Este es un seguimiento de una pregunta reciente de A. Pal: Resolver programas semidefinidos en tiempo polinómico .
Todavía estoy desconcertado sobre el tiempo de ejecución real de los algoritmos que calculan la solución de un programa semidefinido (SDP). Como Robin señaló en su comentario a la pregunta anterior, los SDP no se pueden resolver en tiempo polinómico en general.
Resulta que, si definimos nuestro SDP cuidadosamente e imponemos una condición sobre cuán bien delimitada está la región factible primaria, podemos usar el método elipsoide para dar un límite polinómico en el tiempo necesario para resolver el SDP (ver Sección 3.2 en L. Lovász, Programas semidefinidos y optimización combinatoria ). El límite dado allí es un " tiempo polinomial " genérico y aquí estoy interesado en un límite menos grueso.
La motivación proviene de la comparación de dos algoritmos utilizados para el problema de separabilidad cuántica (el problema real no es relevante aquí, ¡así que no dejes de leer lectores clásicos!). Los algoritmos se basan en una jerarquía de pruebas que se pueden convertir en SDP, y cada prueba en la jerarquía se encuentra en un espacio más grande, es decir, el tamaño del SDP correspondiente es mayor. Los dos algoritmos que quiero comparar difieren en la siguiente compensación: en el primero, para encontrar la solución, necesita subir más pasos de la jerarquía y en el segundo los pasos de la jerarquía son más altos, pero necesita subir menos de ellos. Está claro que en el análisis de esta compensación, es importante un tiempo de ejecución preciso del algoritmo utilizado para resolver el SDP. El análisis de estos algoritmos es realizado por Navascués et al. en arxiv: 0906.2731, donde escriben:
... la complejidad temporal de un SDP con variables y de tamaño de matriz es (con un pequeño costo adicional proveniente de una iteración de algoritmos).
En otro documento , donde este enfoque del problema se propuso por primera vez, los autores dan el mismo límite, pero usan el término más cauteloso " número de operaciones aritméticas " en lugar de " complejidad de tiempo ".
Mi pregunta es doble:
- Qué algoritmo / límite son Navascués et al. ¿refiriéndose a?
- ¿Puedo reemplazar la expresión "tiempo polinomial" en Lovász con algo menos burdo (manteniendo los mismos supuestos)?