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Eu acho que essas duas classes devem ser as mesmas, mas não consigo encontrar nenhuma literatura sobre isso e tenho um conhecimento limitado sobre o assunto.

Esse é o meu raciocínio, e eu gostaria de saber se (1) isso já é conhecido ou (2) eu entendi mal algo ou (3) acabei de descobrir algo útil:

PCTC é a classe de problemas que podem ser resolvidos colocando quantidades polinomiais de dados em uma máquina do tempo.

BPPpumath é a classe de problemas que podem ser resolvidos com a seleção de mensagens em uma máquina probabilística de Turing, ou seja, ignorando casos com os quais você não se importa.

PCTCBPPpumath porque você pode simular uma curva temporal fechada com pós-seleção como esta: Examine o programa inteiro no início, tanto no estado quanto na memória. Em seguida, após o processamento, faça-o novamente e selecione novamente a postagem para que você retorne apenas se o estado e a memória agora forem exatamente iguais ao estado inicial e a memória (exceto por um único bit que diz se essa é a primeira iteração ou não, para evitar Loop infinito).

BPPpumathPCTC porque você pode simular a seleção de posts assim: Se a mensagem do futuro começar com , envie a mensagem para o passado. Caso contrário, continue como normal. Quando você chegar à etapa em que normalmente faria a pós-seleção, envie 1 para o iff anterior. você deseja ignorar esta linha do tempo, senão um . A única versão consistente agora é aquela em que você recebe e envia um 0 porque estava satisfeito com os resultados.10 00 0


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Não tenho absolutamente nenhuma idéia sobre esse tópico, mas, neste link de artigo, eles dizem que a classe P_CTC é igual a PSPACE e BPP_PATH é igual a POST_BPP que está contido em P com um oracle NP. Assim, as duas classes não são provavelmente o mesmo
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É bom saber disso! Eu não diria que isso mostra que as duas classes não são iguais: significa apenas que, se são iguais, então PSPACE = P ^ NP. Isso torna menos provável que seja verdade porque outra pessoa poderia ter descoberto essa conexão mais cedo, se fosse verdade, mas também significa que se a abordagem estiver correta, terá consequências úteis.
Florian Dietz

O esboço da sua prova de que "P_CTC está em BPP_PATH" é o culpado em minha opinião. Uma questão é que não é óbvio como sua máquina postBPP retém adequadamente estados consistentes do número polinomial de registros CTC. P_CTC não é simplesmente tempo polinomial com viagens no tempo. Existem critérios de consistência causal muito específicos que precisam ser aplicados. Essas restrições são o que dá à máquina a capacidade de encontrar pontos fixos parciais facilmente, o que é sem dúvida mais geral do que a mera pós-seleção. Convido você a revisar cuidadosamente a definição formal de P_CTC.
Mdxn

Respostas:


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Acredito ter encontrado a resposta: a prova está errada. BPP_PATH não está em P_CTC porque P_CTC é obrigado a fornecer uma única resposta definida, enquanto BPP_PATH é um algoritmo probabilístico, portanto a segunda redução não funciona. Para que funcionasse, seria necessário usar as informações de viagem no tempo para contar o número de sucessos do algoritmo probabilístico versus o número de suas falhas. Não tenho ideia de como fazer isso, ou se isso pode ser feito (provavelmente não).


... e cinco minutos depois, não tenho mais certeza. P_CTC = PSPACE, e o PSPACE não pode simular BPP?
Florian Dietz 21/11

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Você está se confundindo. Máquinas determinísticas são basicamente probabilísticas, com tolerância zero a erros e sem acesso à aleatoriedade. Se uma máquina candidata puder responder às mesmas perguntas sem o erro, não haverá problema. Não há necessidade de estar errado com a mesma frequência. Independentemente disso, o PSPACE permite simular facilmente uma máquina BPP, sendo capaz de testar todas as seqüências aleatórias e calcular manualmente a probabilidade de aceitação. Como P_CTC = PSPACE, isso significa que existe uma máquina P_CTC equivalente que pode responder da mesma maneira, dada qualquer máquina BPP em particular.
Mdxn
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