randomized-algorithms पर टैग किए गए जवाब

Adleman का प्रमाण है कि में समाहित है, अगर आकार इनपुट पर समय में चलने वाली समस्या के लिए एक यादृच्छिक एल्गोरिदम है , तो समस्या के लिए एक नियतात्मक एल्गोरिथ्म भी है जो time _ में चलता है आकार इनपुट पर [एल्गोरिथ्म यादृच्छिक एल्गोरिथ्म को स्वतंत्र यादृच्छिकता स्ट्रिंग्स पर …

39 randomized-algorithms 

बहुत से लोग मानते हैं कि । हालाँकि हम केवल यह जानते हैं कि बहुपद पदानुक्रम के दूसरे स्तर में है, यानी । को दिखाने की दिशा में एक कदम पहले इसे बहुपदीय पदानुक्रम के प्रथम स्तर पर लाने का है, यानी ।BPP=P⊆NPBPP=P⊆NP\mathsf{BPP} = \mathsf{P} \subseteq \mathsf{NP}BPPBPP\mathsf{BPP}BPP⊆ΣP2∩ΠP2BPP⊆Σ2P∩Π2P\mathsf{BPP}\subseteq \Sigma^ \mathsf{P}_2 \cap …

34 cc.complexity-theory  randomness  randomized-algorithms  nondeterminism  barriers 

मैं अक्सर सुनता हूं कि कई समस्याओं के लिए हम बहुत ही सुंदर यादृच्छिक एल्गोरिदम जानते हैं, लेकिन नहीं, या केवल अधिक जटिल, निर्धारक समाधान। हालाँकि, मैं केवल इसके लिए कुछ उदाहरण जानता हूं। सबसे प्रमुखता से रैंडमाइज़्ड क्विकसॉर्ट (और संबंधित ज्यामितीय एल्गोरिदम, जैसे उत्तल पतवार के लिए) रेंडम मिनिट …

33 ds.algorithms  randomized-algorithms  derandomization 

क्या एक खोज समस्या के लिए एक यादृच्छिक एल्गोरिदम का एक दिलचस्प उदाहरण है जो हमेशा अपनी आंतरिक यादृच्छिकता की परवाह किए बिना एक ही (सही) उत्तर का आउटपुट देता है , लेकिन जो यादृच्छिकता का शोषण करता है ताकि इसकी अपेक्षित रनिंग समय सबसे तेजी से ज्ञात समय से …

31 ds.algorithms  randomized-algorithms 

लॉग-स्पेस-यूनिफ़ॉर्म एनसी निर्धारक पॉलीलॉग स्पेस (कभी-कभी पॉलीएल लिखा जाता है) में निहित है। क्या लॉग-स्पेस-यूनिफ़ॉर्म RNC भी इसी वर्ग में है? पॉलीएल का मानक रैंडमाइज्ड संस्करण पॉलीएल में होना चाहिए, लेकिन मैं यह नहीं देखता कि (वर्दी) आरएनसी रैंडमाइज्ड-पॉलीएल में है। मुझे जो कठिनाई दिखाई दे रही है वह यह …

28 complexity-classes  randomized-algorithms 

संपादित करें: मैं 06 दिसंबर 2012 तक उच्चतम स्कोर के साथ उत्तर का चयन करता हूं। यह एक नरम सवाल है। (निर्धारक) एल्गोरिदम की अवधारणा ईसा पूर्व की है। संभाव्य एल्गोरिदम के बारे में क्या? में इस विकि प्रविष्टि , कम्प्यूटेशनल ज्यामिति में निकटतम जोड़ी समस्या के लिए राबिन एल्गोरिथ्म …

27 ds.algorithms  reference-request  big-list  randomized-algorithms  ho.history-overview 

मैंने अभी - अभी अपने स्नातक एल्गोरिदम वर्ग में कारगर-स्टीन यादृच्छिक मिनकट एल्गोरिथम सिखाया । यह एक वास्तविक एल्गोरिथम मणि है , इसलिए मैं इसे नहीं सिखा सकता, लेकिन यह हमेशा मुझे निराश छोड़ देता है, क्योंकि मुझे मुख्य तकनीक के किसी भी अन्य अनुप्रयोगों का पता नहीं है। (इसलिए …

27 ds.algorithms  reference-request  randomized-algorithms  teaching 

मुझे यकीन है कि हर कोई 18 वीं शताब्दी में बफॉन के सुई प्रयोग के बारे में जानता है , यह गणना करने वाले पहले संभावित एल्गोरिदम में से एक है ।ππ\pi कंप्यूटर में एल्गोरिथ्म के कार्यान्वयन आमतौर पर के उपयोग के लिए कहता है , हार की तरह उद्देश्य …

26 ds.algorithms  reference-request  randomized-algorithms  ho.history-overview  monte-carlo 

आरपी एक nondeterministic ट्यूरिंग मशीन द्वारा निर्णायक समस्याओं का वर्ग है जो बहुपद समय में समाप्त हो जाता है, लेकिन यह भी एक तरफा त्रुटि की अनुमति है। P एक नियतात्मक ट्यूरिंग मशीन द्वारा समस्याओं का सामान्य वर्ग है जो बहुपद समय में समाप्त हो जाता है। पी = आरपी …

25 cc.complexity-theory  derandomization  conditional-results  randomized-algorithms 

चिल्ड्स एट अल द्वारा एक महत्वपूर्ण 2003 का पेपर।"संयुक्त वृक्ष समस्या" की शुरुआत की: एक घातांक क्वांटम स्पीडअप को स्वीकार करने वाली समस्या जो किसी अन्य ऐसी समस्या के बारे में है जिसके बारे में हम जानते हैं। इस समस्या में, हमें नीचे दिए गए चित्र की तरह एक बड़ा-बड़ा …

23 graph-algorithms  quantum-computing  randomized-algorithms  random-walks  decision-trees 

PPPXX\mathcal{X}AA\mathcal{A}PPPDD\mathcal{D}RR\mathcal{R}AA\mathcal{A}minA∈AEcost(A,D)≤maxx∈XEcost(R,x)for all D and R.minA∈AEcost(A,D)≤maxx∈XEcost(R,x)for all D and R.\min_{A\in\mathcal{A}}\quad\mathbb{E} cost(A,\mathcal{D}) \leq \max_{x\in\mathcal{X}}\quad\mathbb{E} cost(\mathcal{R},x) \quad\quad\text{for all $\mathcal{D}$ and $\mathcal{R}$}. यह सबूत सीधे शून्य-राशि खेलों के लिए वॉन न्यूमैन के अल्पमहिष्ठ प्रमेय से इस प्रकार है। ज्यादातर याओ का सिद्धांत केवल लास वेगास एल्गोरिदम से संबंधित है , लेकिन इसे मोंटे कार्लो …

22 randomized-algorithms 

एल्गोरिदम यादृच्छिक के लिए वास्तविक मूल्यों ले, "मंझला चाल" एक सरल किसी भी सीमा की विफलता की संभावना को कम करने के लिए रास्ता है δ > 0 , केवल एक गुणक की कीमत पर टी = हे ( लॉग इन करें 1AA\mathcal{A}δ>0δ>0\delta > 0ओवरहेड। अर्थात, यदिएकके उत्पादन के लिए …

22 ds.algorithms  randomized-algorithms 

जब मैं पूंछ सीमा सिखाता हूं, तो मैं सामान्य प्रगति का उपयोग करता हूं: यदि आपका आरवी पॉजिटिव है, तो आप मार्कोव की असमानता को लागू कर सकते हैं यदि आपके पास स्वतंत्रता है और यह भी विचरण करता है, तो आप चेबीशेव की असमानता को लागू कर सकते हैं …

21 reference-request  pr.probability  randomized-algorithms 

अगर fff एक उत्तल समारोह तो जेन्सेन की असमानता कहा गया है कि है f(E[x])≤E[f(x)]f(E[x])≤E[f(x)]f(\textbf{E}[x]) \le \textbf{E}[f(x)] , और यथोचित सहित जब fff अवतल है। स्पष्ट रूप से सबसे खराब स्थिति में आप उत्तल लिए के संदर्भ में ऊपरी बाउंड नहीं कर सकते , लेकिन क्या कोई बाउंड है जो …

21 randomness  pr.probability  randomized-algorithms 

बता दें कि एक फ़ंक्शन है। हम के औसत का अनुमान लगाना चाहते हैं ; वह है: ।f:{0,1}n→(2−n,1]f:{0,1}n→(2−n,1]f \colon \lbrace 0,1 \rbrace ^ n \to (2^{-n},1]fffE[f(n)]=2−n∑x∈{0,1}nf(x)E[f(n)]=2−n∑x∈{0,1}nf(x)\mathbb{E}[f(n)]=2^{-n}\sum_{x\in \lbrace 0,1 \rbrace ^ n}f(x) NOTE: In the OP, the range of f was [0,1]. I changed this a bit for technical reasons. (This …

20 ds.algorithms  randomized-algorithms  black-box