pełny problem z quasi-wielomianem związanym z liczbą rozwiązań

15

FewP to klasa z wielomianem ograniczonym liczbą rozwiązań (w wielkości wejściowej). Tam nie jest znana -Complete problem . Interesuje mnie, jak daleko możemy rozciągnąć tę obserwację.N P f e w PNPNPfewP

Czy istnieje jakiś naturalny problem z uzupełnieniem z quasi-wielomianową górną granicą liczby rozwiązań (świadków)? Czy istnieje powszechnie przyjęte przypuszczenie, które wykluczałoby taką możliwość?NP

Naturalne oznacza, że ​​problem nie jest sztucznie wymyślonym problemem, aby odpowiedzieć na pytanie (lub podobne), a ludzie są zainteresowani problemem niezależnie (zgodnie z definicją Kaveha).

EDYCJA: Nagroda zostanie przyznana za taki naturalny problem lub rozsądny argument wykluczający istnienie takich problemów (przy użyciu powszechnie akceptowanych teorii teoretycznych złożoności).NP

Motywacja: Moją intuicją jest to, że kompletność narzuca wielomian (a nawet wykładniczy) dolną granicę liczby świadków.NP

Mohammad Al-Turkistany
źródło
1
Problem obietnica UniqueSAT w (nie jest takie samo jak U P ), który jest podzbiorem P r O m Jestem s e f e wagowo P, (ale nie takie same, jak F e W P ) . PromiseUPUPPromiseFewPFewP
Joshua Grochow
3
Czy wypełnienie SAT odpowiada na twoje pytanie?
Kaveh
1
To jest cała sprawa - nie jest; rozmiar wejściowy to liczba bitów na wejściu, a (rzadkie) instancje 3-sat mają rozmiar . Liczba zmiennych jest tylko jednym aspektem (parametrem) danych wejściowych, więc w przypadku innych problemów (powiedzmy problemów graficznych) należałoby określić, co mierzy się pod względem liczby świadków. Na przykład dla maksymalnego cięcia wykres wejściowy może mieć n 2 krawędzi, i znowu są tylko 2 n świadków (co ma podwykładniczy rozmiar wejściowy ). Ale naprawdę chcemy mierzyć w kategoriach n . Jednak nie jest oczywiste, że #vertices jest właściwą miarą. mlognn22nn
Daniello
2
@Kaveh Tak, więc powinieneś założyć, że Mahomet pomyślał o tym, który ma sens w jego pytaniu. Jak widać, złożoność zoo zgadza się z moją definicją. Zasadniczo w żadnej interesującej klasie złożoności definicja nie powinna ulec zmianie, jeśli wprowadzisz dane wejściowe wielomianem.
domotorp
5
@downvoters Dlaczego, do diabła, ludzie rezygnują z tego pytania? Chodzi mi o to, że przynajmniej ktoś mógłby podać powód ...
domotorp

Odpowiedzi:

11

To bardzo interesujące pytanie.

Najpierw uwaga wyjaśniająca. Zauważ, że „górna granica liczby świadków” to nie właściwością obliczeniowej problemu per se, ale z konkretnym weryfikatora używane do decydowania o problemu, po prostu jako „górną granicę liczby państw” nie będzie właściwość problemu, ale decydująca jest maszyna Turinga. Zatem powiedzenie „ Problem N P z górną granicą liczby rozwiązań” nie jest dość dokładne, a jeśli P = N P, to każdy problem N P ma weryfikator z dowolną liczbą pożądanych rozwiązań (w tym zero i wszystkie możliwe łańcuchy) .NPNPP=NPNP

Musimy więc zdefiniować, aby odpowiedzieć na twoje pytanie. Dla , powiedzmy, że problem N P L „ma co najwyżej s ( n ) rozwiązania”, jeżeli dla pewnej stałej c istnieje weryfikator czasowy O ( n c ) V taki, że dla każdej długości wejściowej n i dla co x L długości n , są różne y 1 , , y s ( ns:NNNPLs(n)cO(nc)VnxLn O długości n c tak, żeV(x, y i )akceptuje wszystkieIiV(x,y)odrzuca wszelkie inneYo długości n C .y1,,ys(n)ncV(x,yi)iV(x,y)ync

W tej chwili mogę tylko powiedzieć, że:

  1. Każdy -Complete Problem wiem (zdefiniowany przez jakiegoś naturalnego weryfikatora) ma oczywisty odpowiadającą # P wersję -Complete liczenia (z tego samego weryfikatora).NP#P
  2. Dla każdego -Complete problemu określonym z weryfikatorem o co najwyżej P ° l r ( n ) roztworu (lub nawet 2 n o ( 1 ) Solutions) odpowiadający wersji zliczania prawdopodobnie nie # P -Complete.NPpoly(n)2no(1)#P

Więcej szczegółów Przypuśćmy jest N P -Complete, za pomocą weryfikatora V , który zawiera co najwyżej O ( n c ) rozwiązań. Następnie naturalna licząca się wersja „decyzyjna” L , którą definiujemy jakoLNPVO(nc)L

CountL(x):=the number of y such that V(x,y) accepts

obliczeniowy jest w , to znaczy, w zależności polytime z O ( log n ) zapytań do N P . To dlatego, decydując, czy liczba rozwiązań x wynosi co najwyżej k jest w N P : świadka, jeśli istnieje, to po prostu liczba rw I „s czyniąc V zaakceptować, co my wiemy być co najwyżej O ( n c )FPNP[O(logn)]O(logn)NPxkNPyiVO(nc). Wtedy możemy Przeszukiwanie binarne za pomocą tego problemu obliczyć dokładną liczbę rozwiązań L .NPL

Dlatego też, -Complete problemem tego rodzaju nie może być rozszerzony do # P -Complete problem w zwykły sposób, o ile # P F P N P [ O ( log n ) ] . Wygląda to mało prawdopodobne; cała wielomianowa hierarchia czasu po prostu zawaliłaby się do P N P [ O ( log n ) ] .NP#P#PFPNP[O(logn)]PNP[O(logn)]

Jeśli założysz w powyższym przypadku, nadal otrzymasz mało prawdopodobne konsekwencje. Można by pokazać, że # P można obliczyć w 2 n O ( 1 ), raz z N P wyroczni. To więcej niż wystarczy, aby na przykład udowodnić, że E X P N PP P, a następnie E X P N PP / p o l ys(n)=2no(1)#P2no(1)NPEXPNPPPEXPNPP/poly. Nie dlatego, że te podziały są mało prawdopodobne, ale wydaje się mało prawdopodobne, że będą udowodnił dając czas subexp algorytm -oracle na stałe.NP

Nawiasem mówiąc, nie powiedziałem tutaj nic wnikliwego. W literaturze prawie na pewno jest taki argument.

Ryan Williams
źródło
Rzeczywiście jest to wnikliwa odpowiedź.
Mohammad Al-Turkistany