Preguntas etiquetadas con complexity-classes

Clases de complejidad computacional y sus relaciones.



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¿Se puede amplificar P = NP más allá de P = PH?
En Complejidad descriptiva , Immerman tiene Corolario 7.23. Las siguientes condiciones son equivalentes: 1. P = NP. 2. Sobre estructuras finitas, ordenadas, FO (LFP) = SO. Esto puede considerarse como "amplificación" de P = NP a un enunciado equivalente sobre (presumiblemente) clases de mayor complejidad. Tenga en cuenta que SO …

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¿Cuáles son las consecuencias de
Sabemos que L⊆NL⊆PL⊆NL⊆P\mathsf{L} \subseteq \mathsf{NL} \subseteq \mathsf{P} y que L⊆NL⊆L2⊆L⊆NL⊆L2⊆\mathsf{L} \subseteq \mathsf{NL} \subseteq \mathsf{L}^2 \subseteq polyLpolyL\mathsf{polyL} , donde L2=DSPACE(log2n)L2=DSPACE(log2⁡n)\mathsf{L}^2 = \mathsf{DSPACE}(\log^2 n) . También sabemos que polyL≠PpolyL≠P\mathsf{polyL} \neq \mathsf{P}porque el último tiene problemas completos bajo el espacio logarítmico reducciones de muchos uno mientras que el primero no (debido al teorema …

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Ejemplos donde la singularidad de la solución hace que sea más fácil encontrar
La clase de complejidad consiste en esos problemas que pueden decidirse por una máquina de Turing no determinista de tiempo polinomial que tiene como máximo una ruta computacional de aceptación. Es decir, la solución, si la hay, es única en este sentido. Se cree altamente improbable que todos los problemas …


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¿ implica ?
Según tengo entendido, el programa de teoría de la complejidad geométrica intenta separar al demostrar que el funcionamiento de una matriz de valores complejos es mucho más difícil de calcular que el determinante.VP≠VNPVP≠VNPVP \neq VNP La pregunta que tuve después de hojear los documentos de GCT: ¿Esto implicaría inmediatamente , …






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vs?
El problema central de la teoría de la complejidad es posiblemente vs .PAGSPAGSPnortePAGSnortePAGSNP Sin embargo, dado que la naturaleza es cuántica, parecería más natural considerar las clases (es decir, problemas de decisión que una computadora cuántica puede resolver en tiempo polinómico, con una probabilidad de error de 1/3 como máximo …



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