क्या


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मुझे उम्मीद है कि उत्तर नहीं है, लेकिन मैं वास्तव में एक प्रतिरूप का निर्माण नहीं कर सका। अंतर यह है कि में , हम नहीं एक लेने के लिए सक्षम हो सकता है हे ( एन 2 + ε ) में समान रूप से एल्गोरिथ्म εε>0DTIME(O(n2+ε))O(n2+ε)ε

एक dovetailing तर्क करके (उदाहरण के लिए, यह देखने सवाल ), अगर वहाँ ट्यूरिंग मशीन का एक ce सेट है एक भाषा निर्णय लेने से एल ऐसी है कि ε > 0 एम मैंहे ( एन 2 + ε ) , तो एल में है D T I M E ( n 2 + o ( 1 ) )MiLε>0MiO(n2+ε)LDTIME(n2+o(1))

एक ट्यूरिंग मशीन को देखते हुए, कि क्या समय में मशीन रन है Π 0 3 -Complete। एक भाषा (एक मशीन में पहचान के लिए एक कोड दिया गया है) में है या नहीं डी टी मैं एम ( एन 2 + ( 1 ) ) है Σ 0 4 (और Π 0 3 -हार्ड); क्या कोई भाषा ε > 0 D T I M E ( O (है) में हैn2+o(1)Π30DTIME(n2+o(1))Σ40Π30ε>0DTIME(O(n2+ε)) is Π30-complete. If we can prove Σ40 completeness (or just Σ30-hardness) of DTIME(n2+o(1)), that would solve the problem, but I am not sure how to do that.

The problem would also be solved if we find a sequence of languages Li such that
* Li has a natural O(n2+1/i) decision algorithm (uniformly in i).
* Each Li is finite.
* Not only is the size of Li undecidable, but an algorithm cannot rule out wLi much faster than O(n2+1/i) (for worst case ), बहुत से मैं (एल्गोरिथम पर निर्भर) को छोड़कर।wi

मैं भी उत्सुक हूँ कि क्या वहाँ किसी भी उल्लेखनीय / दिलचस्प उदाहरण (के लिए या एक अनुरूप संबंध )।ε>0DTIME(O(n2+ε))DTIME(n2+o(1))


मैंने कभी टिड्डिंग मशीन जैसे डिसेबिलिटी सवालों के बारे में नहीं सोचा है, क्या यह में किसी भाषा को पहचानता है । बहुत साफ़! क्या कोई विशेष कारण था कि आपने एक्सपोनेंट में 2 को चुना? मैं अनुमान लगा रहा हूं कि यह लगभग वैसा ही होगा यदि आपने घातांक में कुछ अन्य संख्या पर विचार किया जो 2 से अधिक था? DTIME(n2+o(1))
माइकल वीहर

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@MichaelWehar I just wanted a concrete example, and '1' is sometimes special, so I chose '2'. The completeness properties above and the answer below are quite general.
Dmytro Taranovsky

जवाबों:


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यहाँ एक counterexample यानी एक के साथ एक भाषा है, एल्गोरिथ्म हर के लिए (मशीनों ट्यूरिंग multitape का प्रयोग करके) ε > 0 , लेकिन नहीं समान रूप में ε : स्वीकार करें 0 कश्मीर 1 मीटर iff कश्मीर > 0 और कश्मीर वें ट्यूरिंग मशीन m 2 + 1 / k से कम में रुकी हैO(n2+ε)ε>0ε
0k1mk>0km2+1/k steps on the empty input. Other strings are rejected.

हर के लिए , हम एक मिल हे ( एन 2 + ε ) सभी पर्याप्त रूप से छोटे nonhalting मशीनों हार्डकोड, और बाकी का अनुकरण करके एल्गोरिथ्म।εO(n2+ε)

अब, भाषा तय करने वाली ट्यूरिंग मशीन पर विचार करें ।M

Let M (on the empty input) be an efficient implementation of the following:
for n in 1,2,4,8,...:
     use M to decide whether M halts in <n2+1/M steps.
     halt iff M says that we do not halt but we can still halt in <n2+1/M steps.

By correctness of M, M does not halt, but M takes Ω(n2+1/M)-steps on input 0M1nM for infinitely many n. (If M is too fast, then M would contradict M. The Ω(n2+1/M) bound depends on M simulating M in linear time and otherwise being efficient.)


I don't understand the last sentence. Where do we get lower bounds on the running time of M?
Emil Jeřábek supports Monica

@ EmilJe Emábek मैंने उत्तर स्पष्ट किया। मुझे बताएं कि क्या इसमें और सुधार किया जा सकता है।
Dmytro Taranovsky

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पेटिंग्स मुझे समझ नहीं आ रहा है "लेकिन हम अभी भी ..." का मतलब रोक सकते हैं। क्या, वास्तव में, M 'करता है?
एमिल जेकाबेक

@ EmilJe Emábek M 'कोई इनपुट का उपयोग नहीं करता है और बार-बार एम को कॉल करता है ताकि एम के लिए बंधी हुई समस्या को हल किया जा सके।' यदि, उदाहरण के लिए, 900 चरणों के लिए चलने के बाद, M 'को पता चलता है कि (M के अनुसार) M' पहले 1000 चरणों में नहीं रुकता है, तो M 'रुकता है। यदि नहीं, तो M 'चलता रहता है और M को यह तय करने के लिए कॉल करता है कि M' पहले 4000 चरणों में रुकता है या नहीं।
Dmytro Taranovsky
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