Die Frage zu cstheory " Was ist NP auf Zeugen linearer Größe beschränkt? " Fragt nach der Klasse NP, die auf Zeugen linearer Größe , aber
Gibt es natürliche NP-vollständige Probleme, bei denen (ja) Fälle der Größe Zeugen einer Größe größer als erfordern ?
Natürlich können wir künstliche Probleme aufbauen wie:
Nach einem kurzen Blick auf G & J scheint jedes natürliche NPC-Problem Zeugen zu haben, die (streng) kleiner als .
Gibt es einen "Grund / eine Erklärung" dafür?
cc.complexity-theory
np
proof-complexity
Marzio De Biasi
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Antworten:
Wie wäre es mit der Kantenfarbzahl in einem dichten Graphen (aka Chromatischer Index )? Sie erhalten die Adjazenzmatrix eines Graphen mit Eckpunkten ( Eingabe von Bit), aber der natürliche Zeuge, der die Färbung beschreibt, hat die Größe . Natürlich kann es kürzere Beweise für Graphen der Klasse 1 im Vizing-Theorem geben .n 2 n 2 log nn n2 n2logn
Siehe auch diese möglicherweise verwandte Frage
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Ich kam mit einigen ganz natürlichen NP-vollständigen Problemen zurecht, die anscheinend lange Zeugen erfordern. Die durch die Ganzzahlen und parametrisierten Probleme lauten wie folgt:DC D
Eingabe: Ein Ein-Band TM Frage: Gibt es ein , so dass bei einer Eingabe der Länge mehr als Schritte ?n ≤ N M C n + D nM
n ∈ N M Cn + D n
Manchmal ist die Komplementarität des Problems leichter festzustellen: Läuft ein gegebenes Ein-Band-TM in der Zeit , d.h. macht es höchstens Schritte auf allen Eingängen der Größe , für alle ?C n + D C n + D n nM Cn + D Cn + D n n
Das vollständige Ergebnis finden Sie hier . Grundsätzlich wird gezeigt, dass, wenn wir überprüfen möchten, ob ein Ein-Band-TM in der Zeit läuft , dies nur für Eingaben mit einer durch begrenzten Länge überprüft werden muss , wobei die Zahl ist von Zuständen des Eingangs TM. Der Zeuge wäre also die Eingabe der Länge für die die Zeitgrenze verletzt wird. In der Literaturstelle wird auch gezeigt, dass diese Probleme für alle und NP-vollständig sind .q O ( C ) q q O ( C ) C ≥ 2 D ≥ 1Cn + D qO ( C) q qO ( C) C≥ 2 D ≥ 1
Wenn der Zeuge eine Eingabe ist, die die Laufzeit verletzt, muss er im Allgemeinen die Länge . Und die Eingabe hat die Länge .qΩ ( C) O ( q2)
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Hier ist ein Beispiel, das ein natürliches Problem darstellt.
Instanz: Positive ganze Zahlen, und , alle von oben durch .d1, … , Dn k n
Frage: Gibt es einen farbigen Graphen mit der Gradfolge d 1 , … , d n ?k d1, … , Dn
Hier kann die Eingabe mit Bits beschrieben werden, aber der Zeuge benötigt möglicherweise Bits.O ( n logn ) Ω(n2)
Bemerkung: Ich habe keinen Hinweis darauf, dass dieses spezielle Problem tatsächlich NP-vollständig ist. Das Erfordernis der Färbbarkeit könnte jedoch durch jede andere NP-vollständige Bedingung ersetzt werden; Das Problem wird unter bestimmten Umständen wahrscheinlich NP-vollständig sein, wenn dies nicht der Fall ist.k
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Vielleicht ist dies ein dummer "Grund / Erklärung", aber für viele NP-Complete-Probleme ist eine Lösung eine Teilmenge der Eingabe (Rucksack, Scheitelpunktabdeckung, Clique, dominierende Menge, unabhängige Menge, maximaler Schnitt, Teilmengen-Summe, ...). ) oder eine Permutation oder Zuordnung zu einer Teilmenge der Eingabe (Hamilton-Pfad, Handlungsreisender, SAT, Graphisomorphismus, Graphfärbung, ...).
Wir könnten versuchen, mehr darüber zu lesen, oder uns einen ausgeklügelteren Grund einfallen lassen, aber ich bin mir nicht sicher, ob etwas Tieferes im Gange ist oder nicht.
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Was Ihre erste Frage betrifft, so gibt Allender (in " Verstärkung der unteren Schranken durch Selbstreduzierung" ) an, dass kein natürliches NP-vollständiges Problem außerhalb von NTIME (n) bekannt ist. Dies bedeutet, dass alle bekannten natürlichen NP-vollständigen Sätze Zeugen linearer Größe haben.
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Betrachten Sie die folgende Variante des MAXCLIQUE- Problems.
Instanz: Eine Schaltung mit 2 n Eingangsbits und einer polynomisch begrenzten Größe in n . Diese Schaltung bestimmt implizit einen Graphen auf 2 n Eckpunkten, so dass jeder Eckpunkt mit einer n- Bit-Zeichenfolge identifiziert wird und zwei Eckpunkte mit einer Kante verbunden werden, wenn die 2 n- Bit-Zeichenfolge, die durch Verketten der beiden Eckpunkt-IDs erhalten wird, lautet lassener C . Lassen Sie G ( C ) diese Grafik bezeichnen. Man beachte, dass es in n exponentiell viele Eckpunkte hat , aber immer noch durch die polynomiale Größenbeschreibung von C bestimmt wird .C 2n n 2n n 2n C G(C) n C
Frage: Enthält eine Clique der Größe n k , wobei k eine feste Konstante ist?G(C) nk k
Anmerkungen:
Das Problem ist NP-vollständig. Die Einschließung in ist offensichtlich. Vollständigkeits kann , dass durch die Beobachtung bewiesen werden , wenn die Schaltung nur akzeptiert Knotenpaare in dem jede ID ist höchstens N = 2 n k , dann G ( C ) kann eine beliebige sein N -eckiges Graph plus viele isolierten Knoten. (Jeder solche N- Vertex-Graph kann in C codiert werden , da C eine Polynomgröße in n und damit auch in N haben darf .) Dann lautet die Frage: Gibt es eine N / 2- große Clique in N ?NP N=2nk G(C) N N C C n N N/2 N -vertex graph? Dies ist bekannt NP-vollständig, für General werden . Das Problem , dass N nicht beliebig ist, es beschränkt ist N = 2 n k , kann durch geeignete Polsterung beseitigt werden.N N N=2nk
Der natürliche Zeuge für das ursprüngliche Problem ist die -sized Clique, die durch einen beschrieben werden kann O ( n k + 1 ) langen Zeichenfolge (ein n -Bit - String für jeden des n k Vertices). Beachten Sie, dass k eine sehr große Konstante sein kann, sodass der Zeuge viel länger als linear sein kann. (Auch wenn die Eingabegröße die Beschreibung von C anstelle von n ist , kann dieser Zeuge noch viel länger sein, da k unabhängig von C gewählt werden kann .)nk O(nk+1) n nk k C n k C
Das Problem kann als natürlich angesehen werden, da es sich um eine Variante von MAXCLIQUE handelt .
Als Allender schrieb, dass "kein natürliches NP-vollständiges Problem außerhalb von liegt" (siehe Verstärken der unteren Schranken durch Selbstverkleinerung , Abschnitt 7), hatte er möglicherweise ein engeres Konzept von Natürlichkeit im Auge. Zum Beispiel könnte natürlich auf etwas eingegrenzt werden, das die Menschen aufgrund unabhängiger, praktischer Motivationen wirklich lösen wollen. Es reicht nicht aus, wenn das Problem nicht durch Diagonalisierung konstruiert wird.NTIME(n)
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