Diciamo che il linguaggio è denso se esiste un polinomio p tale che | J c ∩ Σ n | ≤ p ( n ) per tutti gli n ∈ N . In altre parole, per ogni data lunghezza n esistono solo polinomialmente molte parole di lunghezza n che non …
Ho l'impressione che per ogni problema NP completo, per infinitamente molte dimensioni di input , il numero di istanze yes su tutti i possibili input di dimensione sia (almeno) esponenziale in .nnnnnnnnn È vero? Può essere provato (probabilmente solo supponendo che )? O possiamo, forse artificialmente, trovare un problema in …
Abbiamo una griglia . Abbiamo una collezione di rettangoli questa griglia, ogni rettangolo può essere rappresentato come un N 1 -by- N 2 matrice binaria R . Vogliamo coprire la griglia con quei rettangoli.N1×N2N1×N2N_1 \times N_2N1N1N_1N2N2N_2RRR La versione decisionale di questo set copre il problema NP-complete? Input: Collection di rettangoli …
Abbiamo un DAG. Abbiamo una funzione sui nodi F:V→NF:V→NF\colon V\to \mathbb N (parlando liberamente, contiamo i nodi). Vorremmo creare un nuovo grafico diretto con queste regole: Solo i nodi con lo stesso numero possono essere contratti nello stesso nuovo nodo. . (Tuttavia, .)F(x)≠F(y)⇒x′≠y′F(x)≠F(y)⇒x′≠y′F(x) \neq F(y) \Rightarrow x' \neq y'x′≠y′⇏F(x)≠F(y)x′≠y′⇏F(x)≠F(y)x' \neq …
Apparentemente, se P=NPP=NP{\sf P}={\sf NP} , tutte le lingue in PP{\sf P} tranne ∅∅\emptyset e Σ∗Σ∗\Sigma^* sarebbero NPNP{\sf NP} complete. Perché queste due lingue in particolare? Non possiamo ridurre a loro qualsiasi altra lingua in PP{\sf P} emettendole quando accettiamo o non accettiamo?
Sia A riducibile a B, vale a dire, A≤BA≤BA \leq B . Quindi, la macchina di Turing accettando AAA ha accesso ad un oracolo di BBB . Lasciare che la macchina di Turing accettando AAA essere MAMAM_{A} e l'oracolo di BBB sia OBOBO_{B} . I tipi di riduzioni: Riduzione Turing: …
Sono sicuro che qualcuno ci abbia pensato prima o lo abbia immediatamente respinto, ma perché la teoria della dicotomia di Schaefer insieme al teorema di Mahaney su insiemi sparsi non implica P = NP? Ecco il mio ragionamento: creare una lingua che è uguale a SAT intersecata da un insieme …
Mi chiedo, qual è l'algoritmo più noto, in termini di notazione Big- , per risolvere la Programmazione lineare integer?OOO So che il problema è completo, quindi non mi aspetto nulla di polinomiale. E so che ci sono molte euristiche e simili che vengono utilizzate in applicazioni pratiche come CPLEX, ma …
Se effettivamente uguale a N P , in che modo questo migliorerebbe i nostri algoritmi per fattorizzare gli interi più velocemente. In altre parole, che tipo di intuizione ci darebbe questo fatto nel comprendere meglio la fattorizzazione dei numeri interi?PP{\sf P}N PNP{\sf NP}
Planar 3SAT è NP-completo. Un'istanza 3SAT planare è un'istanza 3SAT per cui il grafico creato utilizzando le seguenti regole è planare: aggiungi un vertice per ogni e ¯ x iXioXiox_iXio¯Xio¯\bar{x_i} aggiungere un vertice per ogni clausola CjCjC_j aggiungi un bordo per ogni coppia ( xio, xio¯)(Xio,Xio¯)(x_i,\bar{x_i}) aggiungi un bordo dal …
Poiché la Programmazione lineare integer è NP-completa, c'è una riduzione di Karp da qualsiasi problema in NP ad essa. Ho pensato che ciò implicasse che esiste sempre una formulazione ILP di dimensioni polinomiali per qualsiasi problema in NP. Ma ho visto articoli su problemi specifici di NP in cui le …
Il problema minimo della larghezza di banda è trovare un ordinamento di nodi del grafico su una linea intera che minimizzi la distanza maggiore tra due nodi adiacenti. Il problema decisionale è NP-completo anche per alberi binari. Risultati di complessità per minimizzare la larghezza di banda. Garey, Graham, Johnson e …
Quindi, come è noto, il problema decisionale 0-1 dell'ILP è NP-completo. Mostrare che è in NP è facile e la riduzione originale era da SAT; da allora, molti altri problemi NP-Complete hanno dimostrato di avere formulazioni ILP (che funzionano come riduzioni di tali problemi a ILP), perché ILP è utilmente …
Supponiamo che ci sia una sessione di tutorial in un'università. Abbiamo una serie di kkk domande Q={q1…qk}Q={q1…qk}Q = \{ q_1 \ldots q_k \} e una serie di nnn studenti S={s1…sn}S={s1…sn}S = \{ s_1 \ldots s_n \} . Ogni studente ha dei dubbi in un certo sottoinsieme di domande, vale a …
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