tex>m>0</tex>.
  
 
Таким образом, построенный нами ''Verifier'' корректен, а значит лемма доказана.
 
Таким образом, построенный нами ''Verifier'' корректен, а значит лемма доказана.

Текущая версия на 19:05, 4 сентября 2022

Эта статья находится в разработке!


Определение:
[math]\mathrm{\#SAT}=\{\langle \varphi, k \rangle \bigm| \varphi[/math] имеет ровно [math]k[/math] удовлетворяющих наборов [math]\}[/math].


Лемма (1):
[math]\sum\limits_{x_1 = 0}^1 \ldots \sum\limits_{x_m = 0}^1 A_\phi(x_1, \ldots, x_m)=k \Leftrightarrow \langle\phi,k\rangle \in \mathrm{\#SAT}[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Следует из леммы (1).
[math]\triangleleft[/math]


Лемма (2):
[math]\mathrm{\#SAT} \in \mathrm{IP}[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Для доказательства леммы построим программы Verifier и Prover из определения класса [math]\mathrm{IP}[/math].

Сперва арифметизуем формулу [math]\phi[/math]. Пусть полученный полином [math]A(x_1, x_2, ..., x_m)[/math] имеет степень [math]d[/math].

По лемме (1) вместо условия [math]\langle \phi, k \rangle \in \mathrm{\#SAT}[/math], можно проверять условие [math]\sum\limits_{x_1 = 0}^1 \ldots \sum\limits_{x_m = 0}^1 A_\phi(x_1, \ldots, x_m)=k[/math].

Приступим к описанию Verifier'а.

Шаг 0

Если [math]d=0[/math] или [math]m=0[/math], то Verifier может проверить указанное выше условие сам и вернуть соответствующий результат. Иначе запросим у Prover'а такое простое число [math]p[/math], что [math]3dm \le p \le 6dm[/math] (такое [math]p[/math] существует в силу постулата Бертрана). Проверим [math]p[/math] на простоту и на принадлежность заданному промежутку. Как мы знаем, [math]\mathrm{Primes} \in \mathrm{P}[/math], следовательно на эти операции у Verifier'а уйдёт полиномиальное от размера входа время.

Далее будем проводить все вычисления модулю [math]p[/math].

Попросим Prover 'а прислать Verifier 'у формулу [math]A_0(x_1)= \sum\limits_{x_2 = 0}^{1}\ldots\sum\limits_{x_m = 0}^{1} A(x_1, x_2, ..., x_m)[/math]. Заметим, что размер формулы [math]A_0(x_1)[/math] будет полином от длины входа Verifier 'а, так как [math]A_0(x_1)[/math] — полином степени не выше, чем [math]d[/math], от одной переменной, а значит его можно представить в виде [math]A_0(x) = \sum\limits_{i = 0}^{d} C_i \cdot x ^ i[/math].

Проверим следующее утверждение: [math]A_0(0) + A_0(1) = k[/math] (*) (здесь и далее под словом «проверим» будем подразумевать следующее: если утверждение верно, Verifier продолжает свою работу, иначе он прекращает свою работу и возвращет false).

Шаг i

Пусть [math]r_i = random(0..p-1)[/math]. Отправим [math]r_i[/math] программе Prover.

Попросим Prover 'а прислать Verifier 'у формулу [math]A_i(x_{i+1}) = \sum\limits_{x_{i+2} = 0}^{1}\ldots\sum\limits_{x_m = 0}^{1} A(r_1,\ldots, r_i, x_{i+1}, ..., x_m)[/math].

Проверим следующее утверждение: [math]A_i(0) + A_i(1) = A_{i-1}(r_i)[/math] (*).

Шаг m

Пусть [math]r_m = random(0..p-1)[/math]. Отправим [math]r_m[/math] программе Prover.

Попросим программу Prover прислать Verifier 'у значение [math]A_m()= A(r_1, r_2, ..., r_m)[/math].

Проверим следующее утверждение: [math]A_m() = A_{m-1}(r_m)[/math] (*). А также сами подставим [math]r_1, r_2, ..., r_m[/math] в [math]A(x_1, x_2, ..., x_m)[/math] и проверим правильность присланного значения [math]A_m()[/math].

Возвращаем true.

Докажем теперь, что построенный таким образом Verifier — корректный. Для этого нужно доказать следующие утверждения:

  1. Построенный Verifier - вероятностная машина Тьюринга, совершающая не более полинома от длины входа действий.
  2. [math]\langle \varphi, k \rangle \in \mathrm{\#SAT} \Rightarrow \exists \mathit{Prover} : P(\mathit{Verifier^{Prover}}(\langle \varphi, k \rangle)=1) \ge 2/3[/math].
  3. [math]\langle \varphi, k \rangle \notin \mathrm{\#SAT} \Rightarrow \forall \mathit{Prover} : P(\mathit{Verifier^{Prover}}(\langle \varphi, k \rangle)=1) \le 1/3[/math].

Докажем эти утверждения.

  1. Первый факт следует из построения Verifier 'а.
  2. По лемме (2), если [math]\sum\limits_{x_1 = 0}^1 \ldots \sum\limits_{x_m = 0}^1 A_\phi(x_1, \ldots, x_m)=k[/math], то условия (*) выполнятются, следовательно существует такой Prover, что [math]P(\mathit{Verifier^{Prover}}(\langle\phi,k\rangle)) = 1[/math], для любой пары [math]\langle\phi,k\rangle \in \mathrm{\#SAT}[/math].
  3. Пусть количество наборов, удовлетворяющих [math]\phi[/math], не равно [math]k[/math]. Для того, что бы Verifier вернул true, Prover 'у необходимо посылать такие [math]A_i[/math], чтобы выполнялись все проверяемые условия. Посмотрим на то, что он может послать:
Шаг 0
Так как количество наборов, удовлетворяющих [math]\phi[/math], не равно [math]k[/math], то Prover не может послать правильное [math]A_0[/math], поскольку в этом случае не выполнится условие [math]A_0(0) + A_0(1) = k[/math]. Поэтому он посылает не [math]A_0[/math], а некое [math]\tilde{A}_0[/math].
[math]\ldots[/math]
Шаг i
Заметим, что если на каком-то шаге [math]A_{i-1}(r_i) = \tilde{A}_{i-1}(r_i)[/math], то начиная со следующего шага Prover может посылать правильные [math]A_j[/math] и в итоге Verifier вернёт true.
Для некоторого случайно выбранного [math]r_i[/math] вероятность того, что [math]A_{i-1}(r_i) = \tilde{A}_{i-1}(r_i)[/math], то есть [math]r_i[/math] — корень полинома [math](A_{i-1} - \tilde{A}_{i-1})(r_i)[/math], имеющего степень не больше [math]d[/math], не превосходит [math]\frac{d}{p}[/math].
[math]\ldots[/math]
Шаг m
Так как на последнем шаге Verifier полученным от Prover значение с непосредственно вычисленным, слово будет допущено только в том случае, когда Prover смог прислать верное значение, что в свою очередь возможно лишь если на одном из предыдущих шагов был верно угадан корень полинома.
Вычислим вероятность того, что хотя бы раз корень был угадан.
[math]P(\mathit{Verifier^{Prover}}(\langle \varphi, k \rangle)=1) = 1 - (1 - \frac d p)^m \le 1 - (1 - \frac d {3dm})^m \le \frac 1 3[/math].
В последнем переходе мы воспользовались формулой Тейлора для логарифма и экспоненты, а также тем, что [math]m\gt 0[/math].
Таким образом, построенный нами Verifier корректен, а значит лемма доказана.
[math]\triangleleft[/math]


Лемма (3):
[math]\mathrm{coNP} \subset \mathrm{IP}[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Сведём язык [math]\mathrm{TAUT}[/math] к языку [math]\mathrm{\#SAT}[/math] следующим образом: [math]\phi \mapsto \langle \phi, 2^k \rangle [/math], где [math]k[/math] — количество различных переменных в формуле [math]\phi[/math].

Очевидно, что [math]\phi \in \mathrm{TAUT} \Leftrightarrow \langle \phi, 2^k \rangle \in \mathrm{\#SAT}[/math].

По лемме (2) [math]\mathrm{\#SAT} \in \mathrm{IP}[/math]. Тогда [math]\mathrm{TAUT} \in \mathrm{IP}[/math]. Так как [math]\mathrm{TAUT} \in \mathrm{coNPC}[/math], то [math]\mathrm{coNP} \subset \mathrm{IP}[/math].
[math]\triangleleft[/math]