मैं बराक एंड स्टेयूर के सर्वेक्षण और बराक के व्याख्यान नोट्स से राशि-वर्ग विधि (एसओएस) के बारे में थोड़ा पढ़ रहा हूं । दोनों मामलों में वे गलीचा के नीचे संख्यात्मक सटीकता के मुद्दों को स्वीप करते हैं।
विधि की मेरी (सीमित रूप से सीमित) समझ से, निम्नलिखित सत्य होना चाहिए:
बहुपद समानताओं के किसी भी प्रणाली को देखते हुए वास्तविक मूल्य चर से अधिक एक्स ∈ आर एन , जहां सभी मापदंडों हैं हे ( 1 ) ( n , | ई | , डिग्री ", और प्रत्येक बाधा की डिग्री) 2 n " ( = हे ( 1 ) ) एसओएस विधि चर का एक संतोषजनक असाइनमेंट पाती है या साबित करती है कि ओ ( 1 ) समय में कोई भी मौजूद नहीं है ।
मेरा पहला सवाल यह है कि क्या उपरोक्त दावा सही है (क्या इसका कोई भोली तर्क है जो इसे हल करने के लिए एसओएस का उपयोग नहीं करता है?)। दूसरा सवाल यह है कि संख्यात्मक सटीकता कहां फिट होती है। यदि मैं एक असाइनमेंट प्राप्त करना चाहता हूं जो सभी बाधाओं को एडिटिव सटीकता के भीतर संतुष्ट करता है, तो रनटाइम 1 / num पर कैसे निर्भर करता है ? विशेष रूप से, क्या यह बहुपद है?
इसके लिए प्रेरणा है, कहते हैं, एक बड़े सिस्टम पर डिवाइड-एंड-कॉनक्रेक्ट अप्रोच लागू करें जब तक कि बेस केस -साइज सिस्टम न हो।
संपादित करें: बराक-स्टीयर से, ऐसा प्रतीत होता है कि p.9 पर "डिग्री सम-ऑफ-स्क्वेयर एल्गोरिथम" (और इसके लिए अग्रणी पैराग्राफ) सभी आर के समाधान के लिए समस्याओं को परिभाषित करते हैं , और वास्तव में एक छद्म की परिभाषा। धारा 2.2 में वितरण आर के ऊपर है । अब मैं लेम्मा 2.2 से देख रहा हूं, हालांकि, बाइनरी चर के बिना डिग्री 2 एन में समाधान / प्रतिनियुक्ति की गारंटी नहीं है ।
इसलिए मैं अपने प्रश्न को थोड़ा परिष्कृत कर सकता हूं। अपने चर द्विआधारी नहीं हैं, तो चिंता यह है कि आउटपुट के अनुक्रम है परिमित (शायद नहीं भी monotonic बढ़ रही?) नहीं है। तो सवाल यह है: φ ( l ) अभी भी बढ़ रहा है? और अगर ऐसा है तो आप कितनी दूर additive सटीकता प्राप्त करने जाना है ε ?
हालांकि यह संभावना कुछ भी नहीं बदलती है, मुझे पता है कि मेरी प्रणाली संतोषजनक है (किसी भी डिग्री का कोई खंडन नहीं है), इसलिए मुझे वास्तव में सिर्फ इस बात की चिंता है कि बड़े की कितनी आवश्यकता है। अंत में, मैं एक सैद्धांतिक समाधान में दिलचस्पी रखता हूं, न कि एक संख्यात्मक सॉल्वर।