जानवर-बल और सर्वश्रेष्ठ एल्गोरिथ्म के बीच अंतर के आधार पर जटिलता की वैकल्पिक धारणा?


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आमतौर पर, कुशल एल्गोरिदम में एक बहुपद रनटाइम और एक घातीय-बड़े समाधान स्थान होता है। इसका मतलब यह है कि समस्या को दो इंद्रियों में आसान होना चाहिए: पहला, समस्या को बहुपद संख्या में हल किया जा सकता है, और दूसरा, समाधान स्थान को बहुत संरचित किया जाना चाहिए क्योंकि रनटाइम संभव समाधानों की संख्या में केवल पॉलीग्लारिथिक है।

हालांकि, कभी-कभी ये दो धारणाएं बदल जाती हैं, और एक समस्या केवल पहले अर्थ में आसान होती है। उदाहरण के लिए, अनुमानित एल्गोरिदम और मानकीकृत जटिलता में एक आम तकनीक (मोटे तौर पर) यह साबित करने के लिए है कि समाधान स्थान वास्तव में भोले परिभाषा की तुलना में बहुत छोटे आकार तक सीमित हो सकता है और फिर इस प्रतिबंधित स्थान में सबसे अच्छा जवाब खोजने के लिए जानवर-बल का उपयोग करें। । यदि हम एक प्राथमिकताओं को स्वयं को प्रतिबंधित कर सकते हैं , तो कह सकते हैं, n ^ 3 संभावित उत्तर, लेकिन हमें अभी भी हर एक की जांच करने की आवश्यकता है, तो कुछ अर्थों में ऐसी समस्याएं अभी भी "कठिन" हैं, जिसमें ब्रूट-फोर्स से बेहतर कोई एल्गोरिदम नहीं है।

इसके विपरीत, यदि हमारे पास संभावित उत्तरों की दोगुनी-घातीय संख्या के साथ समस्या है, लेकिन हम इसे केवल घातीय समय में हल कर सकते हैं, तो मैं कहना चाहूंगा कि ऐसी समस्या "आसान" ("संरचित") एक बेहतर हो सकती है। शब्द) क्योंकि रनटाइम केवल समाधान स्थान आकार का लॉग है।

किसी को भी किसी भी कागजात के बारे में पता है जो एक कुशल एल्गोरिथम और जानवर-बल या समाधान अंतरिक्ष के आकार के सापेक्ष कठोरता के बीच की खाई के आधार पर कठोरता जैसी चीज पर विचार करता है?

जवाबों:


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प्रश्न को औपचारिक रूप देने के साथ एक समस्या यह है कि वाक्यांश "समस्या ए के लिए समाधान स्थान" अच्छी तरह से परिभाषित नहीं है। एक समाधान स्थान की परिभाषा को एक सत्यापनकर्ता की आवश्यकता है एल्गोरिथ्म की होती है, जो एक उदाहरण और एक उम्मीदवार समाधान देता है, यह सत्यापित करता है कि समाधान सही है या नहीं। फिर, एक सत्यापनकर्ता के लिए एक उदाहरण wrt का समाधान स्थान उम्मीदवार समाधानों का समूह है जो सत्यापनकर्ता आउटपुट को "सही" बनाता है।

उदाहरण के लिए, समस्या को लें SAT0: बूलियन फॉर्मूला दिया गया, क्या यह ऑल-जीरो असाइनमेंट से संतुष्ट है? बहुपद समय में यह समस्या बहुत ही कम है, लेकिन इसका समाधान स्थान बेतहाशा भिन्न हो सकता है, यह निर्भर करता है कि आप किस सत्यापनकर्ता का उपयोग करते हैं। यदि आपका सत्यापनकर्ता उम्मीदवार समाधान की उपेक्षा करता है और यह देखता है कि क्या सभी-शून्य उदाहरण पर काम करते हैं, तो उस सत्यापनकर्ता के किसी भी SAT0 उदाहरण के लिए "समाधान स्थान" तुच्छ है: यह सभी संभव समाधान हैं। यदि आपका सत्यापन यह देखने के लिए जाँचता है कि क्या उम्मीदवार समाधान एक संतोषजनक कार्य है, तो SAT0 उदाहरण का समाधान स्थान वास्तव में काफी जटिल हो सकता है, यकीनन किसी भी SAT उदाहरण के समाधान स्थान जितना जटिल।

उस ने कहा, "ब्रूट-फोर्स सर्च से बचने" की समस्या को निम्न तरीके से औपचारिक रूप दिया जा सकता है (जैसा कि पेपर में देखा गया है "बेहतर खोज से सुपरपोलीनोमियल लोअर सीमा का अर्थ है")। आपको एक सत्यापनकर्ता एल्गोरिथ्म दिया जाता है जो कि समय में चलता है , आकार n के उदाहरणों पर और k बिट्स के उम्मीदवार समाधान । सवाल यह है कि, आकार n के मनमाने उदाहरणों पर , क्या हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या कोई k बिट्स के साथ O ( 2 k t ( n , k ) से बहुत कम पर एक सही समाधान (wrt इस सत्यापनकर्ता ) है।टी(n,)nnहे(2टी(n,)) समय?

नोट k की लंबाई के सभी तारों को आज़माने और सत्यापनकर्ता को चलाने की लागत है। इसलिए उपरोक्त को यह देखने के रूप में देखा जा सकता है कि क्या हम दिए गए सत्यापनकर्ता के लिए जानवर-बल खोज पर सुधार कर सकते हैं। बेहतर than- खोजने का सवाल जैसे: "एनपी कठिन समस्याओं के लिए सटीक एल्गोरिदम" के क्षेत्र एक लंबी अवधि के कुछ बहुत ही स्वाभाविक प्रमाणक के लिए जानवर बल खोज में सुधार लाने की कठिनाई का अध्ययन करने के प्रयास के रूप में देखा जा सकता है 2 n एल्गोरिदम सैट के लिए यह सवाल है कि क्या हम हमेशा सत्यापनकर्ता के लिए ब्रूट-फोर्स खोज पर सुधार कर सकते हैं जो यह जांचता है कि दिए गए उम्मीदवार समाधान दिए गए सैट उदाहरण के लिए एक संतोषजनक असाइनमेंट है या नहीं।हे(2टी(n,))2n

कागज कुछ समस्याओं के लिए जानवर-बल खोज पर सुधार के कुछ दिलचस्प परिणाम दिखाता है। यहां तक ​​कि "बहुपद-आकार समाधान रिक्त स्थान" के लिए जानवर-बल खोज पर सुधार के दिलचस्प परिणाम होंगे।


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चूंकि रयान अपने स्वयं के कागजात से लिंक करने के लिए बहुत मामूली है :), यहाँ लिंक है: cs.cmu.edu/~ryanw/improved-algs-lbs2.pdf भी, रयान, लेटेक्स अब काम कर रहा है, इसलिए आप उपयोग कर सकते हैं अपनी पोस्ट में गणित को चिह्नित करने के लिए।
सुरेश वेंकट

मैं उत्तर में अपने स्वयं के कागजात को संदर्भित करने के लिए थोड़ा अनिच्छुक हूं। लेकिन जब यह सवाल बिल्कुल सही बैठता है, तो इसका विरोध करना मुश्किल है ...
रयान विलियम्स

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आप विशिष्ट गतिशील प्रोग्रामिंग समस्याओं से कैसे निपटेंगे? यहां, अक्सर ऐसा होता है कि इष्टतम समाधानों का स्थान बहुपद रूप से बंधा हुआ है, लेकिन समाधानों का स्थान नहीं है। तो यह आपके अर्थ में "आसान" लगता है क्योंकि रनिंग टाइम सॉल्यूशन स्पेस में लॉगरिदमिक है, लेकिन यह आपके अर्थ में "कठिन" है क्योंकि यह सभी संभावित इष्टतम समाधानों पर "जानवर बल" चलाता है।


परिभाषाओं में कई सूक्ष्मताएँ हैं जिन्हें काम करने की आवश्यकता होगी, जैसे कि एल्गोरिथम जानवर बल के रूप में योग्य हैं। मैं संभवतः निम्नानुसार समाधान स्थान को प्रतिबंधित करने का प्रयास करूंगा: यदि किसी दिए गए समस्या के आकार के लिए, आप डेटा को देखे बिना विचार से उत्तर निकाल सकते हैं तो यह समाधान स्थान में नहीं है (बेशक, यह कई अलग-अलग समाधान रिक्त स्थान की अनुमति देता है)। उस ने कहा, मैं एक ऐसे उत्तर से खुश रहूंगा जो मेरे प्रश्न में आत्मा के समान है, भले ही यह कई विवरणों में भिन्न हो।
इयान

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परिप्रेक्ष्य कुछ चीजों को संभालने के लिए लगता है, जैसे समाधान रिक्त स्थान की परिमाण।

उदाहरण के लिए, इनपुट बिंदुओं के एक सेट से वोरोनोई टेसलेशन उत्पन्न करने की समस्या के बारे में सोचें। यहां एक असीम आकार का समाधान स्थान है क्योंकि आरेख के किनारों में प्रत्येक बिंदु वास्तविक संख्याओं का एक समूह है। फिर भी एक समाधान हे (एन लॉग (एन)) इनपुट बिंदुओं (विमान के लिए) की संख्या में पहुंचा जा सकता है।


सच है, इस फ्रेमवर्क में कुछ समस्याएं फिट नहीं हो सकती हैं। हालांकि वास्तविक संख्या आउटपुट के साथ कुछ समस्याओं के लिए इनपुट के संदर्भ में बीजगणितीय रूप से आउटपुट का वर्णन करके अंतरिक्ष को परिमित बनाने में सक्षम हो सकता है (जैसे इनपुट बिंदुओं के रैखिक संयोजनों के रूप में)। मुझे ज्यामितीय एल्गोरिदम के बारे में ज्यादा जानकारी नहीं है, जहां वास्तविक संख्या आम तौर पर सामने आती है, इसलिए मुझे यकीन नहीं है कि यह कितनी बार या संभव होगा।
इयान

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वास्तविक समाधान अनंत समाधान रिक्त स्थान प्राप्त करने का एकमात्र तरीका नहीं है। ऐलिस और बॉब के बीच के खेल पर विचार करें। ऐलिस एक पूर्णांक n को चुनता है। बॉब अनुमान लगाता है, और ऐलिस उसे बताती है कि क्या वह अपने गुप्त एन के उच्च, निम्न या बराबर है। बॉब के पास n खोजने के लिए एक सीमित समय की रणनीति है क्योंकि यह हमेशा परिमित रहता है। वह एक 0 शुरू करता है और फिर एक बड़ा स्थिर ग चुनता है। ऐलिस उसे बताती है कि उसका n किस दिशा में है और बॉब c ^ टर्न का अनुमान लगाएगा जब तक कि वह एक निचला और ऊपरी बाउंड नहीं पाता, जहां वह n के लिए बाइनरी सर्च करता है। तो फिर से मुझे लगता है कि आप तर्क कर सकते हैं कि n के बिट की संख्या में एक परिमित समाधान स्थान है ...
रॉस स्नाइडर

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संबंधित समस्याएं हैं जो बहुपद देरी के साथ एल्गोरिदम को स्वीकार करती हैं । पहला समाधान, और उसके बाद हर समाधान, बहुपद समय में उत्पन्न किया जा सकता है। जॉनसन, यानाकाकिस और पापदिमित्रियो ने अन्य संभावित अंतराल (जैसे बहुपद के कुल समय) के संदर्भ में इस ढांचे पर चर्चा की: ऑल मैक्सिमिंग इंडिपेंडेंट सेट जनरेट करने पर , सूचना प्रसंस्करण पत्र 27 , 119–123, 1988।

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