Informatica teorica

Domande e risposte per teorici informatici e ricercatori in campi correlati


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Problema decisionale di decomposizione di Hamilton
Sia un grafico non orientato. Una decomposizione di in sottoinsiemi disgiunti è chiamata decomposizione di Hamilton di se il sottografo indotto da ciascun insieme è o un grafico di Hamilton o è costituito da un singolo bordo con .G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)VVVViViV_iGGGViViV_i|Vi|=2|Vi|=2|V_i|=2 Esempio : il grafico bipartito completo possiede una decomposizione di Hamilton …

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Qual è la prova che i computer quantistici possono simulare in modo efficiente sistemi meccanici quantistici arbitrari?
JBV mi ha suggerito di trasformare alcuni commenti in una domanda, quindi ecco qui. Un'altra domanda [1] pone sulle applicazioni del QM computing. Una risposta [2] è stata "la simulazione efficiente della meccanica quantistica". Apparentemente questa idea risale ai primi scritti di Feynman sull'argomento; anche se non ho un riferimento. …


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Misura ottimale per MUB
Sia essere un insieme di basi reciprocamente non distorte (MUB) in , ovvero ogni è una base ortonormale e per abbiamo . Siamo interessati a discriminare tra vettori arbitrari da . La misurazione POVM ottimale (caso peggiore o media con uniforme precedente) è identificata in modo esplicito in qualsiasi punto …


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Imposta problema di ottimizzazione - è np-completo?
Impostare S={e1,⋯,en}S={e1,⋯,en}S=\{e_1,\cdots,e_n\} . Per ogni elemento eieie_i , abbiamo peso wi>0wi>0w_i>0 e costo ci>0ci>0c_i>0 . L'obiettivo è trovare il sottoinsieme MMM di dimensione kkk che massimizzi la seguente funzione obiettivo: ∑ei∈Mwi+∑ei∉Mwici∑ei∉Mci∑ei∈Mwi+∑ei∉Mwici∑ei∉Mci\sum_{e_i\in M} w_i + \frac{\sum_{e_i\notin M} w_i c_i}{\sum_{e_i\notin M} c_i} . Il problema è NP-difficile? Poiché la funzione obiettivo sembra …




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Funzioni a senso unico rispetto a impegni perfettamente vincolanti
Se esistono OWF, è possibile l'impegno dei bit statisticamente vincolante. [1] È noto che se esistono OWF è possibile un impegno con bit perfettamente vincolante? In caso negativo, esiste una separazione nota tra le scatole nere? [1] http://en.wikipedia.org/wiki/Pseudorandom_generator_theorem e http://en.wikipedia.org/wiki/Commitment_scheme#Bit-commitment_from_a_pseudo-random_generator




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Risorsa / libro per i recenti progressi nella teoria dell'apprendimento statistico
Conosco abbastanza bene la teoria alla base di VC-Dimension, ma ora sto esaminando i recenti (ultimi 10 anni) progressi nella teoria dell'apprendimento statistico: medie (locali) di Rademacher, Lemma di classe finita di Massart, Covering Numbers, Chaining, Dudley's Teorema, pseudodimensionalità, dimensione grassa, numeri di imballaggio, composizione di Rademacher e forse altri …

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