Domande taggate «derandomization»

Ogni algoritmo randomizzato può essere simulato da un algoritmo deterministico, a scapito di un aumento esponenziale del tempo di esecuzione. La derandomizzazione riguarda la conversione di algoritmi randomizzati in efficienti algoritmi deterministici.

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Algoritmi randomizzati che utilizzano uno stack
Ho sviluppato una nuova tecnica di derandomizzazione che mira a algoritmi randomizzati ricorsivi (o) algoritmi più generalmente randomizzati che usano uno stack. Sfortunatamente, non sono riuscito a trovare algoritmi randomizzati naturali per applicare le mie tecniche. Le catene ricorsive di Markov e le grammatiche stocastiche sono molto simili a ciò …
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Sulla derandomizzazione del test di identità polinomiale
Nel test di identità polinomiale cerchiamo un algoritmo deterministico per inferire l'uguaglianza di due polinomi . Deralizzare algoritmi randomizzati efficienti noti e produrre un algoritmo deterministico efficiente è un importante problema aperto. Esiste un problema completo per PIT in modo che la derandomizzazione dei test di identità per questa classe …
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Possiamo costruire una permutazione indipendente dal punto di vista k su [n] usando solo tempo e spazio costanti?
Sia k>0k>0k>0 una costante fissa. Dato un numero intero nnn , vogliamo costruire una permutazione σ∈Snσ∈Sn\sigma \in S_n tale che: La costruzione utilizza tempo e spazio costanti (ovvero la preelaborazione richiede tempo e spazio costanti). Possiamo usare la randomizzazione. Dato i∈[n]i∈[n]i\in[n] , σ(i)σ(i)\sigma(i) può essere calcolato in tempo e spazio …
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Quali sono alcuni risultati sugli algoritmi che stimano i polinomi su un determinato insieme di punti?
Sembra che ci siano molti algoritmi randomizzati per i test di identità polinomiale, che controllano se un dato polinomio è zero. Ci sono risultati di algoritmi che fanno una sorta di stima dei polinomi su un insieme specifico di punti? Questo potrebbe essere, ad esempio, approssimativo per quale frazione di …
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Modo uniforme di quantificare la "ramificazione" nel calcolo non deterministico, probabilistico e quantistico?
Il calcolo di una macchina di Turing non deterministica (NTM) è ben noto per essere rappresentabile come un albero di configurazioni, radicato alla configurazione iniziale. Qualsiasi transizione nel programma è rappresentata da un collegamento padre-figlio in questo albero. Alberi simili possono anche essere costruiti per visualizzare i calcoli di macchine …
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È stata studiata la derandomizzazione di classi leggermente non uniformi, ad esempio BPP / lineare?
Per BPP / linear mi riferisco a macchine BPP con consigli lineari, che mantengono la promessa quando vengono dati i consigli "corretti" e la derandomizzazione dovrebbe darci, diciamo, un algoritmo P / lineare o (SUBEXP / lineare). Se usiamo ipotesi non uniformi, penso che i risultati classici dovrebbero funzionare, perché …
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Derandomizzazione uniforme delle classi di complessità del circuito
Lasciate sia una classe di complessità e BP- C sia la controparte randomizzato di C definita nello stesso modo come BPP è definito rispetto a P . Più formalmente forniamo polinomialmente molti bit casuali e accettiamo un input se la probabilità di accettare è superiore a 2CC\mathcal{C}BP-CBP-C\textrm{BP-}\mathcal{C}CC\mathcal{C}BPPBPP\textrm{BPP}PP\textrm{P} .2323\frac{2}{3} In un …
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