Ein Algorithmus, dessen Verhalten durch seine Eingabe bestimmt wird, und ein Generator, der einheitlich zufällige Zahlen erzeugt.
Adleman Beweis , daß in enthalten ist , P / p o l y zeigt , dass wenn es ein randomisierten Algorithmus für ein Problem , das ausgeführt wird in der Zeit t ( n ) an den Eingängen der Größe n , dann gibt es auch einen deterministischen Algorithmus für das Problem ist , das läuft in der Zeit Θ ( t (...
Viele glauben, dass . Wir wissen jedoch nur, dass in der zweiten Ebene der Polynom-Hierarchie liegt, dh . Ein Schritt zum besteht darin, es zuerst auf die erste Ebene der zu bringen, dh .B P P B P P ⊆ & Sigma; P 2 ∩ & Pgr; P 2 B P P = P B P P ⊆ N PB P P = P ≤ N PBPP=P⊆NP\mathsf{BPP} =...
Ich höre oft, dass wir für viele Probleme sehr elegante randomisierte Algorithmen kennen, aber keine oder nur kompliziertere deterministische Lösungen. Ich kenne jedoch nur einige Beispiele dafür. Am prominentesten Randomized Quicksort (und verwandte geometrische Algorithmen, zB für konvexe Hüllen)...
Gibt es ein interessantes Beispiel für einen randomisierten Algorithmus für ein Suchproblem , der unabhängig von seiner internen Zufälligkeit immer dieselbe (richtige) Antwort ausgibt, die Zufälligkeit jedoch ausnutzt, sodass seine erwartete Laufzeit besser ist als die Laufzeit der schnellsten...
Log-Space-Uniform NC ist im deterministischen Polylog-Space enthalten (manchmal geschriebenes PolyL). Gehört RNC auch zu dieser Klasse? Die standardmäßige randomisierte Version von PolyL sollte in PolyL vorliegen, aber ich sehe nicht, dass (einheitliche) RNC in randomisiertem PolyL vorliegt. Die...
Bearbeiten: Ich wähle die Antwort mit der höchsten Punktzahl bis zum 06. Dezember 2012. Das ist eine weiche Frage. Das Konzept der (deterministischen) Algorithmen geht auf BC zurück. Was ist mit den probabilistischen Algorithmen? In diesem Wiki-Eintrag wurde Rabins Algorithmus für das nächste...
Ich habe gerade den Karger-Stein Randomized Mincut-Algorithmus in meiner Abschlussklasse unterrichtet. Dies ist ein echtes Juwel in Sachen Algorithmus , daher kann ich es nicht lehren, aber es macht mich immer frustriert, weil ich keine anderen Anwendungen der Haupttechnik kenne. (Daher ist es...
Ich bin sicher, dass jeder von Buffons Nadelexperiment im 18. Jahrhundert weiß , das ist einer der ersten probabilistischen Algorithmen, die berechnen .ππ\pi Die Implementierung des Algorithmus in Computern erfordert normalerweise die Verwendung von oder einer trigonometrischen Funktion, die,...
RP ist die Klasse von Problemen, die von einer nichtdeterministischen Turing-Maschine entschieden werden können, die in Polynomzeit endet, aber auch einseitige Fehler zulässt. P ist die übliche Klasse von Problemen, die von einer deterministischen Turing-Maschine entschieden werden kann, die in der...
Eine wichtige Veröffentlichung von Childs et al.führte das "Problem der verbundenen Bäume" ein: ein Problem, das eine exponentielle Quantenbeschleunigung zulässt, die mit keinem anderen bekannten Problem vergleichbar ist. In diesem Problem erhalten wir einen exponentiell großen Graphen wie den...
Das berühmte Minimax-Prinzip von Yao beschreibt die Beziehung zwischen Verteilungskomplexität und randomisierter Komplexität. Sei ein Problem mit einer endlichen Menge von Eingaben und einer endlichen Menge von deterministischen Algorithmen, um zu lösen . Außerdem bezeichnen die Eingabeverteilung...
Wenn ich Schwanzgrenzen unterrichte, benutze ich die übliche Progression: Wenn Ihr rv positiv ist, können Sie Markovs Ungleichung anwenden Wenn Sie Unabhängigkeit und auch begrenzte Varianz haben, können Sie die Ungleichung von Chebyshev anwenden Wenn für jedes unabhängige RV auch alle Momente...
Für randomisierte Algorithmen die reelle Werte annehmen, ist der "Median-Trick" eine einfache Methode, um die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls auf einen Schwellenwert zu reduzieren , und zwar nur auf Kosten eines multiplikativen Gemeinkosten. Wenn nämlich die Ausgabe von mit einer...
Wenn fff eine konvexe Funktion ist, dann besagt Jensens Ungleichung, dass f(E[x])≤E[f(x)]f(E[x])≤E[f(x)]f(\textbf{E}[x]) \le \textbf{E}[f(x)] ist und mutatis mutandis, wenn fff konkav ist. Natürlich kann man im schlimmsten Fall E[f(x)]E[f(x)]\textbf{E}[f(x)] in Bezug auf
Sei eine Funktion. Wir wollen den Durchschnitt von f schätzen , das heißt: E [ f ( n ) ] = 2 - n ∑ x ∈ { 0 , 1 } n f ( x ) .f: { 0 , 1 }n→ ( 2- n, 1 ]f:{0,1}n→(2−n,1]f \colon \lbrace 0,1 \rbrace ^ n \to (2^{-n},1]fffE [f( n ) ] = 2- n∑x ∈ { 0 , 1 }nf( x
Betrachten Sie das folgende Modell: Eine n-Bit-Zeichenfolge r = r 1 ... r n wird gleichmäßig zufällig ausgewählt. Als nächstes wird jeder Index i∈ {1, ..., n} mit einer unabhängigen Wahrscheinlichkeit 1/2 in eine Menge A gesetzt. Schließlich darf ein Gegner für jedes i∈A einzeln r i umdrehen, wenn...
Sei die Klasse der Entscheidungsprobleme mit einem beschränkten zweiseitigen fehlerzufälligen Algorithmus, der in der Zeit O ( f ( n ) ) abläuft .BPTIME(f(n))BPTIME(f(n))\mathsf{BPTIME}(f(n))O(f(n))O(f(n))O(f(n)) Kennen wir jedes Problem , so dass Q ∈ B P T I M E ( n k ) aber Q ∉ D T I M E ( n k )...
Eine Sache, die Quantencomputer tun können (möglicherweise sogar mit nur BPP + log-tiefen Quantenschaltungen), ist die Fourier-Transformation einer Booleschen bewerteten Funktion in P zu approximieren.± 1±1\pm 1 Hier und unten, wenn ich über das Abtasten der Fourier-Transformation spreche, meine...
Angenommen, ich betrachte die folgende Variante von BPP, die wir E (xact) BPP nennen lassen: Eine Sprache ist in EBPP, wenn es eine polynomiell zeitlich zufällige TG gibt, die jedes Wort der Sprache mit einer Wahrscheinlichkeit von genau 3/4 akzeptiert und jedes Wort nicht in die Sprache mit genau...
Diese Frage ist vom T-Shirt des Georgia Tech Algorithms and Randomness Center inspiriert, in dem die Frage gestellt wird: " Zufällig oder nicht ?!" Es gibt viele Beispiele, in denen Randomisierung hilfreich ist, insbesondere wenn Sie in einer widrigen Umgebung arbeiten. Es gibt auch einige...