Wenn eine Klasse von Superpolynomzeitproblemen enthält, d.h.
für eine Funktion ist ,
Aber gibt es noch andere interessante Konsequenzen, die nicht trivial sind (dh keine Konsequenz von ), wenn Nichtdeterminismus deterministische Berechnungen beschleunigen kann?
Antworten:
Ich habe eine verwandte Konsequenz gefunden.
, enthält , wobei . Es stellt sich heraus, dass dies gerade genug Zeit ist, um gegen zu diagonalisieren . Erstellen Sie insbesondere die folgende Maschine:NEXP DTIME(2O(t)) t=nω(1) P/poly
Bei der Eingabe der Länge , betrachtet die Turingmaschine . Für jedes mögliche Beratung String der Länge und jeden möglichen bitstring der Länge , lief auf mit Rat , und lehnt nach Schritten , wenn Sie noch nicht angenommen haben. Notieren Sie Ihre Ergebnisse in einer Tabelle. Diese Prozedur wird in .x n nth M t b n M b a t DTIME(2O(t))
Wenn bei Eingabe mindestens die Hälfte der Hinweiszeichenfolgen dazu führen, dass , definieren wir es stattdessen als korrekt, damit unser Algorithmus es akzeptiert (andernfalls ist es korrekt , wenn unser Algorithmus ablehnt). Jede Beratung Strings , die verursacht zu bekommen falsch (das heißt, zumindest die Hälfte Ratschläge Strings) jetzt bekommen geworfen aus dem Tisch. Wir wiederholen dann den Vorgang bei Eingabe : Wenn mindestens die Hälfte der überlebenden Hinweiszeichenfolgen dazu führen, dass wird, akzeptiert unser Algorithmus (und lehnt andernfalls ab). Fahren Sie so für alle Eingaben der Länge (obwohl wirklich nur0n M M 0n 0n−11 M n t von ihnen werden benötigt - nach so vielen Eingaben haben wir alle möglichen Ratschläge weggeworfen).
Diese Sprache kann eindeutig in , von dem wir angenommen haben, dass es sich um . Andererseits kann es nicht in : Der Satz von Eingaben der Länge diagonalisiert gegen die Aussicht, dass zur Entscheidung der Sprache verwendet wird.DTIME(2O(t)) NEXP P/Poly n Mn
Wir erhalten also , was interessant wäre.NEXP⊄P/poly
Ich werde die Frage offen lassen, falls sich jemand etwas anderes einfallen lässt.
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