उन समस्याओं के उदाहरण जहां व्यावहारिक आकार के लिए बहुपद एल्गोरिथ्म की तुलना में घातीय एल्गोरिदम तेजी से चलते हैं?


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क्या आप किसी भी समस्या के बारे में जानते हैं (अधिमानतः कम से कम कुछ अच्छी तरह से जाना जाता है), जहां, व्यावहारिक समस्या के आकार के लिए , एक घातीय एल्गोरिथ्म एक ज्ञात-ज्ञात बहुपद समय समकक्ष की तुलना में बहुत तेज चलता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए एक समस्या का एक व्यावहारिक आकार * है और दो ज्ञात एल्गोरिथम हैं: एक है 2 n और अन्य है n कुछ निरंतर के लिए । स्पष्ट रूप से किसी भी c > 15 के लिए , घातीय एल्गोरिथ्म को प्राथमिकता दी जाती है।n=1002nnccc>15

* मुझे लगता है कि व्यावहारिक आकार का मतलब वास्तविक दुनिया में आमतौर पर पाया जाने वाला कुछ होगा। जैसे नेटवर्क पर गाड़ियों की संख्या।


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मुझे लगता है कि आप पैरामीटराइज्ड कॉम्प्लेक्सिटी साहित्य में जो चाहते हैं, वह आपको मिल सकता है।
केवह

रैखिक एल्गोरिदम के लिए आम तौर पर एक निरंतर गुणक होता है जो आम तौर पर महत्वपूर्ण नहीं होता है और अक्सर जटिलता से छोड़ दिया जाता है, लेकिन एक जो मुझे याद है कि बहुत अधिक लगता है एक इन-प्लेस मर्ज था जो रैखिक था, लेकिन सबसे खराब स्थिति 5000 एन की तरह कुछ ... तो उन परिदृश्यों में एक बड़ा प्रयोग करने योग्य क्षेत्र है जहाँ N ^ 2 5000 N से कम होगा जहाँ आकार sqrt (5000) से कम है और एक छोटा डोमेन जहाँ 2 ^ n अभी भी तेज़ होगा जहाँ n लॉग 5000 से कम है
ग्रेडी प्लेयर

जवाबों:


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रैखिक प्रोग्रामिंग के लिए सिम्प्लेक्स एल्गोरिथ्म का मुकाबला कैसे करें? कई मौकों में इसका उपयोग व्यवहार में किया जाता है।

जोड़ने के लिए संपादित: मुझे लगता है कि यह "खराब-केस एक्सपोनेंशियल एल्गोरिथ्म" का अधिक है, जो व्यावहारिक रूप से व्यावहारिक आकार / वितरण पर तेजी से चलता है बजाय व्यावहारिक आकार के प्रतिकूल उदाहरणों पर।


4
@ डेडसलबाला - यह सटीक फोरमाल्टेशन पर निर्भर करता है। विकिपीडिया का हवाला देते हुए, "1972 में, क्ले और मिन्टी [32] ने एक उदाहरण दिया, जिसमें दिखाया गया था कि डेंटज़िग द्वारा तैयार की गई सिम्प्लेक्स विधि की सबसे खराब स्थिति घातीय समय है"।
आरबी


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(गैर-लाभकारी / सटीक) मौलिकता का पता लगाने / परीक्षण के साथ कुछ उदाहरण हैं । अक्स एल्गोरिथ्म के लिए primality पहले एल्गोरिथ्म पी में यह बनाम "छोटे" आदानों के लिए कुछ घातीय समय एल्गोरिदम कृपापूर्वक प्रतिस्पर्धा नहीं करता है के रूप में दिखाया परीक्षण किया गया था। विवरण कुछ हद तक मुश्किल हैं क्योंकि इसे दिखाने के लिए आमतौर पर एल्गोरिदम को लागू करने की आवश्यकता होती है जो एक चुनौतीपूर्ण अभ्यास है और कार्यान्वयन-विशिष्ट पहलुओं पर निर्भर कर सकता है।

इस cs.se प्रश्न पर अधिक जानकारी / विवरण / संदर्भ:


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जहां तक ​​मुझे जानकारी है, एल्गोरिदम AKS व्यवहार में प्रतिस्पर्धा करता है या तो यादृच्छिक बहुपद (मिलर-राबिन, ECPP) या नियतात्मक क्वासिपोलिनोमियल (एडलमैन-पोमेरेंस-रुमले)। घातीय समय के पास कहीं नहीं।
एमिल जेकाबेक

6
मिलर-राबिन का यादृच्छिक संस्करण, जो व्यवहार में उपयोग किया जाता है, आरएच पर निर्भर नहीं करता है।
एमिल जेकाबेक

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यह सब बहुत सच है, लेकिन मूल प्रश्न से इसका कोई लेना-देना नहीं है।
एमिल जेकाबेक

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हां, मुझे वह सब पता है। और तीसरी बार, यह अप्रासंगिक है। प्रश्न घातांक-समय एल्गोरिदम के लिए पूछता है जो एक ज्ञात बहुपद-समय एल्गोरिथ्म (यहां, एकेएस) के साथ प्रतिस्पर्धात्मक व्यवहार में हैं। व्यवहार में उपयोग किया जाने वाला एकमात्र घातांक-समय की प्रायोगिक परीक्षण एल्गोरिथ्म ट्रायल डिवीजन है, जो किसी भी nontrivial आकार की संख्या के लिए प्रतिस्पर्धी नहीं है। व्यवहार में उपयोग किए जाने वाले प्रतिस्पर्धी एल्गोरिदम, घातीय की तुलना में बहुत अधिक कुशल हैं, भले ही वे बहुपद (या नियतात्मक, या बिना शर्त) नहीं हैं।
एमिल जेकाबेक

3
क्या है सेब और संतरे जीकेएफएस (एक फैक्टरिंग एल्गोरिथ्म) के साथ एकेएस (एक मौलिक परीक्षण एल्गोरिथ्म) की तुलना कर रहे हैं।
एमिल जेकाबेक
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